XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两阶段的
drivedreamer：迈向现实世界驱动的世界模型，用于自主驾驶
摘要。世界模型，尤其是在自主驾驶中，由于其构成驾驶环境的能力，人们引起了广泛的关注。既定的世界模型具有产生高质量驾驶视频的重要潜力，并为安全操纵而驱动政策。但是，相关研究的一个关键局限性在于它主要关注游戏环境或模拟设置，因此缺乏现实世界中的动力场景的代表。因此，我们介绍了DrivedReamer，这是一个完全源自现实世界驾驶场景的开创性世界模型。关于在复杂的驾驶场景中建模世界的建模需要一个压倒性的搜索空间，我们建议利用强大的扩散模型来结构复杂环境的全面表示。fur-hoverore，我们引入了两阶段的训练管道。在最初的阶段，DrivedReamer对结构化交通构成的深刻了解，而随后的阶段使其能够抗击未来状态。进行了广泛的实验，以验证DrivedReamer赋予了驱动视频生成和动作词典的能力，忠实地捕获了现实世界的交通限制。此外，DrivedReamer生成的视频显着增强了驾驶感知方法的训练。
![arxiv：2403.16510V1 [CS.CV] 2024年3月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\99be5140efb178cbc1415f4a6b4e7854fd545182.webp)
arxiv：2403.16510V1 [CS.CV] 2024年3月25日
尽管基于头脑的化身创造解决方案的出色过程，但直接生成具有全身动作的锚定视频仍然具有挑战性。在这项研究中，我们提出了一种新型的系统，这是一个新型的系统，仅对一个人进行一分钟的视频剪辑进行培训，随后启用了具有精确的躯干和手动运动的自动生成锚固风格的视频。具体来说，我们对输入视频的提议的结构引导的扩散模型进行了修订，以使3D网格条件呈现到人类的外观中。我们为扩散模型采用两阶段的训练策略，有效地结合了特定外观的运动。为了产生任意的长时间视频，我们将框架扩散模型中的2D U-NET扩展到3D样式，而无需额外的培训成本，并且提出了一个简单而有效的批次批次的时间denois-denois-denoising模块，以绕过推理过程中视频长度的约束。最后，引入了一个新颖的特定身份面部增强模块，以提高输出视频中面部区域的vi质量。合理实验证明了有效性和su-
最终报告-IG -24-014-南希·格雷斯·罗马太空望远镜项目
Artemis运动试图在2025年将人类返回月球的表面，然后在2030年代将船员任务送往火星。这项工作的关键是太空发射系统（SLS）的开发，这是两阶段的重型火箭，它将猎户座多功能人员车辆推向太空。2022年12月，Artemis I完成了25天的未蛋式测试任务，此前发射了将近4年和数十亿美元的成本增加。NASA的全部Artemis活动成本预计将从2012财年到2025财年达到930亿美元，而SLS计划的成本为26％（238亿美元）。 NASA为Artemis IV开发的太空飞行系统包括网关哨所，人类着陆系统以及SLS火箭的更强大的变体（称为1B块），这将使Artemis运动更加复杂且昂贵。NASA的全部Artemis活动成本预计将从2012财年到2025财年达到930亿美元，而SLS计划的成本为26％（238亿美元）。NASA为Artemis IV开发的太空飞行系统包括网关哨所，人类着陆系统以及SLS火箭的更强大的变体（称为1B块），这将使Artemis运动更加复杂且昂贵。
自我想象和VR培训-Scholarworks@cwu
情感唱歌会影响人声表现和观众的参与。中国大学使用传统的培训技术来教授理论和应用知识。自我想象是情感唱歌的主要训练方法。最近，虚拟现实（VR）技术已在多个领域应用于培训目的。在这项经验比较研究中，实施了一项VR培训任务，以引起歌手的情绪，并进一步帮助他们改善他们的情感歌唱表演。将VR训练方法与传统的自我想象方法进行了比较。通过进行两阶段的实验，通过情感的启发和情感歌唱表演进行了比较两种方法。在第一阶段，脑电图（EEG）数据是从受试者中收集的。在第二阶段，收集了自评报告和第三方教师的评估。通过采用最大值和最小值算法进行特征选择和支持向量机（SVM）来分析脑电图数据，以识别情绪。基于脑电图分类和主观量表的结果，VR可以更好地引起歌手的积极，中立和负面的情绪状态，而不是不使用这项技术（即自我想象）。此外，由于情绪激活的改善，VR带来了唱歌表演的改善。因此，VR似乎是一种有效的方法，可以改善和补充可用的声乐教学方法。
基于A-坐标 - 基于深度学习模型 -
摘要：随着到2050年估计的老年群体越来越多，图像引导的最低侵入性程序既越来越流行，也越来越流行，并且对于治疗各种疾病而言是必要的。为了降低新程序的学习曲线，有必要开发更好的指导系统和方法来分析程序性能。由于流体镜检查仍然是可视化的主要模式，因此从流体镜图像进行导管跟踪的能力是这项工作的重要组成部分。本文探讨了在3D打印心脏模型中从流体镜图像中对导管进行具有里程碑意义的检测的使用。我们表明，基于两阶段的深横向跨性神经网络模型架构可以通过在图像中确定导管尖端的坐标之前先定位感兴趣的区域，从而提供改进的性能。该模型的平均误差少于图像分辨率的2％，并且可以在4毫秒内执行，从而使其用于实时术中的潜在用途。坐标回归模型具有直接输出值的优点，该值可用于在将来的应用程序中用于定量跟踪，并且与需要制作整个掩码的语义分割模型相比，可以更易于创建地面真相值（更快地〜50×）。因此，我们认为这项工作具有更大的长期潜力，可以用于更广泛的心脏设备，导管和指南。
