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文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
软组织内无线毫动物的永久磁铁驱动导航
创建无线磨刀机器人在人体的软组织内导航以进行医疗应用是一个挑战，因为船上推进和小规模的供电能力有限。在这里，我们提出了大约100个永久磁铁阵列的基于远程驱动的Millirobot系统，该系统使Cyly-Drical Magnity Millirobot能够通过连续渗透在软组织中导航。通过在软组织内部7 t/m的速度上创建一个强烈的磁力陷阱，即使没有主动控制，机器人也会吸引到阵列的中心。通过将阵列与运动阶段和荧光镜面X射线成像系统相结合，磁性机器人在离体猪脑中遵循具有极端弯曲的次数弯曲精度的复杂路径。该系统可以使未来的无线医疗机器人可以提供药物；进行活检，热疗和烧伤；并在身体组织中用小切口刺激神经元。
对理解花生种子开发法规景观的进展
花生（Arachis hypogaea）是一种以其独特的发育过程而闻名的精油作物，其特征是空中浮动，其特征是地下水果的发展。该作物是多倍体，由A和B亚基因组组成，这使其遗传分析变得复杂。OMICS技术的出现和进步 - 包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，表观基因组学和代谢组学 - 显着提高了我们对花生生物学的理解，尤其是在种子发育以及种子相关性状的调节的背景下。在完成花生参考基因组完成后，研究利用OMICS数据来阐明与种子重量，油含量，蛋白质含量，脂肪酸成分，蔗糖含量和种子外套的颜色以及调节性机制的定量性状基因座（QTL）。本综述旨在总结基于参考基因组指导的OMICS研究的花生种子发展调节和性状分析的进步。它概述了在理解花生种子发育的分子基础中取得的显着进步，从而洞悉了影响关键的农艺特征的复杂遗传和表观遗传机制。这些研究强调了法律数据的重要性，以深刻阐明花生种子发育的调节机制。此外，它们为未来与性状相关功能基因的研究奠定了基础，强调了综合基因组分析在促进我们对植物生物学的理解方面的关键作用。
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。
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vay由Thomas von der Ohe，Fabrizio Scelsi和Bogdan Djukic于2018年在柏林成立。vay是第一家通过电视技术启用的欧洲和美国公共道路上没有人内部的汽车的公司。Vay的150多人团队结合了两个世界中最好的 - 来自硅谷的软件和产品体验以及来自欧洲的汽车硬件和安全工程。该公司在柏林和德国汉堡和美国拉斯维加斯设有办事处。vay筹集了9500万美元的B系列资金回合。投资者包括Kinnevik，Coatue，Eurazeo，Atomico，La Famiglia和Creandum，以及前Alphabet首席财务官Patrick Pichette，前Alphabet首席财务官Patrick Pichette，前R＆D管理委员会成员，Design，Design，CTO，Audi Peter Mertens和Spotify首席技术和Spotify首席技术和首席产品官Gustavsavsavsavsavsavsavsavemerstr.södrestrymertr.sömestr.södrestr.södrestr。www.vay.io