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在弱半监督的3D对象检测
训练高准确的3D检测器需要使用7个自由度的大规模3D注释，这是既易于且耗时的。因此，提出了点符号的形式，为3D检测中的实践应用提供了重要的前景，这不仅更容易且价格便宜，而且为对象定位提供了强大的空间信息。在本文中，我们从经验中发现，仅适应其3D形式并非遇到两个主要的瓶颈是不算气的：1）它未能在模型中编码强3D，而2）它由于极端的Spars sparsity而产生了低质量的pseudo pseudo Labels。为了克服这些挑战，我们引入了Point-Detr3D，这是一个弱小的半监督3D检测的教师学生框架，旨在在限制的实例注释预算中充分利用点的监督。与点 - dive不同，该点仅通过点编码器编码3D位置信息，我们提出了一个显式的位置查询初始化策略，以增强先验性。考虑到教师模型产生的遥远区域的伪标签质量低时，我们通过通过新型的跨模式可变形ROI融合（D-ROI）结合了密集的图像数据来增强探测器的感知。此外，提出了一种创新的点指导的自我监督学习技术，即使在学生模型中，也可以完全利用点的先验。与代表性的Nuscenes数据集进行了广泛的实验，证明了我们的观点 - DETR3D与前所未有的作品相比获得了显着改善。值得注意的是，只有5％的标记数据，Point-detr3d的完全超级可见的对应物的性能超过90％。
发展人侧额叶沟的形态及其与推理性能的关系
先前的发现表明，在产后发育过程中，人脑皮质的褶皱（Sulci）的形态（Sulci）扁平。但是，以前的研究并未考虑个别参与者中沟的形态与认知发展之间的关系。在这里，我们通过利用人类参与者（6-36岁，男性和女性，n = 108; 3672 sulci）的横向PFC（LPFC）中的横截面形态神经影像学数据来填补这一空白，并从事纵向和行为的纵向和行为数据。 = 44; 2992 Sulci）。手动定义数千种硫磺表明，儿童（6-11岁）/青少年（11-18岁）和年轻人（22-36岁）的儿童（6-11岁）/青少年（22-36岁）在跨儿童和跨儿童和适当的情况下，儿童（22-36岁）的儿童（11-18岁）和年轻人（22-36岁）之间的儿童（11-18岁）和年轻人（22-36岁）之间有所不同，在儿童和适应性的情况下，儿童和良性差异差异。此外，一种与形态学和认知有关的数据驱动方法确定，四个左半球LPFC Sulci的皮质厚度的纵向变化预先介绍了推理性能的纵向变化，这是一种与LPFC有关的高级认知能力。与预先发现的结果相反，这些结果表明，与以前提出的时间相比，Sulci可能在此之后或更长的纵向时间内平坦。至关重要的是，这些结果还表明，在特定的LPFC硫磺内皮质的纵向变化在行为上是有意义的，提供了靶向结构和皮质区域，以供将来的神经图像研究研究，以研究认知能力的发展。
为气候数据预测的Gstarima开发（1,1,1）模型订单
时空模型结合了空间和时间元素。一个示例是广义时空自回旋（GSTAR）模型，该模型改善了时空自回旋（Star）模型。GSTAR模型假定每个位置具有异质性特征，并且数据是静止的。在这项研究中，移动平均成分是通过在特定时间与可变值之间的关系计算得出的，并且假定数据不是固定的，因此使用的模型是广义时空自动式积分的移动平均值（GSTARIMA）模型。通过时空自相关功能（STACF）和时空部分自相关功能（STPACF）确定Gstarima的模型顺序，以确保准确的预测。先前的研究仅讨论了Gstarima（1,1,1）模型，因此在这项研究中，Gstarima（3,1,1）模型将作为Gstarima（1,1,1）模型的开发形式来解决，并应用于气候数据。本研究中使用的气候数据来自NASA功率和具有较大数据大小的降雨量变量，需要使用数据分析生命周期方法来分析大数据。生命周期包括六个阶段：发现，数据准备，模型计划，模型构建，交流结果和操作。基于Python软件的数据过程结果，Gstarima（3,1,1）模型的MAPE值为9％，用于样本数据，样本中数据为11％。相比之下，Gstarima（1,1,1）模型的MAPE值为11％，样本数据中的数据为12％。因此，Gstarima（3,1,1）模型提供了更准确的预测结果。因此，选择正确的模型顺序对于准确的预测至关重要。
