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将层次信息纳入多个实例学习，用于使用SCRNA-SEQ数据进行患者表型预测
多个实例学习（MIL）通过单细胞RNA-sequent（SCRNA-SEQ）数据提供了一种结构的方法来预测患者表型预测。但是，现有的MIL方法倾向于忽略SCRNA-Seq数据中固有的层次结构，尤其是细胞的生物组或细胞类型。这种情况可能会导致较高的细胞分裂水平下的次优性能和差的可解释性。为了解决这一差距，我们为基于注意力的MIL框架提供了一种新颖的企业层次信息方法。具体而言，我们的模型在细胞和细胞类型上介绍了基于注意力的聚集机制，因此在整个模型中的信息流程上实施了层次结构。在广泛的实验中，我们提出的方法始终优于现有模型，并在数据约束的情况下证明了鲁棒性。此外，消融测试结果表明，仅将注意力机理赋予细胞类型而不是细胞的注意力会导致性能提高，从而强调合并分层组的好处。通过识别与预测最相关的关键细胞类型，我们表明我们的模型能够捕获生物学上有意义的关联，从而促进生物学发现。
scmild：单细胞多个实例学习，用于样本分类和相关的亚群发现
单细胞转录组学可以研究细胞异质性，但是当前的无监督策略使将单个细胞与样品条件相关联的挑战。我们提出了SCMILD，这是一个基于多个实例学习的弱监督学习框架，该框架利用样本级标签来识别与条件相关的细胞亚群。SCMILD采用双分支结构来同时执行样本级分类和细胞级表示。，我们使用与CRISPR扰动细胞的对照模拟研究验证了该模型对条件相关细胞的可靠鉴定。对包括狼疮，COVID-19和溃疡性结肠炎在内的各种单细胞RNA-seq数据集进行了评估，SCMILD始终超过了最先进的模型，并确定了与原始研究的发现一致的条件特异性细胞亚群。这证明了SCMILD探索各种生物学条件及其在不同疾病环境中的适用性的细胞异质性的潜力。
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
通过监督注意力多次实例学习从多视图超声图像中检测心脏病
主动脉狭窄（AS）是导致大量发病率和死亡率的退化瓣膜状况。这种情况未经诊断和处理不足。在临床实践中被诊断为经胸膜超声心动图专家审查，该术会产生数十个心脏的超声图像。只有其中一些观点显示主动脉瓣。为了自动筛选AS，深网必须学会模仿人类专家识别主动脉瓣观点，然后在这些相关图像上汇总的观点，以产生研究级别的诊断。我们发现，由于依赖图像跨图像的不灵平均值，因此AS检测的方法不足。我们进一步发现，基于现成的基于注意力的多个实例学习（MIL）的表现不佳。我们通过两项关键的方法论创新做出了一种新的端到端MIL方法。首先，一种有监督的注意力技术指导学习的注意机制，以支持相关观点。第二，一种新颖的自我监督预处理策略将对比度学习应用于整个研究的代表，而不是像先前文献中通常所做的那样。在开放式数据集和时间上的固定设置上进行的实验表明，我们的方法在降低模型大小的同时产生了更高的精度。
工作经验指南 - 神圣的心学院
i. Ifunabletoattendwork,notifyyouremployerinatimelymannerandadvise the Pathways Office and/or the College directly. ii. Incaseofemergencyphoneparent/guardianinthefirstinstanceandnotify the Pathways Office and/or the College directly at earliest convenience. iii. If the location of work changes, notify your parent/guardian in the first instance and subsequently notify the Pathways Office和/或大学直接。d。示范性依恋，愿意to，andredeppectforcolleaguesand
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标准化、兼容性和创新 - NYU
nyu.edu › phdcourse PDF 作者：J Farrell · 1985 · 被引用次数：3928 — 作者：J Farrell · 1985 被引用次数：3928 standards, for instance through the National Bureau of Standards, ... it is clear that there is no necessary relationship between Σ [B;(N, Y) — B¡(N, ...
RFC项目 - 核心飞行系统的一个示例（cfs ...
- Interface ID, topic ID, dispatch table, associated EDS object for the SB message - Runtime library to get/set header information from telemetry/telecommand messages - Conversion between MsgID, TopicID, ApID - Customizable for any type of desired header (the header needs to be defined in the EDS files) - Tool developed to read a Lua script and generate a binary configuration file that can be read in a cFS instance at运行时-https：//github.com/jphickey/cfe-eds-framework-上一次在2022 Flight Software研讨会上进行的演讲，显示了CFS具有EDS支持的使用和益处-https://wwwww.youtube.com/watch?v=36wuoqboc9w
认知战争概念
攻击是定义的，结构化的，组织起来，以改变或误导领导者和经营者的思想，整个社会或专业阶层的成员，一支军队中的男人和女性的思想，在给定地区，国家或一组国家中的整个人口的大规模，大规模的整个人口。认知侵略是无限的。It can have a variety of objectives and will adapt itself to other strategies being used: territorial conquest (a bordering region, peninsula or group of islands for instance), influence (elections, stirring up popular unrest), service interruptions (national or local administrations, hospitals, emergency services, and sanitation, water or energy supplies) or transportation (airspaces, maritime chokepoints…), information theft (through involuntary disclosure or the分享密码…）等