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![arxiv：2403.17422v1 [cs.cv] 2024年3月26日](/simg/b\b6cb0df5ccd74c86d5033b2b313e388a62ba61f2.webp)
arxiv：2403.17422v1 [cs.cv] 2024年3月26日
我们提出了Interhandgen，这是一个新颖的框架，可以学习双手相互作用的生成之前。从我们的模型中产生的可以与有或没有物体密切相互作用产生合理和不同的两手形状。 我们的先验可以将其纳入任何优化或学习方法中，以降低设置不足的设置中的歧义。 我们的主要观察结果是，直接建模多个实例的联合分布由于其组合性质而施加了高的学习复杂性。 因此，我们建议将关节分布的建模解析为无条件和条件单个实例分布的建模。 尤其是我们引入了一个扩散模型，该模型通过调节掉落来学习单手分布无条件和条件到另一只手的条件。 用于抽样，我们结合了抗渗透和无分类器的指导，以实现合理的生成。 此外，我们建立了两手合理的严格评估方案，在这种情况下，我们的方法在合理性和多样性方面显着优于基线生成模型。 我们还证明，我们的扩散先验可以提高单眼内部图像的双手重建的实现，从而实现了新的最新准确性。可以与有或没有物体密切相互作用产生合理和不同的两手形状。我们的先验可以将其纳入任何优化或学习方法中，以降低设置不足的设置中的歧义。我们的主要观察结果是，直接建模多个实例的联合分布由于其组合性质而施加了高的学习复杂性。因此，我们建议将关节分布的建模解析为无条件和条件单个实例分布的建模。尤其是我们引入了一个扩散模型，该模型通过调节掉落来学习单手分布无条件和条件到另一只手的条件。用于抽样，我们结合了抗渗透和无分类器的指导，以实现合理的生成。此外，我们建立了两手合理的严格评估方案，在这种情况下，我们的方法在合理性和多样性方面显着优于基线生成模型。我们还证明，我们的扩散先验可以提高单眼内部图像的双手重建的实现，从而实现了新的最新准确性。
FlexType：使用少量输入手势实现灵活的文本输入
在许多情况下，通过选择物理或触摸屏键盘上的精确位置来输入文本可能是不切实际的或不可能的。我们提出了一种具有四个字符组的歧义键盘，它可以用于免眼文本输入，以及使用单个开关或脑机接口的文本输入。我们开发了一种基于利用长跨度语言模型的消歧算法来优化这些字符分组的程序。我们在离线优化实验中生成了字母约束和不受约束的字符组，并在纵向用户研究中对它们进行了比较。经过四个小时的练习，我们的结果没有显示约束和不受约束的字符组之间有显著差异。如预期的那样，参与者在第一次训练中对不受约束的组的错误率明显更高，这表明学习这项技术的门槛更高。因此，我们推荐使用字母限制的字符组，参与者能够用单手且在没有视觉反馈的情况下实现每分钟 12.0 个单词的平均输入速度，字符错误率为 2.03%。
DNA损伤在肾小管上皮细胞损伤中的作用
从脑电图（EEG）信号中解码人的手移动对于开发主动的人类增强系统至关重要。尽管现有研究为从EEG信号解码单手运动方向做出了很大的贡献，但在相反的手移动条件下解码主要的手移动方向仍保持开放。在本文中，我们研究了基于相反手移动下的EEG信号的主要手部运动方向的神经特征，并基于运动相关皮质电位（MRCP）的非线性动力学参数开发了一种新颖的解码方法。实验结果表明，在相反的手移动下，手动运动方向之间MRCP的显着差异。此外，在相反的手运动状态下，提出的方法的表现良好，平均二元解码精度为89.48±5.92％。这项研究可能为上肢的未来发展的人类增强系统奠定了基础，损害了患者和健康的人，并开辟了新的途径，以从EEG信号中解释其他手移动参数（例如，速度和位置）。
