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纳米仪与社会5.0供应范式变化...
摘要 - 在这项开创性的研究中，我们利用书目分析来探索社会5.0背景下供应链不断发展的景观。我们的调查突出了有关此新兴范式中有关“纳米棒”的关键研究差距。通过关注这一迷人的异常现象，我们的目标是阐明社会时代的供应链的不受欢迎的方面。这种引人注目的启示是从对10个国家的学术著作的广泛回顾中提取的，不仅强调了社会5.0的不断提高的意义，而且还标识了等待探索的知识相关或进一步的差距。当我们站在深刻的技术进步和社会变态的边缘时，这项研究突显了对纳米斯托勒斯和社会5.0之间复杂联系的不深度探索的迫切需求。作为一个澄清的呼吁，我们的研究引发了话语，并敦促进一步的调查以在这种范式转变中释放纳米斯托尔斯的潜在潜力和深刻含义。与我们一起进入供应链的未来之旅，纳米诺斯顿（Nanostores）成为关键的参与者，有可能掌握着社会未知领域5.0的关键。为您自己的精神探索，以探究纳米恒星在这种变革性范式中存在的可能性领域。
将水的海洋与岩浆区分开 -
轻微照射的迷你纽扣具有潜在的密度与托管大量液态水海洋（“ Hycean”行星）一致。已经提出了在大气中同时存在氨（NH 3）的存在作为这种世界的细节。JWST观察K2-18b（原型Hycean）发现了CO 2的存在，而NH 3至<100 ppm的耗竭；因此，已经推断出该星球可以容纳液态水域。相比之下，气候建模表明，包括K2-18B在内的许多迷你纽扣可能太热了，无法容纳液态水。，我们通过研究岩浆海洋对迷你北极大气化学的影响，提出了一种解决观测和气候建模之间的差异的解决方案。我们证明，大气NH 3耗竭是岩浆在还原条件下岩浆中氮种的高溶解度的自然结果。恰好是厚氢包膜与熔融行星表面通信的条件。岩浆海洋模型将K2-18b至3σ的当前JWST光谱重现，这表明这是对当前观察的可信解释，就像主持液态水海洋的星球一样。可以用来排除岩浆海洋模型的光谱区域包括>4μm区域，其中CO 2和CO特征主导：Magma Ocean模型表明，与自由化学检索相比，系统的CO 2 / CO比率低于自由化区域的估计，这表明对该光谱区域的更深入观察到，该光谱区域的更深入的观察可能能够区分液态水和Magma oni-Neptunes的海洋。
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
用黄体和富马酸亚铁补充黄河鲤鱼饮食：生长性能，消化酶活性，皮肤色素沉着和肠道菌群
在这项研究中，研究了叶黄素和富马酸亚铁对黄河鲤鱼（Cyprinus carpio）的影响，旨在评估皮肤色素沉着，肠道消化酶，肠道微生物多样性和生长性能。设计了三种实验饮食，包括对照组，一组150mg/kg叶黄素）以及叶黄素和富马酸铁蛋白酶混合物（150mg/kg叶黄素和100mg/kg富马酸铁酸铁酸铁酸酯）。用实验饮食喂食42天的鲤鱼（n = 135; 25.0±2.0g）。结果表明，与对照组相比，与对照组（P <0.05相比，与蓝色（b*），颜色差异（δe）和Chroma（δe）和乳头较高的值相比，蛋白质的无关指数（ISI）和内脏指数（ISI）和内脏指数（VSI）增加，伴随着蓝色（B*），色差（δe）和Chroma（CH*）的较高价值（与对照组相比（P <0.05）相比，身体颜色的显着变化。同时，在混合物组中观察到淀粉酶，脂肪酶和胰蛋白酶的较高活性（p <0.05）。高通量测序和维恩图表明，叶黄酸或亚铁富马酸盐对鲤鱼的肠道微生物群具有明显的影响。与对照组相比，与混合物组相比，用混合物组的鲤鱼中的静脉细菌和黄杆菌的丰度显着增加。总而言之，在饲料中添加叶黄素和富马酸亚铁可以改变黄河鲤鱼的皮肤色素沉着和肠道微生物组成，从而增强鱼类的着色效果和消化功能。这些发现为优化饲料配方和水产养殖管理提供了宝贵的见解，这可以有助于提高黄河鲤鱼的质量和农业效率。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。