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物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理
对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
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日期：昌迪加尔 2022 年 10 月 27 日 致 22 岁的 Adun PSPCL 董事长兼董事总经理。 帕蒂亚拉 DirectorlAdmn DyE 主题：为 PSEB（现为 PSPCL）已故员工提供慰问金的计划于 2010 年 4 月 16 日之前到期，这些员工之前已享受慰问金政策。 Sir sfeit 3:9n...s. y :/nROT。 我指示传达旁遮普邦政府已决定审查旁遮普邦电力公司于 2004 年 11 月 23 日制定的 PSPCL 慰问政策，为已故员工的家属提供工作。该部门已决定推出一项计划，为 2010 年 4 月 16 日之前去世并曾享受抚恤金政策的死者家属提供同情任命补助，具体条件如下。
母乳喂养在典型儿童0至5年的儿童发育中的好处
母乳是一种具有理论营养优势的饮食营养底物，因此母乳有助于促进大脑发育。 div>这促进了新生儿在其一般发育中的巨大花絮，因为它们丰富的脂肪，蛋白质，矿物质，抗体以及其他化合物以及提供了巨大的营养价值的化合物。 div>此外，母乳具有长链多不饱和脂肪酸，例如docoshexaenoic（DHA），这对于早期神经脱发期间的神经发生，神经元分化，骨髓化和突触发生都很重要，这两种神经脱发的同伴都可以成为早产的人，因为它们是曾经是过早1、2，2。 div>，根据调查，有证据表明，DHA的存在与手相关的神经和认知发展，观察到认知表现在高水平的脂肪酸3，4的儿童中。
核武器、战争和信息 - 裁军档案
“对盟军安全以及欧洲-大西洋地区和平与稳定最重大和直接的威胁”。莫斯科在某些方面被引用了 14 次，再次成为第一次冷战的对手，并强调了它如何实现核力量现代化并发出威胁性核信号。如果说在之前的战略构想中俄罗斯没有这样考虑的话，那么现在则表示，关系的变化取决于俄罗斯必须停止侵略行为并完全遵守国际法。中华人民共和国和俄罗斯联邦之间的战略和解也令人担忧，因为“它们相互强化的企图破坏基于规则的国际秩序，违背我们的价值观和利益”。