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流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
NFL和PNFH在Friedreich的Ataxia中增加了
抽象的目的是评估弗里德里希共济失调患者血清中神经退行性生物标志物的神经丝。在99例遗传确认的弗里德里希共济失调的患者中，神经丝（NFL）和重链（PNFH）的单分子阵列测量值。NFL/PNFH血清水平与疾病严重程度，疾病持续时间，年龄，发病年龄和GAA重复长度的相关性。在对照组中，NFL的中值NFL水平为21.2 pg/mL（范围3.6-49.3），而弗里德里希（Friedreich）的共济失调（p = 0.002）中的结果为21.2 pg/ml（范围3.6-49.3），26.1 pg/ml（0-78.1）。PNFH水平为23.5 pg/ml（13.3-43.3），在弗里德里希共济失调（P = 0.0004）中，对照组中的PNFH水平为92 pg/ml（3.1-303）。NFL水平显着升高，但48岁及48岁以上的患者（p = 0.41）（p = 0.41）。在纵向评估中，在基线测量后2年重复进行采样，NFL水平没有差异。NFL水平与GAA1重复长度（r = -0.24，p = 0.02）呈媒体相关，但与疾病的严重程度无关（r = −0.13，p = 0.22），疾病持续时间（r = −006，p = 0.53）或年龄（r = 0.05，p = 0.05，p = 0.62）。结论NFL和PNFH的血清水平升高，弗里德里希共济失调，但与健康对照的差异随着年龄的增长而降低。需要长期的纵向数据探索这是否反映了受影响更严重的个体的早期死亡或随着年龄的增长而减慢神经退行性过程的选择偏见。在一项在2年的随访中进行的试点研究（与表明治疗效果的生物标志物相关的时期），我们发现NFL水平是稳定的。
cheapnvs：实时在设备上狭窄的基线新型视图综合
摘要 - 各种视图的新视图合成（NVS）是由于其规模不足而臭名昭著的概率，并且通常需要大型，计算昂贵的方法来产生切实的结果。在本文中，我们提出了CheapNVS：基于新颖，有效的多个编码器/解码器设计的狭窄基线单视NVS的完全端到端方法，该方法以多阶段的方式训练。cheapnvs首先近似于在目标视图的摄像头姿势嵌入在摄像头姿势嵌入的轻巧可学习模块的费力3D图像翘曲，然后在遮挡的区域进行介绍，并并行，以实现显着的性能增长。一旦接受了开放式图像数据集的一部分训练，便宜的NVS却超过了最先进的图像，尽管更快的速度更快，并且记忆力少6％。此外，CheapNVS在移动设备上实时舒适地运行，在Samsung Tab 9+上达到30 fps。索引术语 - Novel视图合成； 3D摄影
UPNANO NANO ONE 2PP 3D打印机操作过程...
•树脂：请参阅材料手册•目标和阶段：分辨率和打印量•增值税：客观类型（空气或油）和打印量•舞台插图和底物持有人：基板类型和大小4。螺丝在物镜中（构建房间）5。插入增值税和第6阶段。插入基板7。打印8。帖子流程
Propnex将免费的健康筛查扩展到所有12,313*自雇销售人员，扩展到泰国市场
Propnex Realty迅速崛起成为新加坡最重要的房地产参与者，这确实是一个鼓舞人心的成功故事。它在1999年具有成因，是两家有远见的公司Prulink和Nooris的创意。具有提供客户信任的高质量服务的共同愿景，该公司是由Mohamed Ismail Gafoor和合作伙伴于2000年创立和成立的。这使他们可以从消费者也可以享受的规模经济中受益。建立基于其创建原则，Propnex Realty迅速获得了卓越服务的声誉，最终在2008年采用了标语“您信任的服务”，以最好地封装了品牌名称的本质。这种对服务的信念推动了该品牌成为新加坡最大的房地产公司之一，在公共和私人市场中占有相当大的市场份额。该机构不断领导着提高房地产行业的专业标准，多年来赢得了许多著名的行业荣誉，是新加坡唯一获得新加坡服务班（S-Class）和新加坡质量级别（SQC）认证（SQC）认证（SQC）的唯一房地产公司，2015年。S级和SQC认证是Spring Singapore的业务卓越框架的一部分（BE）框架的一部分，该框架为卓越的业务提供了一套全面的管理标准。是一家领先的RNA技术公司，它正在使癌症早期检测解决方案在全球范围内访问。领导全球抗癌斗争，我们的旗舰倡议，项目节奏（可以早期发现癌症），利用我们行业领先的RNA技术平台，PCR诊断方面的深厚专业知识以及人口规模的下一代测序（NGS）功能，以使基于血液的早期检测测试能够创造出一种基于血液的早期检测，以减少生命癌症的生命，并减少生命的生命。成立于2014年，Mirxes是一家高增长公司，总部位于新加坡，生产了全球早期疾病检测的诊断测试套件，并为预防性医疗保健和精确医学提供了研究和临床测试服务，向亚洲及其他地区的主要市场提供。
