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fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
胰腺癌胰腺癌的特异性基因组改变
标题：1次诊断为遗传性眼部疾病的患者的次要发现对二次发现的诊断影响3 4跑步头：5个遗传性眼部疾病患者中的癌症基因6 7作者：8 Setu P. Mehta 1，Bani Antonio Antonio Aguirre 2，Bani antonio Aguirre 2，Wendy Y. N. Guthrie 4，Christy H. Smith 4，Jefferson J.10 Doyle 3,4，Mandeep S. Singh 3,4 11 12隶属关系：13 1。 约翰·霍普金斯大学医学院，巴尔的摩，马里兰州14 2。 杜克眼中中心，达勒姆，北卡罗来纳州15 3。 威尔默眼科研究所，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州16 4。 McKusick-Nathans遗传医学系，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩17号287-8343 25 26利益冲突：27没有作者没有任何相关的利益冲突。 28 29关键字：30个Stargardt疾病，视网膜基因疗法，色素性视网膜炎，蓝色锥单色单色，31个癌症，知情同意，遗传测序32 33承认34 a。资金/支持：基金会战斗CD-RM-0918-0749-JHU 35（MSS），约瑟夫·阿尔伯特·赫基米亚基金会1706611301（MSS），Andreas C. 36 Dracopoulos教授（MSS），Dracopoulos-Finkelstein Rising Professip 37（JJD）38 b。 财务披露：无39 c。其他致谢：无4010 Doyle 3,4，Mandeep S. Singh 3,4 11 12隶属关系：13 1。约翰·霍普金斯大学医学院，巴尔的摩，马里兰州14 2。杜克眼中中心，达勒姆，北卡罗来纳州15 3。威尔默眼科研究所，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州16 4。McKusick-Nathans遗传医学系，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩17号287-8343 25 26利益冲突：27没有作者没有任何相关的利益冲突。28 29关键字：30个Stargardt疾病，视网膜基因疗法，色素性视网膜炎，蓝色锥单色单色，31个癌症，知情同意，遗传测序32 33承认34 a。资金/支持：基金会战斗CD-RM-0918-0749-JHU 35（MSS），约瑟夫·阿尔伯特·赫基米亚基金会1706611301（MSS），Andreas C. 36 Dracopoulos教授（MSS），Dracopoulos-Finkelstein Rising Professip 37（JJD）38 b。财务披露：无39 c。其他致谢：无40
在孤立的快速移动睡眠行为障碍中转化为α-突触核病的生物标志物
Mitchell G. Miglis，M.D。，1* Charles H. Adler教授，医学博士，2 Elena Antelmi，M.D。4.5 Luca Baldelli，医学博士，6教授Bradley F. Boeve M.D.，7 Matteo Cesari，博士，博士，8 Antonia，M.D. Jean-FrançoisGagnon博士，13 Ziv Gan-Or，M.D。14-16 Wiebke Hermann，医学博士，17.18BirgitHögl教授K.L.Leenders，M.D。，23 Simon J.G.教授 Lewis，M.D.，24 Claudio Liguori，M.D.，M.D. Jun Liu，M.D.，26 Christine Lo，M.D.，19 Kaylena A. Ehgoetz Martens，Ph.D.，27 Jiri Nepozitek，M.D. 31 Michal Rolinski，医学博士，32 Jan Rusz，Ph.D.，33 Ambra Stefani，M.D.，8 Rebekah L. S. Summers博士，博士，34 Dalh Yoo，M.D.，35 Jennifer Ziser，M.D. 21.38Leenders，M.D。，23 Simon J.G.教授Lewis，M.D.，24 Claudio Liguori，M.D.，M.D. Jun Liu，M.D.，26 Christine Lo，M.D.，19 Kaylena A. Ehgoetz Martens，Ph.D.，27 Jiri Nepozitek，M.D. 31 Michal Rolinski，医学博士，32 Jan Rusz，Ph.D.，33 Ambra Stefani，M.D.，8 Rebekah L. S. Summers博士，博士，34 Dalh Yoo，M.D.，35 Jennifer Ziser，M.D. 21.38Lewis，M.D.，24 Claudio Liguori，M.D.，M.D. Jun Liu，M.D.，26 Christine Lo，M.D.，19 Kaylena A. Ehgoetz Martens，Ph.D.，27 Jiri Nepozitek，M.D. 31 Michal Rolinski，医学博士，32 Jan Rusz，Ph.D.，33 Ambra Stefani，M.D.，8 Rebekah L. S. Summers博士，博士，34 Dalh Yoo，M.D.，35 Jennifer Ziser，M.D.21.38
当辅助眼睛跟踪失败时：通过瞳孔适应性反应与脑干患者进行交流 - 案例研究
然而，当动眼控制恶化时，凝视跟踪设备的使用受到阻碍，因为最终发生在ALS的进展中，或者脑病变会影响眼部迁移率。在称为完全锁定状态（CLIS）[7]的条件下，眼睛运动可能会完全丢失。对于这些患者，维持沟通的唯一机会是依靠其他系统，例如基于EEG信号来控制AAC设备。这些方法通常称为大脑计算机界面（BCIS）[8]。在与某些BCI的与CLIS患者沟通方面的部分成功，尤其是基于事件相关电位的BCI [9,10]。但是，这些系统需要相对较长的准备工作以及专门的AAC促进者的存在，并且学习曲线困难，因为患者必须了解对特定生理信号的适当控制[11]。此外，它们通常非常昂贵。因此，需要更简单，更适合患者的方法。
bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
使用SRAM- ...
