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
摘要 随着元宇宙概念的不断深入,人类在智能技术进步中迈上了新的高度。本文对当前元宇宙中人机交互的研究进行了文献综述,以“元宇宙”、“人机交互”、“虚拟空间”、“虚拟技术”、“三维重建”、“平行宇宙”、“独立身份”、“兴趣获取”、“区块链”等关键词在 Scopus、Web of Science、Google Academic 等数据库的文献中查找相关文章,从 2018 年至 2023 年的 20 000 多篇文献中筛选出近 100 篇关于元宇宙的前沿研究。最后,运用 PRISMA 原则探索和描述元宇宙底层技术的当前应用状态,这些技术包括第五代通信、人机交互、虚拟技术、区块链、3D 重建等。此外,还对人机交互在元宇宙的未来发展做出了预测。评论认为,5G连接的快速推进使元宇宙的概念成为可能,区块链确保了元宇宙虚拟空间中货币交易的安全。人与计算机在虚拟世界中的交互方式将走向“隐形”,换言之,人机交互在数字领域对用户来说是透明的,人与计算机将以自然、平等的方式相处。在交互中,可穿戴设备可以让交互获得身临其境的体验,但它们限制了参与者的行动和感知自由。更人性化的体感连接将在未来获得关注,让人们更接近元宇宙。
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来,融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是,这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解,从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙,但由于源和目标域之间的固有差异,它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发,该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件,从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块(PEFM)是我们方法的核心,该方法动态整合了sens-sor数据,强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块(WDM),该模块(WDM)根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献,从而优化了检测准确性。此外,我们在转移学习过程中集成了域对齐损失,以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型,包括Exdark(单峰),CityScapes(单峰)和密集(Mul-timodal),在我们评估的时间点,它在所有数据集中排在所有数据集中。
摘要简介:抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的:这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行,旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法:对患者进行 6 个月的随访,以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows,版本 22.0。(纽约州阿蒙克)分析数据,并以描述性统计的形式呈现。结果:每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51(平均值 ± 标准误差)种药物。所有接受抗癌化疗的患者(100%)均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准,99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法,100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的,43.53% 的反应是无法预防的。结论:在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
从私法角度的摘要中,化身的法律地位 - 化身或我们在荟萃分析中的数字表示形式通常被视为虚拟世界的有趣而独特的方面,但是它们使用的法律含义以及潜在的滥用 - 仍然很大程度上没有探索。在本文中,我解决了个人在在线虚拟平台中利用化身有关的各种问题,强调了它们的潜在收益优势和潜在问题。在这种情况下,我非常需要澄清元评估的内容,并提出了一个以私人法律为导向的框架来思考和调节数字化头像的某些方面,以合法的可行方式进行思考。Sumario - Los Avatares, o las representaciones de nosotros mismos en el Metaverso, con frecuencia son vistos como aspectos divertidos y únicos de los mundos virtuales, no obstante, las implicaciones jurídicas de su uso —y abuso— aún son un área mayormente inexplorada.En este artículo presento varias de las dificultades jurídicas que plantea el uso de los avatares en el en las plataformas del Metaverso, resaltando tanto sus potenciales beneficios como problemas.Para ello, ofrezco una muy necesaria aclaración de lo que es el Metaverso, y propongo un marco para analizar lo que podría ser una regulación de los Avatares de forma jurídicamente viable, especialmente desde el punto de vista del Derecho Privado.标题:UnRégimenJurídicopara los avatares en el Metaverso desde la Perspectiva del derecho privado。- 关键字:元文书,化身,私法,民事责任,法定人格,数字资产,NFT,产品责任,人工智能。关键字:元弗罗索,阿凡达,私法,法律人格,民事责任,数字资产,NFT,对产品有缺陷的责任,人工智能。 div>- doi:10.31009/indret.2024.i2.03
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而,它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差(例如性别,年龄),从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中,我们在基于图像集的重新函数的指导下,使用增强学习(RL)提出了一种面向多样性的细调方法(RL)。具体而言,所提出的奖励函数(表示为多样性奖励),利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布,由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上,差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题(MDP),并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励,其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性,可以通过不同类型的扩散模型(包括班级条件模型和文本条件模型,例如stablediffusion)增强图像生成的多样性。
是一个值得注意的取消,因为上一份报告的发布包括柬埔寨的Botum Sakor Power Station计划的2 x 350 MW单位,该单元自2021年以来一直停滞不前。这些单元已被新宣布的800兆瓦化石加油站所取代,该电站计划在2030年之后开始运营(Varadhan,2023年)。这种转变可能表明,在中国禁令后,在为煤炭筹资的筹资方面面临挑战,促使各国选择其他化石燃料来源。但是,如果没有足够的支持向可再生能源过渡,许多项目可能会转化为化石天然气,这可能会阻碍减少排放并延迟对可持续能源解决方案的必要转变。
根据OCC根据OCC细则,第VI条,第11和11A条进行调整的决心和任何调整的性质。根据OCC章程,第XII条,第3、4或4A条的规定调整期货和任何调整的性质,如适用。对于期权和期货,每个调整决定都是根据情况做出的。调整决策基于当时可用的信息,并且随着其他信息的可用信息,或者是否有实质性更改公司事件的实质性更改,以实现调整。
尽管免疫治疗具有明显的优势,但仍存在不可避免的脱靶效应,导致严重的不良免疫反应。近年来,药物递送系统(DDS)的研究和开发日益受到重视。在几十年的发展中,DDS已显示出以精确靶向的方式递送药物以减轻副作用的能力,并具有灵活控制药物释放、改善药代动力学和药物分布的优势。因此,我们认为将癌症免疫治疗与DDS相结合可以增强抗肿瘤能力。在本文中,我们概述了癌症免疫治疗中最新的药物递送策略,并简要介绍了基于纳米载体(脂质体、聚合物纳米胶束、介孔二氧化硅、细胞外囊泡等)和偶联技术(ADC、PDC和靶向蛋白质降解)的DDS的特点。我们的目的是向读者展示不同免疫机制下的各种药物递送平台,并分析它们的优势和局限性,为癌症免疫治疗提供更优越、更准确的靶向策略。
通过利用促进自然语言交互、GPT-AI、上下文图像和内容生成、数据分析等的最新人工智能技术,MindArk 将继续突破技术界限,为用户提供无与伦比、身临其境的元宇宙体验。