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Solvay宣布了新独立Syensqo的未来执行领导团队
Solvay董事会董事长NicolasBoël表示：“ Solvay建立在破坏和创新的基础上，今天的公告以这一遗产为基础。Syensqo的团队是世界一流的，热衷于探索新的边界，以创建将人类推向碳过渡所需的一流科学和技术。这支强大的团队将Solvay和其他行业的领导者的出色人才与新的观点结合在一起，准备提高科学，成长和创新的标准。同时，我相信他们会拥抱我祖先欧内斯特·索尔维（Ernest Solvay）所预告的价值观，因为他召集了他那个时代最聪明的科学思维，加速进步并寻求解决世界紧迫问题的解决方案，并于1911年从第一次索尔维（Solvay）大会上开始。”
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
Walden Aerospace / LTAS / LTASI - 透镜状、环形、...
1977 年至 1990 年，Walden 与墨西哥飞艇制造公司 SPACIAL S.A. 的创始人 Mario Sánchez-Roldan 合作，设计和开发了一系列采用透镜状刚性测地线空间框架船体的飞艇。合作成果包括小尺寸 XEM-4 刚性透镜状飞艇演示器和全尺寸 SPACIAL MLA-32-B，后者于 1989 年 6 月首次飞行，成为 50 年来第一艘现代载人刚性飞艇。此次合作还验证了 Walden 的测地线船体设计规范，该规范用于 LTAS 飞艇设计。1997 年，该公司获得了第一批投资者，公司名称更改为 LTAS / CAMBOT LLC，以反映他们开发远程控制高空平台 (HAP)（称为 CAMBOT）的计划。Robert Ellingwood 成为该公司的总裁。2003 年，该公司更名为 LTAS Holdings LLC 和 LTAS International LLC (LTASI)。LTAS Holdings 是 Michael Walden 专利的受让人，并授权使用该知识产权 (IP)。LTASI 是 IP 应用的被许可人。此外，2003 年，一群外国投资者提供资金开发和建造大型 DCB 原型飞艇，最初打算将其作为 30-XB / 技术演示器，并被简单地指定为 TD1，后来被指定为 TD2。Michael Walden 于 2005 年离开 LTAS Holdings 和 LTASI。当时，LTAS 公司计划开发基于 TD2 设计的 New Frontier DCB 飞艇系列。这些公司于
用于脑部计算器接口的传感器方式
许多神经系统条件会破坏大脑与其环境之间的信息流。这些疾病包括大脑或脊髓损伤，肌萎缩性侧面硬化症（ALS），脑干中风，多发性硬化症等。这些疾病和其他退化性疾病会损害控制肌肉或损害肌肉本身的神经途径。严重的病例可能导致自愿控制的丧失，包括眼动和呼吸。因此，受影响的个体可能会完全锁定在自己的身体上，无法以任何方式进行交流。现代医疗技术可以使许多如此瘫痪的人过长寿，这加剧了他们的疾病的个人，社会和经济负担。没有治愈这些疾病的任何选择，还保留了三个用于恢复功能的选项[1，2]。第一种选择是增加剩余输出选项的功能。换句话说，仍处于自愿控制的肌肉可以代替瘫痪的肌肉。这种替代通常在实践中受到限制，但仍然有用。对于特殊的技术，借助适当的技术，严重瘫痪的个体可以使用眼动来控制计算机[3]；否则他们可能会使用手动作来产生合成语音[4-9]。第二种选择是通过绕过受损的通用途径来恢复功能。例如，脊髓损伤的患者可以使用高于病变水平的肌肉活动来控制瘫痪的肌肉的电刺激，
斯托克代尔号 (DDG 106) 入职信息
指挥长：cmc@ddg106.navy.mil 赞助商协调员：Sponsor@ddg106.navy.mil 监察员：stockdale.ombudsman@gmail.com 圣地亚哥海军基地分为干区（最近陆地）和湿区（最近水域）。与 Harbor Drive 平行的铁路轨道将两侧分开。仅一座人行桥连接它们。如果您正在报道并且 STOCKDALE 在港口，您可以在 32 街（湿区）的圣地亚哥海军基地找到我们。请联系您的赞助商，了解您抵达当天我们在哪个码头。您可以在 Quarterdeck 的港口 24 小时找到 STOCKDALE 水手。我们的号码会根据码头分配而变化，请确保您从赞助商处获得最新信息。如果您正在报告并且 STOCKDALE 正在航行，请直接前往圣地亚哥海军基地临时人员单位（干侧）。他们全天 24 小时有人值班，可以在以下位置找到：
病例报告：免疫疗法诱导脉络膜黑色素瘤意外总生存率：大约一个病例
脉络膜是巩膜和视网膜之间的层，这是眼睛的紫外线的一部分。脉络膜黑色素瘤（CM）是紫外黑色素瘤（UV）（1）的亚型。um是眼睛中最常见的癌症，是成年人中最常见的原发性原发性肿瘤（1，2）。它代表所有黑色素瘤的3％至5％（1）。cm是成年人最常见的原发性原发性肿瘤，但仍然是罕见的肿瘤，估计每年为每百万居民5.1和9例（3，4）。双边参与是例外的，报告为0.18％至0.2％的病例，但不应忽略它，因为早期诊断和治疗可以改善生存率和视觉预后（5-8）。主要的临床标志是视力下降。经常观察到超声上的圆顶或双孔透镜外观。保守治疗最常在眼睛上提出，并且医源性视觉丧失的风险仍然显着（3）。CM的死亡率已在摘除后进行了广泛的研究，在5年时约为30％，在10年时为50％（3，4）。的确，CM是
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
羚羊街 9 名孩子的父亲被杀 - 阿曼达拉报纸
伯利兹城，2022 年 7 月 11 日星期一 代表该国社会伙伴的四名参议员联名致信联合公共账目委员会 (JPAC) 主席 Tracy Panton 阁下，敦促她尽快召开委员会会议。参议员们表示，今年到目前为止，JPAC 只举行过一次会议，原定于 4 月 4 日举行并改期至同月 25 日举行的会议也被推迟。参议员们在信中写道：“我们觉得这种情况令人担忧，而且很快就会变得不可接受。” 在这封信上签名的参议员是代表该国工会的 Elena Smith、代表该国教会的 Moses Benguche、代表商界的 Kevin Herrera 和代表该国非政府组织的 Janelle Chanona。 JPAC 成员指出，如果会议未能在合理时间召开，他们将自行召开会议，并援引常规 74 1(A) 中的规定，该规定允许两名成员在主席不同意的情况下召开会议。
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。