基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果,其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时,用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制(即对象)组成图像,并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2,15,24,27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观,因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时,迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号,例如Hu等人。[18],Patashnik等。[34],Zeng等。[58],草图[50],图像[5,47,54]编辑图像。但是,其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱,要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同,我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件,即对象级编辑。我们表明,我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务,从而实现全面的编辑功能。
本研究调查了生成人工智能(Genai)对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具,例如Chatgpt,Midjourney,Bricscad Bim和VR/AR软件,及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法,该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究,使用Midjourney,Bricscad BIM和VR/AR软件,以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力,主动性,自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明,建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具,这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外,这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性,时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解,同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处,强调了它们在培养创造力,有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器,能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题,即在具有高动态范围或波动的光照条件下,常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距,简单的融合是不可行的。此外,由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题,本文提出了一个联合框架,将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合,以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说,使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外,还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明,所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失,从而产生了逼真的和自然的图像。
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日,在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法:通过非概率目的抽样,共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果:平均年龄为 26.4±23.5 岁,范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中,98 名(56.6%)为男性,75 名(43.4%)为女性。临床表现如下:喂养不良、易怒和嗜睡 86 人(49.7%),头痛 137 人(79.2%),恶心/呕吐 125 人(72.3%),颈部僵硬 89 人(51.4%),意识水平改变 132 人(76.3%),癫痫发作 78 人(45.1%)和局部神经功能障碍 45 人(26%)。以腰椎穿刺金标准为诊断标准,增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%,特异性为 85%,PPV 为 87.6%,NPV 为 89.4%,诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准,增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论:与增强 T1W 序列相比,增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此,对于所有怀疑患有脑膜炎的患者,应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
摘要。在这篇 Outlook 论文中,我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动(例如心肺和自主神经活动)时,可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面:(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号,因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑,从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.NPh.9.3.030801]
人类是一种社会性物种,在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础,包括三个主要组成部分:模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程,在此过程中,观察者试图自发地(甚至借助想象力)重现另一个人的相同心理状态。2 首先,Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟,并且与镜像神经元系统相关,即在执行有意动作(如运动动作)和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明,6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情,即分享感受和情感的能力。6 它是自动的,每个人都不一样,并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三,心理化是社会认知的重要组成部分,是解读他人心理状态(如欲望、信仰和意图)的能力。9-11
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。
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结果:最终分析中包括三个RCT(Keynote-671,Nadim II和Aeegean)。PIO group (neoadjuvant platinum-based chemotherapy plus perioperative immunotherapy) exhibited superior ef fi cacy in OS (hazard ratio [HR]: 0.63 [0.49-0.81]), EFS (HR: 0.61 [0.52, 0.72]), objective response rate (risk ratio [RR]: 2.21 [1.91, 2.54]), pathological complete response (RR:4.36 [3.04,6.25]),主要病理反应(RR:2.79 [2.25,3.46]),R0切除率(RR:1.13 [1.00,1.26])和辅助治疗速率(RR:1.08 [1.08 [1.01,1.15])与PP组(NeoAdjuvivant Plasity Plaser Plaser Plaser Planeboers plyoper plyoper plyoper plyoper)相比。在亚组分析中,EFS几乎在所有亚组中都倾向于PIO组。BMI(> 25),T阶段(IV),N阶段(N1-N2)和病理反应(具有病理完全反应)是PIO组的有利因素。在安全评估中,PIO组表现出更高的严重AE(28.96%比23.51%)和AES导致治疗中断(12.84%比5.81%)。同时,尽管总的不良事件,3-5级不良事件和致命的不良事件倾向于有利于PP组,但差异在统计学上并不显着。