准确的人类轨迹预测对于诸如Au sostos evers,机器人技术和监视系统等应用至关重要。然而,现有模型通常无法完全利用非语言社会提示在浏览空间时潜意识的人类信息。为了解决这个问题,我们介绍了社会转变,这是一个基于通用变压器的模型,利用多样化和众多的视觉提示来预测人类行为。我们将提示的想法从自然语言处理(NLP)转化为人类轨迹预测的任务,其中提示可以是地面上的X-y坐标序列,图像平面中的边界框或2d或3d中的身体姿势关键点。这又增加了轨迹数据,从而导致人类轨迹预测增强。使用掩蔽技术,我们的模型通过基于可用的视觉提示捕获代理之间的空间相互作用来表现灵活性和适应性。我们深入研究了使用2D与3D姿势的优点,以及一组有限的姿势。另外,我们研究了空间和时间注意图,以确定序列中哪些关键点和时间步骤对于优化人类轨迹预测至关重要。我们的方法在多个数据集上得到了验证,包括JTA,JRDB,行人和骑自行车的人在道路交通和Eth-Cucy中进行验证。该代码公开可用:https://github.com/vita-epfl/social-transmotion。
- February 8 / 8th February - 24 seven / 24 Seven - July 29 / July 29th - 40 years is nothing - A MOR / Acts in Part - A Street View - April left in November - Acts in parts / acts in part - Now that we are all / now that we are all here - now I have a penis / now I have a penis - now I return / Allegory, Day 1 - Alegre and olé / a Song for Lena - Alicia - wherever we take the road / wherever the path takes us - amam - Anecoica - Anticlímax - Take advantage of childhood, which then goes the life / enjoy your childhood Before life genes here - although it is night / Even though it´s night crushed by the ice / Ice crushed Whatles - bugs - cafuné - Cemetery of cars / scrapyard - central / urban - cleo will come tonight / cleo is coming over tonight - close - colored - original副本 - 丹尼斯 - 明确驱逐
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车辆轨迹数据拥有有价值的信息,用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机(UAV)提供了更广泛的视角,但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨,甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架,以进行准确的车辆轨迹提取,包括六个主要组成部分:视频稳定,车辆检测,车辆跟踪,车道标记检测,坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动,使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X(Yolox)进行多目标车辆检测,就只能看一下一个增强的检测器,并在检测头中包含一个浅特征提取模块,以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力(ECA)模块在颈部之前集成,以进一步提高表现力。此外,在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法,以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明,改进的Yolox的平均平均精度(地图)为88.7%,比原模型的增强5.6%。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比,所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63%和1.07%。此外,已经开发了车辆轨迹数据集,并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪(MT)轨迹度量达到98.9%,单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实,所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
目的本研究的目的是开发和评估一种新型的跨性手术方法的可行性和安全性,用于将人类诱导的多发性干细胞衍生的多巴胺能神经蛋白酶神经蛋白酶细胞(DANPC)传递到使用非人类灵长类动物和手术技术和工具与人类临床临床翻译相关的核核核中。方法在实时插入性MRI指南下,九种免疫抑制,未经剂量的成年cynomolgus猕猴(4名女性,5名男性)接受了对媒介物或DANPCS的内部注射(0.9×10 5至1.1×10 5细胞/ µ L)。将注射液与1毫米Gadoteridol(用于术中MRI可视化)结合,并通过瞬时方法通过每个半球(腹侧和背侧)通过两个轨道进行交付。分别为左右壳核(输注速率2.5 µl/min)的输注总量分别为25 µL和50 µL。动物,并对7或30天进行安乐死;完整的尸检由董事会认证的兽医病理学家进行。脑组织并处理以进行免疫组织化学,包括针对人类特异性标记的STEM121。结果通过瞬态方法,优化的手术技术和工具成功地靶向了壳核。术中MR图像证实了所有动物的靶标内注射。所有动物都存活到预定的终止,而没有神经系统缺陷的临床证据。结论所有动物的输送系统,注射程序和DANPC均得到很好的耐受性。手术结束时注意到手术的前4只动物的大脑肿胀温和,其中3只瞬时视力降低。在手术过程中,甘露醇疗法给药并减少了静脉液,解决了这些并发症。针对STEM121的免疫染色证实了沿着DANPC治疗的动物靶向壳区域内的注射轨道存在移植细胞。所有不良组织学发现在范围上受到限制,并且与外科手术操作,伤害手术以及对套管插入引起的机械破坏的后炎症反应一致。通过甘露醇给药和静脉液体减少在手术过程中预防轻度脑肿胀,可以避免视觉效果。研究结果表明,这种新型的跨轴方法可用于正确,安全地将细胞注射到后交流盘并支持临床研究中。
