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填充胎儿心率信号：基于维度结构和周期分段的扩散模型
摘要 - 心率（FHR）信号被广泛用于多普勒胎儿心脏监护仪中。但是，不完整的FHR信号降低了胎儿心率监测的有效性。填充丢失的数据是提高FHR质量的关键技术，但是现有的填充算法缺乏考虑FHR信号的相关性。因此，我们专注于与FHR相关的两个相关性，并提出了一种填充算法，称为FHR中缺少数据插补的扩散模型（DMDI-FHR）。首先，我们构建了双维样品构建（DDSC）方法，该方法发现了两个FHR信号，并最大程度地提高了它们之间形成相关性的差异。其次，引入了多周期分解（MPD）方法以获得FHR信号的内部相关性。最后，DMDI-FHR算法基于扩散模型控制填充过程。实验结果证明了DMDI-FHR算法的性能，该算法提供了提高FHR信号质量的有效方法。
铁路语义分段的多上下文点云数据集和机器学习
摘要：铁路场景的理解对于各种应用程序至关重要，包括自主火车，数字缠绕和基础设施变更监控。但是，后者的开发受到现有算法缺乏注释的数据集和局限性的限制。为了应对这一挑战，我们提出了铁路3D，这是铁路环境中语义细分的第一个综合数据集，并进行了比较分析。Rail3D涵盖了来自匈牙利，法国和比利时的三种不同的铁路环境，捕获了各种各样的铁路资产和条件。有超过2.88亿个注释点，Rail3D超过了大小和多样性的现有数据集，从而可以训练可概括的机器学习模型。我们进行了一个通用的分类，该分类使用了九个通用类（地面，植被，铁路，电线，信号，围栏，安装和建筑物），并评估了三种最先进模型的性能：KPCONV（内核点卷积），LightGBM和随机森林。最佳性能模型，一种经过的kPCONV，在联合（MIOU）上达到了平均值为86％。基于LightGBM的方法获得了71％的MIOU，但表现优于随机森林。这项研究将通过为3D语义细分提供全面的数据集和基准，从而使基础设施专家和铁路研究人员受益。数据和代码可公开用于法国和匈牙利，并根据用户反馈进行连续更新。
co孵化器带有分段的门
船只容量：可用空间与二手实验室空间（足迹）细胞培养实验室在宝贵的空间中通常很紧。他们拥有笨重的设备，例如生物安全柜，冰箱和CO 2孵化器。因此，在提供高可用空间的同时，具有较小的空间的设备最有利于最佳利用宝贵的工作空间。查看co 2 i iCubators，必须考虑几个结构性因素，以评估和比较不同孵化器模型的可用空间与相同的理论体积（例如100-200 L孵化器，最常用于全球）。对于CO 2孵化器具有直接加热，例如细胞植物，只有内部货架系统和水托盘所取的空间必须从理论体积中减去（图1）。与其他加热技术相比，这会导致高可用空间与足迹比。
分子序列中多个高分段的应用和统计数据
基于抽象的分子序列特征测定量度为蛋白质和DNA的研究提供了多功能辅助工具。它们由许多序列数据基搜索程序以及识别单个序列的独特属性使用。对于任何这种措施，重要的是要知道可以纯粹偶然地发生什么。高分段的统计分布已被描述为否则。但是，分子序列将经常产生一些高分段，其中一些合并的序列是顺序进行的。本文介绍了多个HIH得分段得分之和的统计分布，并说明了其应用于识别可能的跨膜段的应用以及评估主体相似性。