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息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
了解COPD中的心肺风险和新治疗方式的机会
新兴科学正在促进对患有慢性阻塞性肺部疾病（COPD）患者心肺风险的更好理解，以及新方式和递送机制的潜在机会，以减少这些心肺事件 - COPD死亡率的主要驱动力。在这里，GP合作伙伴兼现场首席研究员Pete Wilson博士以及英国阿斯利康州Astrazeneca的医学事务呼吸系统负责人Yang Xu讨论了潜在的下波动创新的潜力，以解决心肺风险，以改善COPD患者的结果。
胶体药物载体
生物颗粒通常充满负电荷，而施用的颗粒可以积极或负电荷，并且由于流体变化而可以更改电荷。带电的颗粒被相反电荷的相关带电物种包围，形成了电气双层。当带电的载体和生物分子处于近距离接近时，它们相关的带电层将重叠。如果两种材料的收费相同，则会引起排斥，但是如果它们相反，则会引起吸引力。DLVO理论以Derjaguin和Landau，Verwey和Overbeek的名字命名。DLVO理论描述了两个相同电荷彼此接近的粒子之间的净相互作用。在等离子体中，离子强度使得次级最小值可能是可能的，因此相同电荷的材料将在该区域显示出净吸引力。在分离的短距离上，不同的力占主导地位，在该区域，表面性质变得重要。可能会合理地断言，由于生物分子通常是负电荷的（为了防止在生物环境中的电荷相互作用），因此最好将管理载体设计为也是负责（或至少没有积极的）。在大多数情况下，这不足以防止调理。
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
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负荷。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负担。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。