在这项工作中,我们提出了一种新颖的歧视性框架,用于灵巧的掌握生成,称为d外部g rasp tr ansformer(dgtr),能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务,并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是,我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战,并导致限制性能。为了解决这些问题,我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先,提出了动态静态匹配训练(DSMT)策略,以增强训练阶段的光学稳定性。第二,我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应(ABTTA),以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是,在保持质量高的同时,DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标,而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
1. 您根据政府的《前部长商业任命规则》(简称“规则”)联系了商业任命咨询委员会(简称“委员会”),寻求有关担任 WithYouWithMe 顾问的建议。委员会考虑的重要信息列于下面的附件中。 2. 《规则》的目的是保护政府的诚信。根据《规则》,委员会的职责是考虑任职期间采取的行动和做出的决定所带来的风险,以及前部长可能向 WithYouWithMe 提供的信息和影响。 3. 《部长守则》规定,部长必须遵守委员会的建议。管理任何任命的得体性是申请人的个人责任。前内阁大臣和国会议员应坚持最高的得体标准,并按照公共生活的 7 项原则行事。 4. 还应注意的是,除了政府《商业任命规则》对此项任命规定的条件外,还有关于您作为下议院议员的职责的单独规则。委员会的审议
海军部 (Navy) 负责调查和补救海军在前马雷岛海军造船厂 (MINS) 的 7 号未爆弹药场历史行动所造成的污染(图 1)。此 PP/RAP 草案针对的是该地区的一部分,称为南岸地区 (SSA) 高地。调查是根据《综合环境反应、赔偿和责任法》 (CERCLA) 的要求完成的。海军将与加州有毒物质控制部 (DTSC) 和旧金山湾地区水质控制委员会 (Regional Water Board) 协商,在审查和考虑公众意见期间提交的所有信息后,在决策记录 (ROD)/最终补救行动计划 (RAP) 中选择该地点的最终补救措施。海军可能会根据新信息或公众意见修改其拟议计划。因此,鼓励公众审查和评论所有替代方案。有关如何发表评论的说明,请参阅第 11 页。
视觉 - 语言变压器(VLT)最近显示出巨大的成功,但同时伴随着大量的计算成本,其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案,但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用,从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时,现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此,我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架,用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing(MADTP)。具体来说,我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导(MAG)模块,该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合,以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪(DTP)模块,该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明,MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性,同时保留竞争性能。值得注意的是,当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时,可以将GFLOPS降低80%,而性能降低少于4%。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
森林在地面碳循环中至关重要,并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域,树木形成可以分配给日历年的离散年环,从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而,尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步,但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务,需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替,即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割,但木制的木材图像,但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR,一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制,以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下(91.8%),自动分割匹配或改进了手动细分,即使将手动细分视为更好的情况,两种类别之间的船只分配率也相似。
尽管Vision Transformer(VIT)在计算机视觉方面取得了显着的成功,但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限,它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题,从而涉及额外的培训前成本。因此,我们提出了一种普通的,无培训的且具有特征增强的vit背骨,并具有指定性的特征性动作,称为Vit-Comer,可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比,VIT-COMER具有以下优点:(1)我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构,从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。(2)我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块,该模块在跨层次特征上执行多尺度融合,这对Han-dling密集的预测任务有益。(3)我们评估了在各种密集的预测任务,不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是,我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3%,而ADE20K Val上的MIOU为62.1%,这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干,以促进未来的研究。该代码将在https://github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
结构磁共振成像 (sMRI),尤其是纵向 sMRI,通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而,目前的方法忽视了 AD 的渐进性,大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中,我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战,我们提出了一个新模型 LongFormer,它是一种混合 3D CNN 和变压器设计,可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像,并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集(即 ADNI、OASIS 和 AIBL)上评估我们的模型,并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
毁灭性的冰雹袭击了塔巴·普斯索(Thaba Putsoa)的山区,留下了毁灭性的踪迹,夺走了tisho kou羊群37只羊的生命。这一事件清醒地提醒了莱索托农民在与气候变化越来越不可预测且严重的影响作斗争时所面临的苛刻现实。Tšolo的女儿Rethabile Kou在情感上讲述了周一下午的命运。“我们像每年一样,把绵羊放下来剪剪,只有臭味被留在绵羊。”她分享道:“怀孕的绵羊在冬季逃脱了寒冷,我们正在将它们运回塔巴·普特索(Thaba Putsoa)的绵羊,在暴风雨来袭来时加入了其余的羊群。”随着冰雹在残酷的海浪中降落时,Rethabile描述绵羊开始一个人倒下,无法承受冰雹和冰冻条件的严厉中风。“暴风雨过后,我们试图返回那些幸存回家的人,希望恢复剩余的生活,但为时已晚。在我们有37人当场死亡的190绵羊中,” Rethabile Expled。她补充说:“其中有20个怀孕的母羊,其中许多人都携带双胞胎,还有羔羊,他们准备剪断后期。”对于Ts'olo Kou,这场悲剧不仅仅是财务损失,而且是个人的个人损失。“当暴风雨开始时,我们试图掩盖我们卡车下的一些绵羊,但这是徒劳的,其中有很多恐慌,以至于有些人不适合。“这是我的生计。我别无选择他们只是在我眼前死亡。”他的羊群的损失,尤其是怀孕的羊群,其潜在收入超过M200,000,这对于支付兽医费用,牧羊人的工资和其他农场费用至关重要。我从繁殖中赚取的利润维持了我的家人和工人,而我从剪切中赚到的钱可以涵盖农场的业务。失去这么多绵羊,尤其是怀孕的绵羊是毁灭性的。,但我很感激至少这是剪切后发生的。我将能够付钱给牧民,”库补充说,试图在伤心欲绝的地方找到一线希望。这不是首次与气候有关的灾难袭击库夫的农场。去年,另一场暴风雨杀死了他的76只绵羊,而他们已经在羊毛剪切后。然而,kou仍然坚定地说:“每个业务都有其挑战,这是我的。
致力于通过印度的可再生能源发电资产组合向商业和工业消费者提供绿色能源。其充满活力的团队由 275 名全职员工组成,致力于通过建设高效的公用事业规模风能太阳能混合能源项目并在未来增加能源存储容量,为其大约 200 名客户提供高商业和绿色价值。Continuum 附属公司发行的美元计价高级绿色债券在印度国际交易所和新加坡证券交易所上市。如需更多信息,请
