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建模点标记的空间受约束的不同生态形态
摘要。表面注册在形状分析和几何处理中起着基本作用。通常，评估表面映射结果有三个标准：不同的仿形，小失真和特征对齐。为满足这些要求，这项工作提出了一个新颖的模型，该模型是地标的限制了二态性的。基于Teichm uller理论，该映射空间由Bel-Trami系数生成，它们在有限的teichm- uller中等同于0。这些Beltrami系数是线性方程组的解决方案。通过使用此理论模型，可以通过在不同的态度空间中使用线性约束来实现最佳注册，例如谐波图和Teichm uller图，从而最大程度地减少了不同类型的失真类型。理论模型是严格的，具有实用价值。我们的实验结果证明了该方法的效率和效率。
文化神经生物学遗传系统的作用（...
Laland，K。N.，T.，T.，M.W.，Sterelny，K.，Müller，G。B.，Mocze，A.，A. （2015）。 扩展Laland，K。N.，T.，T.，M.W.，Sterelny，K.，Müller，G。B.，Mocze，A.，A.（2015）。扩展
OH-EPICAP：一种评估一种健康流行病学监测能力和能力的半定量工具
，包括John [18]，Reˇsetnjak [27]和Kohn [20]，它具有许多重要的应用，特别是弹性结构的薄膜限制[14，15]。关于这个结果的了不起的事情之一是，这是关于古典数学对象的一个惊人事实，数百年前可以理解。许多作品扩展了上述结果（1），以覆盖比k =（n）的各种较大类的矩阵。Chaudhuri和Méuller[8]以及后来的de Lellis和Sz´ekelyhidi [10]考虑了一组形式k = so（n）a so（n）a so（n）b，其中a和b从matos [25]的意义上a和b强烈不相容。faraco和张[13]证明了k = m·so（n）的类似定量刚度结果，其中m so（0， +∞）是紧凑的。在（1）的左侧还需要包括mobius变换的梯度，并且积分位于较小的子集ω'⊂⊂Ω上。最近已通过勒克豪斯和Zemas [24]获得了在球体上定义的地图的相似结果。（1）的最佳常数由[22]中的Lewicka和Méuller研究。我们的主要结果是对[14]的定量刚度估计值的最佳概括，在紧凑的连接的子手机k⊂r 2×2没有边界的情况下。
学习量子设备的噪声指纹
可以可靠执行的算法（Deutsch 2020；Bharti 等人 2022）。随着早期量子设备的普及，自然而然地出现了一个问题，即在实验层面上了解通用量子设备中内部噪声过程留下的特征是否具有普遍特征或特定量子平台的特征。此外，人们可能想知道这种噪声特征是否具有时间相关的特征，或者在设备运行时是否可以有效地被认为是稳定的，即随着时间的推移保持恒定。这些问题的答案对于定义适当的策略以减轻噪声和系统误差的影响（Degen 等人 2017 年；Sza'nkowski 等人 2017 年；Do 等人 2019 年；M¨uller 等人 2020 年；Wise 等人 2021 年）至关重要，可能超越标准量子传感技术（Cole 和 Hollenberg 2009 年；Bylander 等人 2011 年；´ Alvarez 和 Suter 2011 年；Yuge 等人 2011 年；Paz-Silva 和 Viola 2014 年；Norris 等人 2016 年）并克服探针尺寸和分辨率的当前限制（Cole 和 Hollenberg 2009 年；Bylander 等人 2011 年；Frey 等人 2017 年；M¨uller 等人）。 2018 ；Hern´andez-G´omez 等人 2018 ；Hern´andez-G´omez 和 Fabbri 2021 ）。此外，如果有人证明噪声特征是单个设备所特有的，它就变得更加重要，结果是衰减噪声影响的问题可能比预期的更难。事实上，每个量子技术平台，从超导电路（Devoret 等人 2004 ；Clarke 和 Wilhelm 2008 ）到捕获离子量子计算机（Wineland 等人 2003 ）、光子芯片（Spring 等人 2013 ；Metcalf 等人 2014 ）和拓扑量子比特（Freedman 等人 2003 ），都可能需要通常昂贵且与设备不兼容的临时解决方案
从飞机无损检测 (NDT) 中学习缺陷...
