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通过更强的指导增强了语义分割的生成数据增强
摘要：数据增强对于像素的注释任务（如语义分割）至关重要，在语义分段中，标签会重大努力和大量劳动。传统方法，涉及简单的转换，例如旋转和翻转，创建新图像，但通常沿关键语义维度缺乏多样性，并且无法改变高级语义属性。为了解决这个问题，生成模型已成为通过生成合成图像来增强数据的有效解决方案。可控的生成模型通过使用提示和来自原始图像的视觉引用为语义分割任务提供数据增强方法。但是，这些模型在生成合成图像时面临挑战，这些图像由于难以创建有效的提示和视觉参考而准确地反映原始图像的内容和结构。在这项工作中，我们引入了使用可控差异模型进行语义分割的有效数据增强管道。我们提出的方法包括使用类别附加和视觉事先融合的类别添加的有效及时生成，以增强对真实图像中标记的类的关注，从而使管道能够生成精确数量的增强图像，同时保留分割标记的类的结构。此外，我们在合成和原始图像合并时实现了平衡算法的类平衡算法。对Pascal VOC数据集的评估，我们的管道证明了其在生成语义分割的高质量合成图像方面的有效性。我们的代码可在此HTTPS URL上找到。
我们准备好在自动驾驶中进行实时激光雷达语义细分吗？
摘要 - 在自动移动和机器人系统的感知框架内，对Lidars通常生成的3D点云的语义分析是许多应用程序的关键，例如对象检测和识别以及场景重建。场景语义分割可以通过将3D空间数据与专门的深神经网络直接整合在一起来实现。尽管这种类型的数据提供了有关周围环境的丰富几何信息，但它也提出了许多挑战：其非结构化和稀疏性质，不可预测的规模以及苛刻的计算要求。这些特征阻碍了实时半分析，尤其是在资源受限的硬件 - 构造方面，构成了许多机器人应用的主要计算组件。因此，在本文中，我们研究了各种3D语义分割方法，并分析了其对嵌入式NVIDIA JETSON平台的资源约束推断的性能和能力。我们通过标准化的培训方案和数据增强进行了公平的比较，为两个大型室外数据集提供了基准的结果：Semantickitti和Nuscenes。
通过PIX违反测量保护性，不证明保持预防性
卡拉·拉哈尔（Carla Rahal）提供了释放许可证，并保持了其他预防措施。“我了解《刑事诉讼法》第319条第319条（第三项，V和IX）中规定的替代措施的应用，即：禁止与受害者保持联系；在夜间和时间下休假；以及电子监控，在不合适的情况下进行电子监控，受益于非责任，福利和福利和不公正。鉴于上述，我为撤销逮捕而辩护。 ”
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。
提高语义细分的效率...
提取和分析详细的视觉信息。传统的人工神经网络（ANN）在这一领域取得了长足的进步，但是尖峰神经网络（SNN）的能源效率和以生物为基础的基于时间的处理而引起了人们的关注。然而，由于限制，诸如量化误差和次优膜电位分布之类的局限性，现有的基于SNN的语义分割方法面临着高精度的挑战。这项研究介绍了一种基于尖峰 - 深板的新型尖峰方法，并结合了正则膜电位损失（RMP-loss）来应对这些挑战。建立在DeepLabv3体系结构的基础上，提出的模型通过优化SNN中的膜电位分布来利用RMP-loss来提高分割精度。通过优化膜电位的存储，其中仅在最后一个时间步骤存储值，该模型可显着减少内存使用和处理时间。这种增强不仅提高了计算效率，而且还提高了语义分割的准确性，从而可以对网络行为进行更准确的时间分析。提出的模型还显示出更好的稳健性，以防止噪声，在不同级别的高斯噪声下保持其精度，这在实际情况下很常见。所提出的方法在标准数据集上展示了竞争性能，展示了其用于节能图像处理应用的潜力
D'Arcy, Samantha & Gonzalez, Luis Felipe (2022) 用于地球和行星探索应用的火箭发射折叠无人机的设计和飞行测试
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发，该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是，无人机可以自行武装、根据需要重新定位，并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外，无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发，该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法，在弹道下降时从运载车辆部署无人机，从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。
旅游美学敏感性评价研究...