2型糖尿病在接受固定正畸治疗的成年人中对牙龈促进性趋化趋化因子谱和晚期糖基化水平的影响
摘要。- 目的：当前的研究旨在重新核能糖尿病2型糖尿病（DMT2）对经过固定正差治疗的个体的牙龈囊泡流体（GCF）中晚期糖基化最终产物（AGE）和促炎性趋化因子的结果。患者和方法：根据包含和排除十分组，将参与者分为糖尿病和无糖尿病人群。功率分析是从一项预先研究的研究中采用的，该研究报告了肥胖个体中GCF趋化因子。所有牙齿均用于临床牙周参数（CPP）。GCF和唾液。GCF的促炎细胞因子均以PG/mL表示。使用磁珠的多重分析对Luminex®平台进行趋化因子的定量。数据的非正态性由Mann-Whitney U检验评估。正态性。以标准偏差和均值的形式计算描述性数据。结果：与非糖尿病患者相比，糖尿病患者未刺激的整个唾液流量（UWSFR）明显降低（p = .021）。在不同的临床牙周化对象（CPP）之间，在二型和非糖尿病参与者之间没有发现斑块评分（PS）和探测深度（PD）的差异。与非二 - 基本组相比，观察到DMT2参与者的两种GCF趋化因子（P = .031）和年龄（p = .017）在DMT2参与者中显着高。CPP和GCF生物标志物在糖尿病患者中与探测（BOP）出血（BOP）之间的年龄和GCF抵抗素水平之间存在正相关。结论：与正畸设备进行DMT2对齐的参与者
数据和文本挖掘SUMGNN：通过有效的知识图摘要
动机：由于药物与药物相互作用（DDI）数据集和大型生物医学知识图（kgs）的可用性不断提高，因此使用机器学习模型可以准确检测不良DDI。然而，这在很大程度上仍然是一个开放的问题，如何有效利用大型和嘈杂的生物医学kg进行DDI检测。由于其巨大的大小和公斤的噪音量，将KG与其他较小但较高质量的数据直接整合在一起通常是不那么好处（例如实验数据）。大多数现有方法完全忽略了kgs。有些试图通过图形神经网络将KG与其他数据直接集成在一起，成功有限。此外，大多数预先的作品都集中在二进制DDI预测上，而多型DDI药理学效应预测更有意义但更艰巨的任务。结果：要填补空白，我们提出了一种新方法sumgnn：知识汇总图形神经网络，该网络可以通过子图提取模块来启用，该模块可以有效地锚定在kg的相关子图上的基于自我意见的基于子分类的知识中的相关子图中的相关范围，以生成多个元素的知识和数据集成的多个频道和数据集成的频道和数据。 significant- ly improved multi-typed DDI predictions.sumgnn的表现优于最佳基线高达5.54％，而在低数据关系类型中，绩效增长尤为重要。此外，SUMGNN通过每个预测的生成的推理路径提供了可解释的预测。可用性和实施：该代码可在补充材料中找到。联系人：cao.xiao@iqvia.com补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
服务新闻 - 洛克希德马丁
第 15 届年度 Hercules 运营商会议 (HOC) 即将到来。与以往的许多会议一样，今年的会议将于 2003 年 10 月 27 日至 31 日在佐治亚州亚特兰大的西北万豪酒店举行。会议的三位主席是：代表国际运营商的加拿大军队少校 Kevin Lemke；代表国内运营商的美国海军舰队支援团队的 Ray Waldbusser，以及洛克希德·马丁航空公司的 Geoff Bateman。会议开始前，可通过空中机动支援门户访问 https://www.lmsupport.com 完成在线注册。需要在 10 月 10 日前预订酒店住宿，才能享受 112 美元的特别会议优惠价。今年会议的现场注册于 10 月 26 日 17:00 开始，预计参会人数将超过 300 人，代表来自至少 35 个国家的 40 多家运营商以及 40 多家供应商。