我要感谢我的考官 Jens Lehmann 教授和 Alfons Schuster 博士的指导和支持。我还要感谢我的所有导师 Hajira Jabeen 博士、Dorothea Nieberl 和 Monika Mayer，感谢他们在整个论文工作期间给予我的巨大鼓励和陪伴。Doro 和 Monika 都通过宝贵的会议帮助我解答疑问，并在我最需要的时候给出最好的建议。谢谢。尽管这是一项远程研究工作，但在这几个月里，Hajira 一直与我保持互动，提供宝贵的建议并支持我所有的想法。谢谢。最后但并非最不重要的一点，我要感谢我的家人的陪伴。特别感谢 Charles Lennart M¨uller 在所有空闲时间都陪伴在我身边。我还要感谢 Premium Aerotec AG 允许我将 NDT 数据用于本研究。
机器学习方法和统一的数据集改善了免疫原性的新抗原预测
Markus M€Uller，1，2，2，3，4， * Florian Huber，1，2，3 Marion Arnaud，1，2，3 Anne I. Talita Gehret, 1, 2, 3 Aymeric AUGER, 1, 2, 3 Brian J. Stevenson, 3, 4 George Coukos, 1, 2, 3, 5 Alexandre Harari, 1, 2, 3, 5 and Michal Bassani-Sternberg 1, 2, 3, 5, 6, * 1 Ludwig Institute for Cancer Research, University of Lausanne, 25a, 1005 Lausanne, Switzerland 2肿瘤学系，中心医院维多伊大学（CHUV），Rue du Bugnon Rue du Bugnon 46，1005 Lausanne，瑞士洛桑3，瑞士1011 Agora Cancer Research Center，瑞士4 SIB SWISS SWISS Institute of BioIninformitics，Sorge Districtics，Sorge Districtics，Sorgeanne，Switzerland，Switzerland 5 （CHUV），瑞士洛桑（Lausanne），卢桑（Lausanne），第46页，瑞士6铅联系 *通信：markus.muller@chuv.ch（M.M.M.），michal.bassani@chuv.ch（M.B.-S.）https://doi.org/10.1016/j.immuni.2023.09.002
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
在发生错觉的频率范围内使用四冲程运动错觉的 UI......
[1] Tomoki Furuhara、Yoshiaki Miyashita：基于亮度诱导运动错觉的 SSVEP BCI，《人机交互研究报告》，第 2023-HCI-201 卷，第 12 期，第 1-8 页 (2023 年)。[2] Herrmann，C.：人类 EEG 对 1-100 Hz 闪烁的反应：视觉皮层中的共振现象及其与认知现象的潜在相关性，《实验脑研究》，第 137 卷，第 346-353 页 (2001 年)。[3] Pastor，MA、Artieda，J.、Arbizu，J.、Valencia，M. 和 Masdeu，JC：稳态视觉诱发反应过程中的人类大脑激活，《神经科学杂志》，第 23 卷，第 37 期，第 11621-11627 页（2003 年）。[4] Wertheimer，M.：关于运动感觉的实验研究，Zeit Schrift F¨ur Psychologie，第 61 卷，第 161-265 页（1912 年）。[5] Anstis，S.：Phi 运动作为减法过程，Vision research，第 10 卷，第 12 期，第 1411-1430 页（1970 年）。[6] Anstis，SM 和 Rogers，BJ：来自振荡正负模式的虚幻连续运动：对运动知觉的启示，Perception，第 15 卷，第 5 期，第 627-640 页（1986 年）。[7] Kitaoka，A.：重新审视亮度变化（例如反向 phi）引起的运动错觉， http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/sakkakuWS2021.html。（访问日期：2022 年 5 月 11 日）。[8] Regan, D.：调制光诱发的平均稳态和瞬态响应的一些特征，脑电图和临床神经生理学，第 20 卷，第 3 期，第 238-248 页（1966 年）。[9] Norcia, AM、Appelbaum, LG、Ales, JM、Cottereau, BR 和 Rossion, B.：视觉研究中的稳态视觉诱发电位：综述，视觉杂志，第 15 卷，第 6 期，第 4 页（2015 年）。[10] Nakanishi, M.、Wang, Y.、Chen, X.、Wang, Y.-T.、Gao, X. 和 Jung, T.-P.：增强检测of SSVEPs for a High-Speed Brain Speller Using Task-Related Components Analysis，IEEE Transactions on Biomedical Engineering，Vol. 65，No. 1，pp. 104–112 (2018)。[11] Danhua Zhu、Jordi Bieger，GGMRMA：基于 SSVEP 的 BCI 中使用的刺激方法调查，Computational Intelligence and Neuroscience，Vol. 2010，pp. 1–12 (2010)。[12] Andersen, SK、Hillyard, SA 和 M¨uller, MM：注意力在人类视觉皮层中并行促进多种刺激特征，Current biology：CB，Vol. 18，No. 13，pp. 1006–1009 (2008)。[13] Andersen, SK 和 M¨uller, MM：行为表现
差异夹杂物在两个...