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带 7 个抽屉的工具手推车 T ABS 工作平台，带 3 个小零件隔间 T 带手柄，推、拉和旋转方便 T 抽屉可完全拉出、拆卸 T 单手安全锁定 T 滚珠轴承 T 抽屉可单独分区，交付时包括长度和横向分隔器 T 提供 2 个距离模块 1500 ED-70 KT 底部抽屉设计为重型抽屉 T 每个抽屉承重 40 千克 (88.18 磅)，底部重型抽屉 60 千克 (132.27 磅) T 手柄侧的储物隔间带有 9 x 33 毫米穿孔板，用于固定配件 T 隔间门可通过中央锁锁定 T 四个可拆卸抽屉，用于存放小零件 T 中央锁用于挂锁 T 脚跟保护和全方位撞击保护 T GEDORE 重型底盘，带有高性能滚柱轴承轮，2 个固定脚轮 Ø 200 毫米和 2 个万向脚轮 Ø 125毫米，其中一个带全制动器 T 总负载能力 500 公斤 (1,102.31 磅) T 尺寸：高 985 x 宽 775 x 深 435 毫米 T GEDORIT 蓝色，抽屉 GEDORIT 银色，顶部黑色 T 不包含工具 T 可选配件：工具箱 2430，后面板 R 2003 L 或 RB 2004，木板 1500 HP
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堕落状态在手性极化
在这项工作中，我们从理论上探讨了偶然的/手性光 - 材料 - 互动是否需要捕获手性偏光元学的所有相关方面，或者是奇异的/ACHIRAL理论是否足够（例如，长波长/偶极近似值）。这个问题是不重要的，因为Achiral理论（哈密顿人）仍然具有手性解决方案。为了阐明这个基本的理论问题，简单的GAAS量子环模型与偶极子近似中单手光腔的有效手性模式结合在一起。裸体物质GAAS量子环具有非分类基态和双重变性的第一激发状态。对孤立的物质系统的归化激发态的手性或精神性质（叠加）仍然不确定。然而，在我们的奇偶校验中，在对手性腔的描述中，我们发现穿着的特征态（从头开始）会自动获得手性特征，并根据腔的手工歧视。相比之下，非分类的裸露物质状态（基态）在偶极子近似内的手性腔内没有表现出能量歧视。尽管如此，我们的结果表明，腔的惯性仍然可以印在这些状态（例如，角动量和手性电流密度）。总体而言，上面的发现突出了堕落状态在手性偏光元中的相关性。，因为线性极化腔的最新理论结果表明在集体强耦合条件下形成了沮丧且高度退化的电子接地状态，同样，这同样有望在手性偏振层中形成，因此可能会容易发生手柄对称性破坏效应。
使用多个 BCI 任务进行 EEG 解码的联合深度迁移学习
摘要 — 深度学习是 BCI 解码的最新技术。然而，它非常耗费数据，训练解码器需要汇集来自多个来源的数据。来自不同来源的 EEG 数据由于负迁移而降低了解码性能 [1]。最近，迁移学习已被建议作为一种补救措施 [2]，[3]，并成为最近 BCI 竞赛（例如 BEETL [4]）的主题，但在组合来自许多受试者的数据时存在两个复杂因素。首先，隐私得不到保护，因为高度个人化的大脑数据需要共享（并在日益严格的信息治理边界上复制）。此外，BCI 数据是从不同来源收集的，通常用于不同的 BCI 任务，这被认为限制了它们的可重用性。在这里，我们展示了一种联邦深度迁移学习技术，即基于我们之前的 SCSN [1] 工作的多数据集联邦分离-公共-分离网络 (MF-SCSN)，它将隐私保护属性集成到深度迁移学习中以利用具有不同任务的数据集。该框架使用来自不同图像任务的不同源数据集来训练 BCI 解码器（例如，一些数据集包含手和脚，而另一些数据集包含单手和舌头等）。因此，通过引入隐私保护迁移学习技术，我们释放了现有 BCI 数据集的可重用性和可扩展性。我们在 NeurIPS 2021 BEETL 竞赛 BCI 任务上评估了我们的联合迁移学习方法。所提出的架构比基线解码器高出 3%。此外，与基线和其他迁移学习算法相比，我们的方法保护了来自不同数据中心的大脑数据的隐私。
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