HOC 始于 1982 年，当时有 48 名与会者代表来自 10 个国家的 15 家运营商，它为所有 Hercules 运营商提供了一个论坛，让他们聚集在一起，与 Lockheed Martin 指定的 Hercules 服务中心、供应商、供应商和 Lockheed Martin 分享共同的关注点和成功经验。今年活动的会议议程将与以往活动的形式类似：运营商、供应商和 Lockheed Martin 演示四天；四个工作组，包括腐蚀控制、结构完整性、推进和机械系统以及航空电子设备；洛克希德·马丁公司与运营商之间的预定边会；以及临时会议。今年的会议将在最后一天（10 月 31 日）以洛克希德·马丁公司大力神生产线参观和 C-130J 动力之旅结束。
集团成员的信心
Andreas Dzemski: andreas.dzemski@economics.gu.se Ryo Okui: okuiryo@e.u-tokyo.ac.jp We thank two anonymous referees, Otilia Boldea, Christoph Breunig, Le-Yu Chen, Elena Erosheva, Eric Gautier, Hidehiko Ichimura, Hiroaki Kaido, Hiroyuki Kasahara, Kengo Kato, Toru Kitagawa, Arthur Lew- bel, Artem Prokhorov, Adam Rosen, Myung Hwan Seo, Katsumi Shimotsu, Liangjun Su, Michael Vogt, Wendun Wang, Wuyi Wang, Martin Weidner, Yoon-Jae Whang, and seminar participants at the Centre for Panel Data Analysis约克大学，圣加伦，HKUST，SUFE，悉尼计量经济学阅读小组，Xiamen，Cuhk Cuhk计量经济学研讨会，中国科学院，亚洲计算学会，2017年亚洲计算学会，Stju，STJU，Stju，Stju，STJU，HAKODATE，SNU，SNU，Actemia，Accm syemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia sisemia，Esemia syter，Esemia，Esemia sytemia，Esemia sytem， 2017年，国际小组数据会议，Tsinghua，Fudan，Bonn，Hanyang，Lund，Exeter，Montreal，Montreal，Cambridge，小组数据研讨会Amster-Dam，Barcelona GSE夏季论坛和2021 Nanyang Conemontric Workshop，以获取有价值的评论。我们特别感谢一位匿名裁判，其评论导致在手稿的预先版本中纠正了错误。Sophie Li和Heejun Lee提供了出色的研究帮助。这项研究的一部分是在Okui在京都大学，Vrije Universiteit Amsterdam，Nyu Shanghai和Seoul国立大学的一部分完成的。这项工作得到了部门研究赠款（Kojima foun-dation）20023财年的支持Browaldhs Stiftelse Grant P19-0079。
2021 年自动控制项目