满足所有x∈Ω的差异包含dU（x）∈R + o（n）是效果或m obius变换。liouville定理的推论是，梯度属于SO（n）的C 3函数是一个构图。能够全球控制满足某个差异包含的映射的这种现象被称为“刚度”。关于在弱收敛性和近似刚性表述下，塔塔尔（Tartar）在[30，31]中提出的差异夹杂物稳定性的问题与补偿紧凑性现象紧密相关，并且在PDE中弱融合方法的发展中具有极大影响。在这里，我们对近似刚性的定量版本感兴趣。在[14]中，弗里斯克（Friesecke），詹姆斯（James）和穆勒（Méuller）通过证明了k = so（n）的最佳定量刚度估计，解决了一个长期的开放问题。特别是，他们表明，对于每个有界的Lipschitz域ω⊂rn，n≥2，存在一个常数的c（ω），因此，对于k = so（n），
samartha brahmbhatt
指导出版物1。“针对目标投掷的最终效力者的识别和学习控制” - Hasith Venkata Sai Pasala，Nagamanikandan Govindan和Samarth Brahmbhatt，IEEE Robotics and Automation and Automation Fetters，第1卷。9，不。11，pp。9558-9564，2024年11月2。“ Imagine2Servo: Intelligent Visual Servoing with Diffusion-Driven Goal Generation for Robotic Tasks ” - Pranjali Pathre, Gunjan Gupta, M. Nomaan Qureshi, Mandyam Brunda, Samarth Brahmbhatt , and K. Madhava Krishna, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024 3.“ OpenBot-Fleet：与真实机器人进行集体学习的系统” - MatthiasMéuller，Samarth Brahmbhatt，Ankur Deka，Ankur Deka，Quentin Leboutet，David Hafner和Vladlen Koltun和Vladlen Koltun，国际机器人和自动化（ICRA）2024 4。“偷偷摸摸的人：偷偷摸摸的声学本地化” - 孟尤杨，帕特里克·格雷迪，萨玛斯·布拉姆布哈特，Arun Balajee Vasudevan，Charles C. Kemp，Charles C. Kemp和James Hays，Inter-National-National-National-National-National-National-National-inter-National-inter-National-national-inter-National-national-of Robotics and Automation and Automation（ICRA）20224 5。“基于触觉的对象插入政策的零射击” - 萨玛斯·布拉姆·伯特（Samarth Brahmbhatt），安卡尔·德卡（Ankur Deka），安德鲁·斯皮尔伯格（Andrew Spielberg）和马蒂亚斯·米勒（MatthiasMéuller），国际机器人和自动化会议（ICRA）2023 6。“压力之间：估算单个RGB图像的手压力” - 帕特里克·格雷迪，昌昌唐，萨玛斯·布拉姆·Bhatt，克里斯托弗·D·特里克，陈德·沃恩，詹姆斯·海斯，詹姆斯·海斯和查尔斯·肯普，欧洲计算机视觉会议（ECCV）2022（ORAL）7。“对软机器人抓手的视觉压力估计和控制” - 帕特里克·格雷迪，杰里米·A·柯林斯，萨玛斯·布拉姆·布拉特，克里斯托弗·D·特·特维格，昌昌唐，詹姆斯·海斯和查尔斯·C·坎普，IEEE/RSJ IEEE/RSJ国际智能机器人与系统（IROS）（IROS）2022 8。“联系人：优化联系以提高抓地力” - 帕特里克·格雷迪，郑昌，明·沃，克里斯托弗·D。“联系人：带有物体接触和手动姿势的grasps的数据集” - 萨马斯·布拉姆·汉特（Samarth Brahmbhatt），昌昌唐（Chengcheng Tang），克里斯托弗·D·特克格（Christopher D. Twigg），查尔斯·C·肯普（Charles C.“走向无标记的抓握捕获” -Samarth Brahmbhatt，Charles C. Kemp和James Hays，AR/VR计算机视觉的第三次研讨会，CVPR 2019 11.“ ContactGrasp：来自接触的功能性多手指掌握综合” - Samarth Brahmbhatt，Ankur Handa，James Hays和Dieter Fox，IEEE/RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）2019