尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功,但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变,同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此,我们提出了 LiDAR4D,这是一个可微分的 LiDAR 专用框架,用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性,我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示,以由粗到细的方式实现有效重建。此外,我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成,我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
要描述的实验与组蛋白在核功能中的作用有关,特别强调了生物合成反应,这些反应通过引入乙酰基和甲基来改变组蛋白的结构。使用乙酸-C14和蛋氨酸 - 甲基-C'4在孤立的小牛胸腺核中研究了这些反应(参见参见参考文献1)作为前体,将它们的不合格与C14-赖氨酸和其他氨基酸的不合格进行比较,并测试普罗蛋白对不同组蛋白分数的合成的影响。将提供证据,以表明在细胞核中,组蛋白的乙酰化和甲基化很可能发生在多肽链完成后。尤其是乙酰化的组蛋白结构的这种修饰可能会影响组蛋白在体内抑制核糖核酸合成的能力。这种观点得到了以下发现的支持:当孤立的精氨酸组蛋白经过有限的乙酰化时,它们会因小牛胸腺核的DNA依赖性RNA聚合酶的RNA合成抑制剂而失去了许多有效性,因此它们的有效性很大。然而,这种修饰的组蛋白仍然是强烈的碱性蛋白质,它保留了与其得出的母体组蛋白相当的DNA的亲和力。这些发现介绍了组蛋白对核RNA的影响可能涉及的可能性不仅仅涉及对RNA合成的简单抑制,并且可能存在更微妙的机制,这些机制允许抑制和重新激活RNA沿染色体的RNA产生。在过去的几年中,对组蛋白作为染色体活性的调节剂的兴趣已大大提高,因为越来越多的实验证据已经积累了支持组蛋白的作用是抑制染色体
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
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中,Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中,Boreskov Institute在其中,Boreskov Institute
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中,Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中,Boreskov Institute在其中,Boreskov Institute
近年来,生成模型取得了重大进展,尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展,但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架,解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明,所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外,该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础,并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
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-
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘,以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是,它在视频域中的应用是基本的,因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割,重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作(TCA)模型,该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此,TCA为重播产生的动作段是多种多样的,并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中,与基准相比,我们的AP可以显着提高准确性高达22%。
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej,Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系,木材技术学院,生命科学学院,科学科学摘要:细菌性纤维素纤维素合成,由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果,以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明,康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词:细菌纤维素,康普茶,碳和氮源从化学的角度引入,细菌纤维素与植物纤维素相同,但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先,它的特征是高纯度,这是由于缺乏木质素和半纤维素,高结晶度,形成任何形状的易感性,高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学,作为敷料材料或外科植入物,作为生物传感器,以及食品,药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中,细菌纤维素主要用于漂白废纸,作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中,属于属的生物体:乙酰杆菌,动杆菌,achromobacter,achromobacter,agrobacterium,agrobacterium,psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化,生物膜的形式出现,通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点,但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高,生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法,这与营养物质的可用性有关,还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现,乙型杆菌开发的最佳碳源,Nust4.1菌株,是葡萄糖,微生物和纤维素合成的生长进一步增加了,在存在硫酸钠的存在下,乙型甲基菌的生长,BRC菌株的生长,是乙醇,是乙醇的其他动态,是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量,并增加了食品工业的废物。在这项工作中,尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率,这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此,利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中,棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化,其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集,类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。