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算(QRC)的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务,这是一个移动性管理问题,对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此,作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件:储层计算(RC)和量子计算(QC)。在RC中,训练比简单复发性神经网络的训练更有效,因为在RC中,只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好,应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层,该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后,进行简单的线性回归以训练输出权重,因此,可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中,我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变,并且在实验结果中,它们表明,使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的,并且可以超过经典方法,例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹 Ayan S. Mandal 1,2,3 , Lena Dorfschmidt 2,3,4 , Jenna M. Schabdach 2,3 , Margaret Gardner 2,3 , Benjamin E. Yerys 2.5.6 , Richard AI Bethlehem 7 , Susan Sotardi 8 , M. Katherine Henry 8,9,10 , Joanne N. Wood 9,10 , Barbara H. Chaiyachati 3,9,10 , Aaron Alexander-Bloch 2,3,11 *, Jakob Seidlitz 2,3,11 * * 与资深作者贡献相同 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院,宾夕法尼亚州费城,美国 2 儿童和青少年精神病学和行为科学系,费城儿童医院,美国宾夕法尼亚州费城。3 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院终身脑研究所 4 英国剑桥大学精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院自闭症研究中心 6 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院成人成功过渡与学习推进中心 7 英国剑桥大学心理学系 8 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院放射学系 9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院儿科系 10 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院临床未来 11 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学系
第一次在个人中首次开始,暗示使用药物是在给定药物类别的至少5 y中观察到的第一次使用。b在42%至49%之间的发起人没有最近可用的LDL测量。HBA1C缺失值的比例通常很低(≤2%)。记录的EGFR水平<60 ml/min/1.73m 2未通过另一个EGFR测量在≥90天内的另一个EGFR测量<60 mL/min/1.73m 2的确认,被编码为缺失,丢失水平为3%-8%。在降低葡萄糖疗法的类别中,蛋白尿缺失值的比例有所不同,并在表中报道。所有合并症均基于医院记录的诊断和程序。肾脏并发症还包括蛋白尿阶段A2-A3和/或EGFR <60 mL/min/min/1.73m 2。缩写:ACEI,血管紧张素转换酶抑制剂; ARB,血管紧张素II受体阻滞剂; DPP-4I,二肽基肽酶-4抑制剂; EGFR,估计的肾小球过滤率; GLP-1RA,胰高血糖素样肽1受体激动剂; IQR,四分位数范围; LDL,低密度脂蛋白; SGLT-2I,钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂; su,磺酰脲; UACR,尿白蛋白与造丁氨酸的比率。
在低收入和中等收入国家长大的婴儿遭受童年不良经历的风险增加,包括暴露于环境污染和缺乏认知刺激。在这项研究中,我们旨在检查居住在巴西圣保罗市妇女的人牛奶中的金属水平,并确定对婴儿神经发育的影响。为此,使用电感耦合的等离子体质谱法(ICP-MS),总共分析了185种砷(AS),铅(PB),汞(HG)和镉(CD)的砷样品。我们应用了婴儿和幼儿发展第三版(Bayley-III)的Bayley量表来评估发展里程碑。在我们的分析中,我们发现了与2.76(4.09)μgl -1相当的平均(标准偏差)浓度,然后是Pb 2.09(5.36)和Hg 1.96(6.68)。CD未检测到。我们观察到暴露于PB的婴儿在调整婴儿年龄,孕产妇教育,社会经济状况,婴儿性别和样本权重后,暴露于非曝光婴儿(β= - 0.413; 95%CI -0.653,-0.173)低于非曝光的语言轨迹。我们的结果报告为人类牛奶中的PB和HG污染,并且婴儿暴露于PB降低了婴儿的语言发展。这些结果证明了母子环境暴露及其对婴儿健康的有害影响。