dexgraspnet 2.0：在大规模合成的杂物场景中学习生成灵巧的抓握
摘要 - 由于数据稀缺，在混乱的场景中挖掘仍然是灵巧的手。为了解决这个问题，我们提出了一个大规模的合成数据集，包括1319个对象，8270个场景和4.26亿个格拉斯普斯。除了基准测试之外，我们还从掌握数据中探索了数据有效的学习策略。我们揭示了以局部特征为条件的生成模型和强调复杂场景变化的GRASP数据集的组合是实现有效概括的关键。我们提出的生成方法在模拟实验中优于所有基准。更重要的是，它通过测试时间深度恢复表明了零拍的SIM到现实转移，获得了90.70％的现实世界灵巧抓地力成功率，展示了利用完全合成训练数据的强大潜力。
DeepNL年度报告2023 -NWO
在2023年底，我辞去了计划委员会主席约5,5年后辞职。自从Deepnl的准备阶段以来，我已经完全意识到了这样的计划的重要性，包括其急需的延续，我希望我采取了相应的行动。我感谢NWO DeepNL团队的真正出色的支持和贡献，以及计划委员会成员的建设性和愉快的合作。我明确地想表示我对DeepNL研究人员在相关限制期间所表现出的承诺和韧性。显然，该计划处于危险之中，但您设法解决了大流行造成的困难。向所有参与的研究人员，尤其是其新任董事长Giovanni Bertotti，我传达了我最良好的祝福，以成功地继续进行Deepnl！
围产期胆碱补充剂可防止学习和记忆缺陷，并减少AppNL-G-F阿尔茨海默氏病中的脑淀粉样蛋白Aβ42沉积模型小鼠
阿尔茨海默氏病（AD）的特征是认知和记忆障碍和神经病理异常。AD无法治愈，治疗方案不足以及对可能的预防措施的了解有限。先前的研究表明，在基本营养胆碱中接受饮食较高的AD模型小鼠减少了杏仁症，胆碱能缺陷和神经胶质病以及神经发生增加。在这项研究中，我们研究了围产期胆碱补充对APP NL-G-F AD模型小鼠行为，认知功能和淀粉样变性的终身影响。孕妇和泌乳小鼠的饮食中含有1.1 g/kg（对照）或5 g/kg（补充）的胆碱氯化物，直到断奶，然后随后，所有后代一生都接受了对照饮食。在3、6、9和12个月大时，在开放式测试中进行了行为测试，升高的迷宫，Barnes Maze以及情境恐惧调节范式。对β42的免疫组织化学分析也对这些小鼠的大脑进行了。应用NL-G-F
LightSleepNet：基于单通道脑电图的个性化便携式睡眠分期系统设计
摘要 —本文提出了 LightSleepNet——一种基于轻量级 1-d 卷积神经网络 (CNN) 的个性化实时睡眠分期架构，可在硬件资源有限的各种移动平台上实现。所提出的架构仅需要输入 30 秒单通道 EEG 信号即可进行分类。使用由组 1-d 卷积组成的两个残差块代替传统的卷积层来消除 CNN 中的冗余。在每个卷积层中插入通道混洗以提高准确性。为了避免过度拟合训练集，使用全局平均池化 (GAP) 层替换全连接层，这进一步显著减少了模型参数的总数。提出了一种结合自适应批量归一化 (AdaBN) 和梯度重新加权的个性化算法，用于无监督域自适应。易于转移到新受试者的示例具有更高的优先级，并且该算法可以针对新受试者进行个性化而无需重新训练。实验结果表明，仅需 4576 百万次每秒浮点运算 (MFLOP) 计算和 43.08 K 个参数，就能达到 83.8% 的最佳总体准确率。
混合
背景和客观：睡眠阶段是睡眠障碍诊断的重要步骤，这对于专家来说是时间密集型和费力的手动执行这项工作。自动睡眠阶段分类方法不仅减轻了这些苛刻任务的专家，而且可以提高分类过程的准确性和效率。方法：一种新型的基于生物信号的新型模型，该模型是通过使用各种生理学信号的3D卷积操作和图形卷积操作的组合构建的。3D卷积和图形卷积都可以从相邻的大脑区域汇总信息，这有助于从生物信号中学习固有的连接。脑电图（EEG），EEC胶合图（EMG），电击图（EOG）和心电图（ECG）信号用于提取时间域和频域特征。随后，这些信号分别输入了3D卷积和图形卷积分支。3D卷积分支可以探索时间序列中每个通道中的多通道信号与多波段波之间的相关性，而图形卷积分支可以探索每个通道与每个频段之间的连接。在这项工作中，我们使用ISRUC数据集（来自子组1的亚组3和50个随机样本）开发了提出的多通道卷积组合睡眠阶段分类模型（Mixsleepnet）。结果：基于第一个专家的标签，我们生成的Mixsleepnet的精度分别为ISRUC-S3的F1得分和Cohen Kappa得分分别为0.830、0.821和0.782。对于ISRUC-S1数据集，它的准确性分别为0.812、0.786和0.756。根据第二专家进行的评估，ISRUC-S3和ISRUC-S1数据集的全面精度，F1分数和Cohen Kappa系数分别为0.837、0.820、0.789和0.829、0.829、0.791，0.791，0.791，0.7775。结论：拟议方法通过所提出的方法的绩效指标的结果要比所有比较模型的结果要好得多。在ISRUC-S3子数据库上进行了其他实验，以评估每个模块对分类性能的贡献。