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MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描
使用基于 Transformer-encoder 的 EEG 编码器和 GAN 从 EEG 记录中生成视觉刺激
如图 1 所示，感知脑解码 (PBD) 是一种利用不同刺激引起的大脑反应来辨别原始感知刺激（例如视觉或听觉线索）或其某些特征的方法。通常，PBD 在认知和临床两个方面都具有优势。通过 PBD，可以仔细研究与外部刺激相对应的不同大脑活动模式。在临床环境中，大脑解码技术可以用于与患有闭锁综合症或瘫痪等疾病（这些疾病可能会损害运动和发声功能）的个体进行交流。在这种情况下，可以尝试在提供感知刺激的同时重建个体的反应或想象。此外，改进的感知脑解码方法可以用于记忆检索或可视化思维等应用，从而有助于认知研究和康复工作。
转让与加入 ima 行动
任务分配与加入 IMA 行动 任务分配和加入行动是两个不同的过程，通常可以互换。任务分配行动重新分配空军预备役部队 (ANG、TR、IMA 和 IRR) 内的成员，而加入行动则需要任命或入伍加入获得部队。我们将提供如何确定任务分配与加入行动以及完成每个行动的适当流程。 沟通： - RSOO、DPAR 和 DPAAA：每个办公室在将 MyVector 事件转移/创建到下一个办公室以继续处理时，都会“标记”RIO DET。目标是在通过 ARPC 处理请求时让 RIO DET 了解情况并减少创建的状态查询数量。要“标记”的 POC 将反映在提交处理的 af1288（第二次签注）上。 任务分配行动流程：（RS>>>DET>>>DPAAA）以下被视为任务分配行动：
理解和控制生成音乐...
摘要本文介绍了对Music Gen的深入分析，这是一种生成的音乐变压器模型，重点介绍了其自我发挥作用负责人在理解和代表Di-Verse音乐元素方面的能力。我们通过头明确的探测来揭示音乐gen如何编码音乐的各个方面，从仪器识别到更复杂的下游任务。我们的发现表明，某些注意力头特别擅长辨别特定的特征，这表明是通往高度细致的音乐发电的途径。通过利用技术控制技术，最初是为大语言模型开发的，我们提出了在文本到音乐生成任务中实现额外精确控制的潜力。这种方法允许超出基本文本提示以外的精细定制，从而促进了音乐发电，从而更准确地反映了用户的创造意图。
2023——年度回顾
MU Executive Search™ 服务不同于传统的领导者招聘和选拔方法。传统方法往往会导致多元化和高能力的候选人被排除在外。MU Executive Search™ 颠覆了这一模式，积极增加领导任命的多样性，同时确保选定的领导者取得巨大成功。这是一种更有效、更具包容性的方法，符合当今组织不断变化的需求。这是一个变革性的解决方案。MU Executive Search™ 将通过重新定义领导者的招聘和选拔方式产生重大影响。它注重包容性和准确选择，与众不同。我们相信，这种创新方法不仅会满足客户的期望，而且会超出客户的期望，将 MU 定位为高管搜索行业的标志性品牌和领导者。
椭圆形平面对称介电尾场加速结构中偏转力的抑制
基于尾场的加速器能够将梯度加速比现有加速器高两个数量级，为实现紧凑型高能物理仪器和光源提供了一条途径。然而，对于高梯度加速器，由相应较高的横向尾场驱动的光束不稳定性会限制光束质量。此前的理论表明，可以通过将平面对称介电结构中的光束横向尺寸椭圆化来减小横向尾场。我们在此报告实验测量结果，这些测量结果表明平面对称结构中椭圆光束的横向尾场减小，这与理论模型一致。这些结果可能有助于设计出基于千兆伏/米梯度尾场的加速器，以产生并稳定加速高质量光束。
![arXiv:2002.06468v1 [eess.IV] 2020 年 2 月 15 日](/simg/7\777499bdbfc6571bf7c9699107ab07bc006666e7.webp)
arXiv:2002.06468v1 [eess.IV] 2020 年 2 月 15 日
近期，深度学习技术在医学图像配准中的应用与传统技术相比，大幅减少了配准时间并逐步提高了配准精度。大多数基于学习的配准方法将此任务视为单向问题。因此，仅考虑从运动图像到目标图像的对应关系。然而，在某些医疗程序中，需要执行双向配准。与其他基于学习的配准不同，我们提出了一种具有逆一致性的配准框架。所提出的方法以无监督的方式同时学习前向变换和后向变换。我们在公开的 LPBA40 MRI 数据集上对该方法进行训练和测试，并证明其比基线配准方法具有更强的性能。