为了更好地满足消费者的情感需求并增强整合多元文化元素的吉祥物的设计，本研究使用感官工程理论来探索情感需求与美学形式之间的相关性。最初，通过市场调查收集了旅游吉祥物形式，然后这些表格将大小合成为测试样品。同时，进行了专家访谈，以确定可以准确捕捉消费者情感需求的形容词对。随后，来到西安的游客被邀请参加一项满意调查。使用语义差异方法，从五个维度中选择了代表性的形容词对：市场定位，市场趋势，色彩装饰，风格特征和心理感知作为情感评估标准。根据这些标准对每个旅游吉祥物进行评估和评估。SPSS软件在评估分数上进行单向方差分析，以探索各种吉祥物和消费者的情感需求的AES评估之间的关系。实验结果表明，与结合QIN文化元素的文化和创意品牌的IP图像相比，使用Tang文化元素设计的文化和创意品牌的IP图像更具有传染性和前卫形象。这些设计会引起年轻消费者的共鸣。这项研究成功建立了一个映射模型，将消费者的美学偏好与他们对旅游吉祥物设计的情感需求相结合。本研究为Xi'an旅游吉祥物的设计提供了宝贵的指导，并有效地满足了消费者的情感期望。
在听故事中使用词语上下文语义进行 MEG 编码
大脑编码是将刺激映射到大脑活动的过程。关于功能性磁共振成像 (fMRI) 的语言大脑编码，有大量与句法和语义表征相关的文献。脑磁图 (MEG) 具有比 fMRI 更高的时间分辨率，使我们能够更精确地观察语言特征处理的时间。与 MEG 解码不同，使用自然刺激的 MEG 编码研究很少。现有的关于故事聆听的研究侧重于音素和简单的基于单词的特征，而忽略了上下文、句法和语义方面等更抽象的特征。受先前 fMRI 研究的启发，我们使用基本的句法和语义特征，以不同的上下文长度和方向（过去与将来）对 8 名听故事的受试者的数据集进行 MEG 大脑编码研究。我们发现 BERT 表示可以显著预测 MEG，但不能预测其他句法特征或词向量（例如 GloVe），这使我们能够在听觉和语言区域随时间以分布式方式对 MEG 进行编码。特别是，过去的背景对于获得显著的结果至关重要。索引术语：大脑编码、人机交互、MEG、句法、语义、上下文长度
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步
Sylvain Leblond，Pascal Fichet，LaumonierRémi，Sophie Billon，Paul Sardini等。开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头。放射分析和核化学杂志，2022，331，pp.1075-1089。10.1007/S10967-021-08172-2。CEA-03939255
物联网设备与智能空间之间的语义桥梁
智能空间管理和应用程序开发之所以具有挑战性，部分原因是用户的高级需求与物联网设备的低级功能之间存在语义鸿沟。智能空间中的利益相关者需要处理与特定物联网设备的通信、捕获数据、处理数据并将其抽象出来以生成有用的推论。此外，由于智能空间应用程序是为特定传感器部署而开发的，因此这使得其可重用性变得困难。在本文中，我们介绍了一种物联网智能空间的整体方法，即 SemIoTic 生态系统，以促进应用程序开发、空间管理和向其居民提供服务。该生态系统基于一个集中式存储库，开发人员可以在其中宣传他们的与空间无关的应用程序；以及部署在每个智能空间中的 SemIoTic 系统，该系统与这些应用程序交互以向它们提供所需的信息。SemIoTic 应用程序是使用元模型开发的，该元模型定义了从智能空间中抽象出来的关于空间本身及其中的人员的高级概念。然后，可以用用户友好的高级概念来表达应用程序需求，这些概念由 SemIoTic 自动转换为适合每个空间中底层设备部署的传感器/执行器命令。我们介绍了已在加州大学欧文分校部署的生态系统的参考实现，该生态系统正在从空间中的数百个传感器中提取数据并向校园成员提供应用程序。