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利用解耦运动和形状模型进行 4D 心肌重建
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而，电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主，其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法，该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测，并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外，构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练，从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集，并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法，显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G. Ferreira 1，D。Cecchin1，* 从屠杀猪的盲肠样品中分离出的弯曲杆菌的抗菌抗性 能源管理在农业部门的作用
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1，D。Cecchin 1，*，A.R.G.de azevedo 2，i.c.r.p.Valadão1，K.A。Costa 3，T.R。Silva 4，F。Ferreira 5，P.I.S。Amaral 6，C.M。huther 1，F.A。Sousa 7，J.O。Castro 8，P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University（UFF），农业工程与环境系，Street Passo daPátria，n。 156，BOA VIAGEM，NITERói-RJ，巴西2北Fluminense州立大学（UENF），土木工程系，Goytacazes Campos，RJ，巴西，3联邦Fluminense University（UFF），生产工程系，工人大道，n。 420，Vila Santa Cecilia，Volta Redonda-RJ，巴西4 North Fluminense State University（UENF），高级材料实验室（LAMAV），AV。alberto lamego，2000，28013-602 Campos dos goytacazes-rj，巴西·弗林宁斯大学（UFF），冶金工程系（VMT） 130-000 Alfenas-MG，巴西7 Semag/Aracruz，AV。Morobá，n。 20，BR 29192-733 BairroMorobá-es，巴西8联邦拉夫拉斯大学（UFLA），大学校园，邮政SCODE 3037 LAVRAS，MG，BRABASIL *通信：Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved：Feburoy 2 ND，2021年，2021年；接受：2021年8月3日；出版：2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大，因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题，由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性，因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求，以及重复使用废物的需求，研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时，通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。 对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的
单眼视频的动态头部重建
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型（Mono NPHM）。到此为止，我们提出了一个潜在的空间空间，该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关，以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力，我们使用超二维增强了向后变形场，从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验，我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转，我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失，这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务，我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -
利基结构，生物进化和文化变革。
遗传进化与培养之间的关系提出了两个因果问题。第一个关注当代人类文化受到我们的生物进化遗产的约束或局限的程度；第二个问题是，遗传进化本身是否受到文化活动的影响。我们认为，如果没有更完整地了解一般的表型，尤其是人类特别修改了环境中选择源的意义，从而无法完全理解进化论对人类科学的意义与人类科学的意义，从而无法充分理解。我们的主要目标是描绘和探索生物进化与文化变化之间的相互作用。进化生物学已被广泛援引人类的行为和社会制度。这些解释产生了社会生物学（Trivers 1985; Wilson 1975），人类行为生态学（Borgerhoff Mulder 1991）和进化心理学（Barkow等人（Barkow等）1992），以及进化论和社会达尔文主义（Kuper 1988）。 但是，人类行为的进化方法1992），以及进化论和社会达尔文主义（Kuper 1988）。但是，人类行为的进化方法
发展中国家建筑业数字化障碍评估：前景
摘要 建筑业数字化带来诸多好处，但其在印度的广泛应用面临障碍。本研究旨在识别和分析阻碍印度建筑业采用数字化的关键障碍。该研究采用多阶段研究方法，包括文献综述以确定潜在障碍。随后，对印度建筑业的 162 名专业人士进行了问卷调查。调查显示，印度建筑业愿意接受数字化，并列举了诸如提高生产力和对建筑流程产生革命性影响等好处。大型组织表现出更大的积极性，而小型企业面临资源和知识方面的挑战，导致采用率较低。该研究确定了五个关键障碍主题，包括财务/资源限制、文化/组织限制、区域差异、数据安全/隐私问题以及意识/能力建设限制。这项研究的意义在于揭示关键障碍并为量身定制的干预措施提供见解，帮助利益相关者、政策制定者和研究人员驾驭印度建筑业不断发展的数字化格局。这项研究有助于探索印度建筑专业人士对印度建筑业尚未完全接受数字化的原因的看法。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
打击以标记六种氧气植物的构建
UNOPS将再次开始在六家省级医院实施六个医用氧气，以增强赞比亚的氧气输送。部长重申了她呼吁医院的呼吁，以确保对基础设施进行良好的保护，以满足社区的需求。为了实现这一目标，她强调需要解决可能面临的任何挑战。六家医院是；卡萨马综合医院（北部省），圣保罗宣教医院 - 纳切尔格（Luapula Province），卡布韦中央医院（中部省），Chinsali综合医院（Muchinga Province），Kalindawalo综合医院（东部省）和国家心脏心脏医院（卢萨卡省）。部长指出，政府致力于到2026年将所有医院的氧气供应从10％增加到60％，这与2022 - 2026年的国家氧气计划一致。
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护
下一代加速器概念取决于光束分布的精确形状，要求同样精确的诊断方法，能够在6维相位空间内重建光束分布。然而，使用常规诊断技术在6维束分布中的复杂特征的表征需要数百次测量，使用许多小时的宝石时间。需要新颖的诊断技术，以大大减少重建详细的高维束特征所需的测量数量，作为精确光束塑造的反馈。在这项研究中，我们提出了一种使用6维光束分布和可区分束动力学模拟的生成机器学习模型来分析实验测量的方法。我们在模拟和实验中证明了使用分析技术，常规的光束操作和诊断可用于重建详细的6维相位空间分布，使用少于20个梁测量值，而没有事先培训或数据收集。这些开发实现了详细的高维相空间信息，作为在线反馈，以精确控制高级加速器应用中的光束分布，可用于提高我们对复杂加速器光束动力学的理解。