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一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
对人工智能 (AI) 的存在焦虑
生存焦虑是一个术语，用于描述面对生存的固有不确定性和死亡的确定性时所经历的强烈不安或不适。随着人们努力应对生命的脆弱性和死亡，像 COVID-19 大流行这样的重大世界危机与生存恐惧的增加有关（1）。这种焦虑会严重影响人类行为，影响学业成绩（2）、危机期间的政治动态（3）和健康相关问题（4）。人工智能 (AI) 的最新发展也影响了多个学术和工业部门，特别是教育、医学和交通运输。公众对人工智能的态度很复杂，既欣赏其潜在的好处，又担心其影响（5）。人们认识到了人工智能的变革力量，但人们对隐私、信任以及高风险情况下人工智能决策的后果的担忧却普遍存在（6、7）。此外，对人工智能的理解和接受度会因性别、年龄和人工智能使用经验等人口统计因素而有很大差异（6）。人工智能已融入社会的许多领域，彻底改变了行业，并极大地影响了公众生活。随着人工智能技术变得越来越普遍，公众对其影响的担忧也日益加剧。研究表明，虽然人工智能可能会增强城市决策和公共服务，但也可能引发技术焦虑，尤其是在人们认为存在对人工智能和物联网 (IoT) 的内部威胁时（5）。人们观察到，受性别、年龄和过去的人工智能经验等因素的影响，人们对人工智能的看法各不相同 (6)。因此，了解这些问题并解决它们对于负责任地部署人工智能至关重要 (7)。虽然我们试图整合文献以更好地理解研究结果，但我们注意到这一领域存在巨大缺陷，据我们所知，我们在整个医学文献中找不到其他地方进行的类似研究范围。相反，许多文章是由世界各地关心的诚实记者撰写的，但医学文献在这个问题上落后了；因此，研究旨在调查沙特阿拉伯公众对人工智能 (AI) 的存在焦虑。
发展性计算障碍患者的大脑结构持续存在差异：纵向形态测量研究
发展性计算障碍 (DD) 是一种学习障碍，会影响数字算术技能的习得。患者在数字处理方面表现出持续的缺陷，这与大脑激活和结构异常有关。据报道，发展性计算障碍患者的顶叶皮层（包括顶内沟 (IPS)）以及额叶和枕颞皮层灰质减少。此外，计算障碍患者的白质存在差异，例如下纵束 (ILF) 和上纵束 (SLF)。然而，这些结构差异的纵向发展尚不清楚。因此，我们的目标是研究患有和不患有发展性计算障碍的儿童的灰质和白质的发展轨迹。在这项纵向研究中，我们以 4 年为间隔两次收集了 13 名患有发展性计算障碍的儿童（8.2-10.4 岁）和 10 名正常发育 (TD) 儿童（8.0-10.4 岁）的神经心理学测量值和 T1 加权结构图像。使用基于体素的形态测量法对纵向数据进行体素级灰质和白质体积估计。本研究首次揭示了 DD 儿童在发育过程中灰质和白质体积持续减少。双侧下顶叶包括 IPS、缘上回、左楔前叶、楔叶、右枕上回、双侧颞下回和颞中回以及岛叶均发现灰质减少。双侧 ILF 和 SLF、下额枕束 (IFOF)、皮质脊髓束和右丘脑前部放射 (ATR) 的白质体积减少。在行为上，DD 儿童在基线和随访中在各种数字任务中的表现明显较差，证实了数字处理方面的持续缺陷。本研究结果与文献一致，文献表明 DD 儿童在数字网络中的灰质和白质体积减少。我们的研究进一步阐明了大脑发育的轨迹，揭示了这些已知的颞叶和额顶叶长联系纤维和相邻区域的结构差异
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Amdur，T.，A。R. Stine和P. Huybers。 2021年。“全球表面温度对11年太阳周期的响应强迫与一般循环一致
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
一致实验室结果的消耗品
无人DNA的不包括人DNA（检测极限：小于2 pg DNA）。如果产品被单个人类细胞（例如皮肤中的细颗粒）污染，则可能导致假阳性结果。 这在诊断和法医医学领域尤其重要。不包括无DNase DNase。 DNase是一种分解DNA的酶。用DNase污染会影响DNA分析。不包括无RNase RNase。 RNase是一种分解RNA的酶，对高压灭菌和辐射具有极大的抗性。 PCR抑制剂（PCR抑制剂）不含它不包含显着损害PCR反应（抑制剂）的物质。重要的是，PCR反应中使用的消耗品不会包含不利影响反应的杂质。 这对于痕量遗传物质的扩增和定量PCR尤为重要。
这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
成功治疗 - 持久性 - 三角 - neuralgia- ...
在专业文献中可以找到一些有关针灸治疗三叉神经痛的研究。尚未发布有关使用微系统的研究或案例报告。更多的案例研究和可能的科学研究肯定是必要的，以证实乳突针灸的有效性。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期