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视频 + AI 解决方案可自动捕获外周水肿数据，无需患者遵守
简介：慢性心力衰竭导致许多患者住院，尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者，我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
请参阅以下10个问题和解决方案
•我的案件：警方想向被告指控3项性侵犯罪和2项严重的身体攻击罪。但是，由于自事件发生以来已有2年以上的报道，因此他们被禁止起诉被告进行身体攻击。事件发生后2年零5个月，我将其报告给警察，这是性侵犯受害者的正常行为。•如果受害者在多年后报告了性侵犯，则可以对其进行调查并提出指控，因为性侵犯没有时间限制。但是，由于限制法规，无法同时调查和收取同时进行的物理攻击。因此，被告摆脱了身体攻击，重点只是在刑法中很难证明的性侵犯。
odigma 咨询解决方案有限公司
表格 CAA 2 [根据《2013 年公司法》第 230(3) 条及《2016 年公司（妥协、安排和合并）规则》第 6 条的规定] 在艾哈迈达巴德国家公司法法庭 CA(CAA)/13(AHM)2024 开庭审理有关《2013 年公司法》的事宜；以及有关第 230 至 232 条及《2013 年公司法》第 66 条和其他适用条款的事宜；以及有关 Infibeam Avenues Limited 的事宜；以及有关 Odigma Consultancy Solutions Limited 的事宜；以及有关 Infibeam Projects Management Private Limited 的事宜；以及有关 Infibeam Avenues Limited 与 Odigma Consultancy Solutions Limited 和 Infibeam Projects Management Private Limited 及其各自股东和债权人之间的综合安排计划的事宜； Odigma Consultancy Solutions Limited CIN：U72900GJ2011PLC131548 一家根据《1956 年公司法》的规定成立的公司，现视为根据《2013 年公司法》成立，其注册办事处位于印度古吉拉特邦甘地讷格尔 382355 GIFT 城 5 区 5C 路 56 号 GIFT Two 大厦 27 层。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
出价和奖项委员会决议第2023-31号
，而2016年修订的RA No.9184除其他外，“在采购过程的任何阶段，BAC的[D] eCission可以通过在收到书面通知或口头通知后的三（3）个日历日内提出重新审议的要求来质疑”；鉴于，通过日期为2023年8月1日的信，1 Lightstream8寻求重新考虑DBM-BAC宣布其提交为“失败”的信。它指出，LightStream8“与投标过程取消了资格，因为本来应该在第一页上的投标表上的签名移至第二页，这是因为我们输入的数据占据了空间并将出价形式的后面移至第二页。因此，第二页包含两个签名。我们认为这已经足够了，因为文档上已经有两个签名。”但是，LightStream8承认其未能签署其提交出价表格的第一页是公司的监督；9184除其他外，“ [i] n案件中的第二个构架中的任何要求都缺失，不完整或明显不足，并且/或如果提交的总投标总价超过ABC，则BAC应将竞标评分为“失败”。因此，使用非差异/失败标准，确定LightStream8未能遵守投标表格中规定的要求和项目的投标文件因此，DBM-BAC否认了重新考虑Lightstream8的要求，并确认其声明将Lightstream8的提交为“失败”；鉴于根据2016年修订的RA No.9184，Lightstream8在2023年8月4日收到DBM-BAC信后或2023年8月11日收到DBM-BAC信后有7（7）个日历日，以抗议DBM-BAC的决定，通过提交验证的位置文件，并伴随着不可扣除的抗议费，然后再进行采购的领先者。鉴于在验证，验证和确定趋势提交的所有陈述和文件之后，使用非差异标准（如招标文件中所述），确定趋势的提交通过了所有资格后的所有标准；而RA No.9184提供，除其他外，如果只有一名出价者提交出价，则应考虑一个计算出的响应式出价，并且发现其出价对竞标要求有响应；而RA No.9184规定：“ [i] n任何案件均不得从本规则暂停或延迟竞标过程中的任何决定中提出任何抗议：但是，前提是，必须首先在作出任何裁决之前先解决抗议活动。” （强调我们的）
混合0D锑卤化物作为高空间分辨率远程热摄影的空气稳定发光体
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确，遥远，无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像，微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大，[1-11]中，这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫：红外（IR）隆期，IR直接检测和远程光学/荧光热量表。，由于其出色的热分辨率（10-1 K），其中最常见的是IR射量方法，例如在商业设备中发现的方法。然而，要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度（RT）对象的固有低空间分辨率为≈10µm，这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者，在可见区域中运行的远程光学方法，例如，通过测量荧光强度或衰减时间，[14]达到了很高的热分辨率，并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率，并且在常见媒体（例如水和玻璃）中透明度。[13,15,16]基于强度的量化，由于光散射（样品拓扑，磷光粒子形态等）而容易出现错误。），不均匀的磷光器分布，非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性，但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下，我们发现已知的热燃料载体，即有机染料，聚合物，量子点，稀有掺杂的金属氧化物，[17-25]面临限制，例如材料制造或薄膜沉积，耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性，或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
改变游戏规则的杀虫剂解决方案即将问世
虽然 BGT 仍处于开发阶段，但它正在开展多项合作（包括与 Envu（前拜耳环境科学公司）和 Clarke Mosquito Control 的项目），这些合作已发展成为商业协议，并进一步证明了该公司产品的优越性。早在 2024 年 9 月，该公司就与大型农业科学公司和塔塔化工的子公司 Rallis India 合作实现了 Flavocide™ 的中试规模生产，表明 Flavocide™ 可以在预商业规模下以一致的质量和产量生产。BGT 计划在 CY25 年底向澳大利亚监管机构 (APVMA) 提交其对 Flavocide™ 活性成分的首次监管批准申请，目标是在 CY27 年中期获得监管批准。重申先前的估值范围