我们提出了intincavatar,这是一种新的方法,是一种从单眼视频中照亮的,包括几何形状,反照率,材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而,这些方法烘烤了内在特性,例如反照率,材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面,只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。,由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值,他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中,我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程,并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理,反照率,材料和照明特性,而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore,因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模,所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
当代的大规模视觉语言模型(VLM)具有强大的表示能力,使它们无处不在,可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此,VLMS经常在构图推理任务上挣扎,这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素:1)对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是,该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2),但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘,即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制,我们提出了一个框架,不仅在两个方向上矿山,而且在这两种方式(即图像和文本)中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本,我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
海洋保护区(MPA)正在全球部署,以保护地球的生物多样性在快速变化的海洋中。自适应MPA管理和监测中的气候变化考虑因素正在成为一种更普遍的方法,尽管MPA规划中越来越多地解决气候变化,但仍然存在实施差距。本研究将气候鲁棒性指数(CRI)应用于MPA监测计划,以评估场地和区域层面计划中如何概述气候变化。以前开发了用于评估MPA管理计划的,CRI分数计划基于其气候变化适应原理的纳入程度,包括适应性管理的核心要素。我们通过将美国MPA的指数分数与选定的MPA特征相关联,并通过检查特定的物理,生态和社会气候变化的影响,并在监测计划的监测范围内考虑,并研究了特定的物理,生态和社会气候变化的影响,从而为监测计划提供了补充。我们在MPA监视计划中发现可起作的目标和阈值的差距很大,这与先前评估MPA管理计划的研究一致,这表明在许多情况下,自适应管理周期是不完整的。我们将完成自适应管理周期的重要性视为一种核心气候适应策略,并探索社会生态目标和地方伙伴关系的作用,这是在不断变化的世界中继续改善MPA结果的途径。
Deeptrees项目提供了用于培训,微调和部署深度学习模型的工具,以使用德国的数字矫正图计划(DOP)以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划(DOP)中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割,树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”(AKTIS)指南进行标准化的,以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包,我们成功地绘制了萨克森州(137,293,260棵树)和萨克森 - 安哈尔特(81,449,641棵树)的218,742,901棵树,展示了该工具在森林,Urban和乡村环境中的可伸缩性(图1)。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解,以管理街道树木,监测城市绿化和评估森林健康,从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法摘要基于项目的工程教育方法使得学生希望在流体力学课程中创建功能性风洞模型来测试原始设计。本文根据成本、生产时间、易用性以及设备和材料的可及性,比较了几种快速原型 (RP) 方法与用于制造流体动力学模型的传统模具/铸造技术。考虑的 RP 技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工。这些方法从数字格式的原始设计开始,而传统方法(例如使用硅橡胶或藻酸盐模具铸造)至少需要粗略的物理原型。还讨论了 RP 模型的涂层和精加工工艺。背景和介绍 德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系已开展了 6 年的综合计划,旨在在整个本科课程中实施基于项目的方法 [1]。该计划的一个要素包括与流体力学入门课程同时进行的风洞测试。本科流体力学实验室有两个风洞,分别有 12"x12" 和 24"x24" 的测试部分。目前,学生仅使用风洞进行经典实验,使用现成的模型(例如横流中的圆柱体和翼型)以及进行流动可视化演示。被测试的对象形状简单,提供有限的创造性实验机会。我们希望通过为学生提供设计和测试原始空气动力学模型(例如汽车车身形状)的机会来增强这种体验。这促使人们研究快速生产原始设计风洞模型的替代方法。考虑了两种根本不同的方法:(1)从粗糙的物理原型开始成型/铸造模型和(2)从数字图像创建功能性物理模型。成型/铸造技术能够生产所有尺寸和几何公差的模型。这些方法可以利用各种不同的材料进行模具制作和铸造,包括热熔胶、乳胶、硅橡胶、聚硫橡胶、聚氨酯、藻酸盐、塑料树脂、环氧树脂、蜡、泡沫、粘土和水基石膏或混凝土。设备和该多步骤过程可能很长,并且需要一定的技能来形成可重复使用的模具和铸造模型。快速原型 (RP) 是指直接从 CAD 文件制造物理对象的过程。此类原型技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工等工艺。这些工艺中的每一个都会产生耐用、持久的模型,并且可以通过各种二次表面处理来增强其性能。
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
免疫细胞功能,增加肿瘤对免疫治疗的敏感性(6,7)。小分子抑制剂利用其免疫调节特性,可以优化治疗结果,改善患者反应,为推进癌症治疗提供新的机会(8)。在癌症免疫治疗中,使用小分子抑制剂作为佐剂的概念涉及利用这些药物的免疫调节作用来增强免疫治疗的有效性。例如,小分子抑制剂可以调节肿瘤微环境,增强免疫细胞功能,增加肿瘤对免疫治疗的敏感性,并获得更好的治疗结果(9-11)。在癌症治疗中使用小分子抑制剂作为佐剂是一个快速发展和扩大的领域。通过研究小分子抑制剂如何与免疫疗法相互作用,优化治疗方案,预测患者对治疗的反应,可以为未来的癌症治疗提供更多的机会和改进。在这篇综合评论中,我们深入探讨了小分子抑制剂作为癌症免疫治疗辅助剂的不断发展的作用,探索了它们的作用机制、临床应用以及改善治疗结果的潜力。
署名——您必须以以下方式署名本作品:本作品基于 Core Knowledge® Foundation ( www.coreknowledge.org ) 的原创作品和路易斯安那州教育部的补充,通过 Creative Commons 署名-非商业-相同方式共享 4.0 国际许可提供。这绝不意味着 Core Knowledge Foundation 或路易斯安那州教育部认可本作品。非商业——您不得将本作品用于商业目的。相同方式共享——如果您更改、转换或基于本作品创作,您只能在与本作品相同或类似的许可下分发最终作品。
5.1.1 作为一家消费者信托公司,我们努力确保连接成本公平合理,因为如果价格和/或服务水平不一致,反馈回路会非常强大且立即生效。我们的消费者可以通过直接向企业反馈、通过我们的受托人(作为我们消费者的代表)以及最终通过信托选举来表达他们对 Network Waitaki 绩效的看法,其中绩效的评判标准是受托人是否连任以及是否出现两极分化问题。
快速循环繁殖使用转基因早期流动植物,作为杂种父母,促进了多年生作物的繁殖繁殖计划的缩短。使用表达银桦树的BPMADS4基因的转基因基因型T1190建立了苹果的快速周期育种。在这项研究中,T1190及其非转基因的野生型引脚(F1-Offspring'pinova'和'iDared'的F1-OffSpring通过Illumina短阅读测序在两个单独的实验中进行了测序,导致T1190和167×PIS的平均测序深度为182×。测序显示8,450次读取,其中包含≥20bp的序列与植物转化载体相同。这些读数被组装成125个重叠群,检查了它们是否包含转基因插入或不使用五步程序。一个重叠群的序列表示T1190染色体4上已知的T-DNA插入。其余重叠群的序列在T1190和销钉中同样存在,它们具有与载体序列身份的部分同样存在于Apple参考基因组中,或者它们似乎是由内生污染而不是其他转基因插入的。因此,我们得出的结论是,转基因苹果植物T1190仅包含一个位于4号染色体上的转基因插入,并且没有进一步的部分插入转换载体。