自动分割主动脉瓣和二尖瓣，用于肥厚性阻塞性心肌病的心脏外科手术计划
肥厚性阻塞性心肌病（HOCM）是年轻人突然心脏死亡的主要原因。隔膜切除术手术被认为是HOCM非药物治疗的黄金标准，其中主动脉和二尖瓣是手术计划的关键区域。当前，在临床实践中广泛执行主动脉和二尖瓣的手动分割，以构建用于HOCM手术计划的3D模型。但是，这样的过程是耗时且昂贵的。在本文中，我们将解剖学的先验知识介绍为自动分割主动脉和二尖瓣的深度学习。特别是提出了一种两阶段的方法：我们首先从CT图像中获得感兴趣的（ROI），然后进行心脏分割。心脏子结构之间的空间关系用于识别包含主动脉瓣和二尖瓣的瓣膜区域。与典型的两阶段方法不同，我们为左心室的精制分割，左心房和主动脉作为阀门分割的附加输入。通过纳入这些解剖学先验知识，深度神经网络（DNN）可以利用周围的解剖结构来改善阀门细分。，我们收集了一个具有隔膜切除术手术病史的患者的27个CT图像的数据集。实验结果表明，我们的方法的平均骰子得分为71.2％，比现有方法提高了4.2％。我们的数据集和代码将发布到公共数据集。关键字：肥厚的阻塞性心肌病，外科手术计划，分割，深神经网络。
![arxiv：2402.13776v1 [eess.iv] 2024年2月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac0b60b10798999275667e9daa0881f6832a3270.webp)
arxiv：2402.13776v1 [eess.iv] 2024年2月21日
早期婴儿期是行为和神经认知的快速而动态的神经发育。纵向磁共振成像（MRI）是通过捕获大脑结构的发育性发展来研究这种关键阶段的有效工具。但是，由于参与者辍学和扫描失败，纵向MRI获取始终遇到严重的数据失误问题，这使纵向婴儿大脑Atlas的构建和发展轨迹描述非常具有挑战性。由于开发了基于AI的生成模型，神经图像完成已成为一种有力的技术，可以保留尽可能多的可用数据。但是，当前的图像完成方法通常在时间维度中每个内部主题内部都遇到不一致的，从而损害了整体质量。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个两阶段的扩散模型Cas-diffcom，用于致密和纵向3D婴儿脑MRI MRI完成和超级分辨率。我们将提出的方法应用于Baby Connectome项目（BCP）数据集。实验结果验证了Cas-Diffcom在纵向婴儿脑图像完成中既可以达到单个共识和高保真度。我们进一步将生成的婴儿脑图像应用于两个下游任务，即脑组织分割和发育轨迹描述，以声明其在神经科学领域中面向任务的潜力。
活动的冷冻审理
主动的冷冻启动项目将展示一个6个单位（6U）立方体平台的高级热控制系统。将开发一个微型，主动热控制系统，其中将开发从热载荷到辐射器的封闭环中循环的流体。将与该系统集成一个微型低温冷却器，以形成一个两阶段的热控制系统。关键组件将通过使用先进的添加剂制造技术来微型化，从而导致用于证明这些技术的热测试床。以前的立方体任务尚未解决主动热控制系统的问题，也没有任何过去或当前的立方体任务包括低温仪器。这项主动的冷冻表演开发工作将为立方体提供全新的能力，并构成与立方体热控制中最先进的主要进步。活性流体环将支持从热负载中卸下30瓦的30瓦，而商业生产的冷冻机（适用于立方体）将为75-100 K范围的探测器提供冷却。由于低地球轨道（LEO）环境通常对于被动的低温散热器来说太热了，因此使用合并的活性热系统加热方法和冷冻机器将支持未来任务的最大多样性。铝制的超声添加剂制造将用于在立方体的结构机箱内构建流体通道和其他元素，以产生紧凑的系统。
消费者对多环芳烃的意识
抽象鱼长期以来一直被认为是一种健康食品，可为人体提供出色的营养价值。由于其易腐烂性，通常会处理鱼类以提高其保质期。在尼日利亚，鱼类吸烟是鱼类保存的最常见方法，它涉及使用传统的吸烟窑，这些窑炉的结构不佳，缺乏用于热控制的机制，通常会导致在烟熏鱼中产生多环芳烃（PAH）。这项研究评估了消费者对烟熏鱼中PAH和其他污染物的认识，并确定了影响研究区域受访者中烟熏鱼消耗的因素。采用了两阶段的抽样技术从研究区域中选择105名受访者。借助结构良好的问卷获得了数据。用于数据分析的分析技术是描述性统计和二进制logit回归模型。调查结果表明，大多数受访者是女性，已婚，平均年龄为39岁，接受了正规的教育。的发现还表明，大多数消费者都知道烟熏鱼中的PAH存在对健康有害。此外，发现发现分别以1％，5％和10％的烟熏鱼类消费量显着影响烟熏鱼的消费，从而，年龄，性别，收入，婚姻状况，口味，家庭规模，教育和香气。因此，该研究得出的结论是，研究区域的受访者对烟熏鱼中多环芳烃（PAH）和其他微生物的认识较低。
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。