摘要 - 该论文引入了针对资源约束物联网（IoT）环境量身定制的轻巧，有效的键合功能，利用了Parabola Chaotic Map的混乱属性。通过将混沌系统的固有不可预测性与简化的加密设计相结合，提出的哈希功能可确保可靠的安全性和低计算开销。通过基于SRAM初始值将其与物理不封次函数（PUF）集成来进一步增强该函数，该功能可作为设备特异性键的安全且耐篡改的来源。对ESP32微控制器的实验验证证明了该函数对输入变化，特殊统计随机性以及对加密攻击的抗性的高度敏感性，包括碰撞和差分分析。在不同条件下，在关键产生中，平均比重变化的概率接近理想的50％和100％的可靠性，该系统解决了关键的物联网安全挑战，例如克隆，重播攻击和篡改。这项工作贡献了一种新颖的解决方案，该解决方案结合了混乱理论和基于硬件的安全性，以推动物联网应用程序的安全，高效和可扩展的身份验证机制。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
干细胞射击：揭示一种治疗炎症性眼病的更安全方法
间充质基质细胞（MSC）是人体各种组织中存在的异质细胞种群，已知具有免疫调节和调节性能。他们导航到体内受伤和炎症的部位的能力使他们在开发再生治疗和药物方面受到了极大的追捧。
Cheyenne VA Healthcare System
“社会心理康复”（PSR）是一种综合方法，可以在精神疾病发作后恢复个人的全部潜力。它反映了精神疾病会影响整个人及其环境的现实，并且康复不仅仅涉及消除症状，但必须有助于解决由于这种疾病而通常发展的残疾。一种全面的PSR方法涉及协助个人在恢复的各个方面，以达到社区中最高水平的功能。PSR描述了患有精神疾病患者的首选治疗方法，尽管为患有严重精神疾病的成年人开发了许多关键治疗干预措施。这个Cheyenne VA PSR计划是一种专门设计的跨专业奖学金经验，旨在培养具有远见，知识，技能和承诺的领导者，以领导21世纪退伍军人和国家的精神卫生保健。PSR高级奖学金的跨专业培训建立在以恢复为导向的模型上，该模型将各种医学，行为，职业，社交和精神干预措施整合在一起，以恢复功能和社区重新融合。在这项为期一年的临床培训计划中，研究员在一系列临床学习环境中为老兵提供护理，这是综合治疗团队的一部分（例如，精神病患者住院单位，心理社会康复和康复中心[PRRCS]，心理健康密集型病例管理[MHICM]计划[MHICM]计划，卑鄙的诊所）。II。II。奖学金的使命：VA高级专业专业PSR奖学金计划是由VA资助的，专门为以远见，知识和承诺在21世纪通过强调功能能力，康复和康复来发展未来的心理健康领导者。
从点过程到量子光学元件和后背
Div> A Institute of Health and Analytics, Petronas Technology University, Silver, Malaysia B Institute of Autonomous Systems, Petronas Universiti Technology, Silver, Malaysia C Department of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Technology Petronas, Silver, Malaysia D Department of Neuroscience Electronique, Informatique et image (LE2I), ERL Vibot CNRS 6000, Universite de Bourgogne, France