隆德大学自动控制系每年都会开设自动控制 (FRTN40) 项目课程。该课程为高级课程（7.5 ECTS 学分），学生以小团队形式工作以实现共同目标。这些项目通常涉及与工业或其他应用相关的实际估计或控制问题。在本课程中，学生有机会探索他们在以前的控制系统课程中学到的概念的实施方面。在一名教员或博士生的指导下，小组独立制定目标和相关时间计划。后续活动通常涉及建模、控制器设计、实施、文档和验证。学生通过两次反馈研讨会、一次口头陈述、一次演示会议和一份书面报告展示他们的工作。2021 年版课程的报告在此手册中介绍。今年，该群体由 23 名学生组成，以 2-5 人为团队工作。该课程包括 6 个项目；熊猫机器人、Crazyflie 四旋翼飞行器、Slimdog 小车、Bluelining 机器人、脑计算接口和球平衡机器人。每个小组都成功地进行了实时实验，并生成了最终的实验结果，以便赶在 1 月份的演示之前完成。博士生 Martin Gemborn-Nilsson、Julian Salt 和 Zheng Jia 担任该课程的项目顾问，客座教授 Tihomir Zilic 和 Anders Robertsson 也为该课程提供了支持。我们还要感谢我们的研究工程师 Leif Andersson、Anders Blomdell 和 Anders Nilsson，他们在整个项目中一直为各个小组提供支持。最后，我们要感谢 Mika Nishimura 在学生注册和相关事宜上提供的帮助。要了解有关该课程的更多信息，请访问 http://www.control.lth.se/course/FRTN40。
多晶阴极非均匀热电子发射的物理模型
开发了一种新的基于物理的模型，该模型可以准确预测从温度限制 (TL) 到全空间电荷限制 (FSCL) 区域的热电子发射发射电流。对热电子发射的实验观测表明，发射电流密度与温度 (J − T) (Miram) 曲线和发射电流密度与电压 (J − V) 曲线的 TL 和 FSCL 区域之间存在平滑过渡。了解 TL-FSCL 转变的温度和形状对于评估阴极的热电子发射性能（包括预测寿命）非常重要。然而，还没有基于第一原理物理的模型可以预测真实热电子阴极的平滑 TL-FSCL 转变区域，而无需应用物理上难以证明的先验假设或经验现象方程。先前对非均匀热电子发射的详细描述发现，3-D空间电荷、贴片场（基于局部功函数值的阴极表面静电势不均匀性）和肖特基势垒降低的影响会导致从具有棋盘格空间分布功函数值的模型热电子阴极表面到平滑的TL-FSCL过渡区域。在这项工作中，我们首次为商用分配器阴极构建了基于物理的非均匀发射模型。该发射模型是通过结合通过电子背散射衍射（EBSD）获得的阴极表面晶粒取向和来自密度泛函理论（DFT）计算的面取向特定的功函数值获得的。该模型可以构建阴极表面的二维发射电流密度图和相应的 J-T 和 J-V 曲线。预测的发射曲线与实验结果非常吻合，不仅在 TL 和 FSCL 区域，而且在 TL-FSCL 过渡区域也是如此。该模型提供了一种从商用阴极微结构预测热电子发射的方法，并提高了对热电子发射与阴极微结构之间关系的理解，这对真空电子设备的设计大有裨益。
利用人类语言处理信号进行自然语言处理的最佳实践
自然语言处理 (NLP) 的机器学习方法并不完善，仍然缺乏人类在处理语音或阅读文本时自动访问的复杂功能。例如，人类能够解决共指并进行自然语言推理，而机器学习方法却远没有那么好 (Wang et al., 2019)。人类语言处理数据可以被记录下来并用于提高 NLP 模型的性能，并进行解释性研究，以了解我们的模型仍然缺少哪些“类似人类”的技能。将大脑活动与机器学习联系起来可以增加我们对大脑表征内容的理解，从而了解如何使用这些表征来理解、改进和评估 NLP 的机器学习方法。我们在本文中的目的是找到在利用人类语言处理信号进行 NLP 时成功实施的常见模式和方法。主要目的是指导研究人员应对使用认知数据源时不可避免的挑战。近年来，越来越多的研究使用人类语言处理来改进和评估 NLP 模型。然而，在预处理、特征提取和在模型中使用人类数据方面尚未建立一致的做法。生理和神经影像数据本质上是有噪声的，也可能受特殊性的影响，这使得有效应用机器学习算法变得更加困难。例如，在眼动追踪中，延长注视时间表明认知处理更复杂，但不清楚正在发生哪个过程。脑成像信号有助于更好地定位大脑中的认知过程，但很难将与感兴趣的任务相关的信号与与语言处理无关的其他认知过程相关的噪声区分开来（例如，运动控制、视觉等）。在本文中，我们回顾了最近的 NLP 研究，利用了不同的