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使用...进行脑肿瘤分割和分类
I. 简介 脑肿瘤是医学上的一大难题，需要精确的分割和分类来优化诊断和治疗。从历史上看，这些关键问题在很大程度上依赖于医务人员的手动决策，充满时间限制、观察者之间的差异以及越来越大的人类疲劳影响准确性的风险。尽管如此，机器学习的乐观声音，更具体地说是深度学习技术的出现，似乎将脑肿瘤分析引向了辉煌的前景。本研究旨在了解 U-Net 架构在脑分割和肿瘤分类中的作用，同时通过准确、高效和可重复的解决方案彻底改变该领域。借助深度学习，该研究希望克服与手动分析方法和响应式自动化流程相关的不足，这些流程可以持续训练以提供正确的结果。选择 U-Net 架构是一个明智的决定，因为它在生物医学图像分割任务中取得了成功，并且在描绘高级语义特征和细粒度空间映射方面具有固有优势
用于声道建模的多模态分割
精确的声道建模对于构建可解释语音处理和语言学的发音表征是必不可少的。然而，声道建模具有挑战性，因为许多内部发音器官被外部运动捕捉技术遮挡。实时磁共振成像 (RT-MRI) 可以测量语音过程中内部发音器官的精确运动，但由于标记方法耗时且计算成本高昂，MRI 的注释数据集大小有限。我们首先使用纯视觉分割方法为 RT-MRI 视频提出一种深度标记策略。然后，我们介绍一种使用音频来改进发声器官分割的多模态算法。我们共同为 MRI 视频分割中的声道建模设定了新的基准，并利用该基准为 75 位说话者的 RT-MRI 数据集发布了标签，将声道的带标签公共 RT-MRI 数据量增加了 9 倍以上。代码和数据集标签可在 rishiraij.github.io/multimodal-mri-avatar/ 找到。索引术语：发音语音、视听感知
2024年10月的节日销售笔记
关于OLA电动移动性Ola Electric Mobility Limited是印度领先的电动汽车（EV）制造商，专门研究电动汽车及其组件（包括电池电池）技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心，在该操作中，电动电动汽车和关键组件（例如电池组，电动机和车辆框架）的生产。Ola的研发工作涵盖了印度，英国和美国，重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）开发了一个广泛的EV HUB，其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心（BIC）支持，该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络，在印度各地拥有750多个体验中心，以及强大的在线业务，使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络。
用安全的工作量解决分割难题！
解决方案，应用网络安全控件不再是一项琐碎的任务。策略控制工具集只会不断增长，网络中有多个执行点，以使用不同的方法（例如主机防火墙，网络防火墙和SDN控制器）或以安全组的形式保护我们的应用程序工作负载。
声带建模的多模式分割
对声带的准确建模对于构建可解释的语音处理和语言学的关节表达是必要的。但是，声带建模是具有挑战性的，因为许多内部铰接器都被外部运动捕获技术遮住了。实时磁共振成像（RT-MRI）允许在语音过程中测量膜枢纽器的精确运动，但是由于耗时和计算昂贵的标记方法，带注释的MRI数据集限制了大小。我们首先使用仅视觉分段的方法为RT-MRI视频提供了深刻的标签策略。然后，我们使用音频引入多模式算法，以改善人声铰接器的分割。一起，我们为MRI视频细分中的声带建模设定了一个新的基准测试，并使用它来发布75个扬声器RT-MRI数据集的标签，从而将人声道标记的公共RT-MRI数据增加到9。代码和数据集标签可以在rishiraij.github.io/ mult-opodal-mri-avatar/。索引术语：发音演讲，视听感知
多视图脑肿瘤分割（MVBTS）
图2。平面和Triplanar网络的想法。（a）将轴向平面网络从轴向图像进行训练的CA，CCSA和SCSA网络的分割结果组合在一起以产生结果。同样，我们可以创建冠状合奏和矢状 - 合奏。（b）Triplanar网络的概述，在该网络中，从轴向，冠状图像和矢状图像中训练的单个注意网络（例如，CA网络）产生的分段结果合并为生成结果。通过在三个正交平面训练的CCSA和SCSA注意网络中生成类似的分段结果。
开放世界3D段用于自我中心感知
摘要。在本文中，我们提出了Egolifter，这是一个新型的系统，可以自动将自我中心传感器捕获的场景分为单个3D对象的完整分解。该系统是针对以自然的（非扫描）运动捕获的数百个obs的现场设计的特定设计的。eGolifter采用3D高斯人作为3D场景和对象的基本表示形式，并使用段中的任何模型（SAM）的细分掩码作为薄弱的监督，以学习对对象实例的灵活定义，对对象实例的定义，没有任何特定的对象分类法。为了处理以自我为中心的视频中动态对象的挑战，我们设计了一个瞬态预测模块，该模块学会过滤3D重新构造中的动态对象。结果是一条全自动管道，能够将3D对象实例重建为3D高斯人的集合，共同构建了整个场景。我们在ARIA Digital Twin数据集上创建了一个新的基准测试，该基准在自然egipentric输入中定量地证明了其在开放世界3D分割中的最先进。我们在各种以自我为中心的活动数据集上运行Egolifter，该数据集显示了该方法在大规模上以3D为中心感知的希望。请访问https://egolifter.github.io/的项目页面。
pix2gestalt：通过合成批发
摘要我们介绍了PIX2GENTALT，这是一个用于零拍摄分段的框架，该框架学会了估计仅在闭塞背后部分可见的整个对象的形状和外观。通过利用大规模扩散模型并将其表示形式转移到该任务中，我们学习了一个有条件的扩散模型，用于在挑战零摄像的案例中重新构造整个对象，包括破坏自然和物理先验的示例，例如艺术。作为培训数据，我们使用了一个合成策划的数据集，其中包含遮挡对象与整个对应物配对。实验表明，我们的方法在既定基准上都超过了受监督的基准。我们的模型还可以用来显着改善在遮挡存在下的现有对象识别和3D重构方法的性能。