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手术视频中的精细粒度多级多级跟踪
准确的工具跟踪对于计算机辅助干预的成功至关重要。以前的努力通常会严格地对工具轨迹进行建模，从而俯瞰外科手术程序的动态性质，尤其是跟踪诸如身体外和相机外视图之类的场景。在解决此限制时，新的CholectRack20数据集提供了详细的标签，以三个角度说明多个工具轨迹：（1）术中，（2）体内和（3）可见性，代表不同类型的工具轨迹时间。这些细粒标签可增强跟踪灵活性，但也提高了任务复杂性。由于高视觉相似性，尤其是在同一类别的工具中，遮挡或重新插入身体后的工具仍然具有挑战性。这项工作认识到工具操作员在区分工具轨道实例中的关键作用，尤其是属于同一工具类别的工具轨道实例。但是，在手术视频中未明确捕获操作员的信息。因此，我们提出了Surgitrack，这是一种利用Yolov7进行精确工具检测的新型深度学习方法，并采用了注意机制来对工具的起源方向进行建模，作为其操作员的代理，以重新识别工具。为了处理各种工具轨迹的观点，Surgitrack采用了协调的两分匹配图，最大程度地减少冲突并确保准确的工具身份关联。cholectrack20的实验结果证明了外科手术的有效性，优于实时推理能力的最先进方法和最先进的方法。这项工作为手术工具跟踪设定了新的标准，为在微创手术中提供了更适合适应性和精确的帮助。
多级异质结构 FeCr–(Mg–...
异质结构 (HS) 材料由于其多种微观结构和优异的物理性能而受到广泛研究[1 e 5]。它们由不同性质的软硬异质区组成，不同区域之间的协同效应可改善物理性能。HS 材料根据硬区形状可分为层状结构[6,7]、梯度结构[5,6,8,9]、层压结构[10 e 13]、双相 (或多相) 结构[14 e 19]和核壳结构[20 e 22]。十年来，另一种互连 (或互穿) 结构一直受到人们的关注。这种结构具有双连续的两个不同的区域，其中硬相和软相都是连续的且相互交错。这种独特的结构包括胞状结构（如螺旋状结构）和由旋节线分解形成的空间无序模式。双连续结构的软区和硬区在机械上互相约束。增材制造[23,24]和粉末冶金[25,26]已用于开发互连的HS材料。然而，这些方法在区域大小及其分布方面存在技术限制。纳米级区域和均匀分布对于提高协同效应至关重要。最近，作者提出，通过液态金属脱合金（LMD）合成的3D互连HS材料在克服强度-延展性权衡方面具有巨大潜力[27]。从（FeCr）50Ni50前驱体中，可混溶的Ni选择性地溶解在Mg熔体中。
空中发射的多级发射车的概念设计
I. i ntroduction a s of今天，将纳米或微卫星放入轨道上的最常见方法是在火箭上的其他有效载荷中乘乘车[1]。乘车方法牵涉到由主要有效载荷确定的几个任务约束。例如任务参数，例如轨道，启动时间表和启动目的地等。一种替代方法是在过去的十年中受到越来越多的关注的替代方法，这是由于其对乘车共享的好处而专用的空气发射。专用的空气启动允许任务参数直接由客户而不是主要有效载荷确定。此外，专用空气发射的发射平台的移动性提供了高地理的灵活性，并可以优化注射到目标轨道所需的倾向。在约10公里的高度下，大气的密度已降至海平面密度的约25％。因此，由于载机飞机是可重复使用的第一阶段，因此它通过大气的最密集的部分运载了发射车，这将大大减少由发射车上的阻力造成的已实现的速度损失。通过在海拔高度释放发射车的发射量较少依赖天气条件，这是延迟发射的最常见原因。原因是发射发生在对流层上方，这是大多数天气现象发生的地方[2]。
多级数据驱动的电池管理
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前，由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳，因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作，导致了宿主，疾病和环境因素的宝藏，这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加，人工智能允许对大数据进行深入分析，并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用，包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标，以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图，我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂（ICIS）预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法，因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中，体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。
多级视觉分类的侧向学习...
摘要 - 大多数计算机视觉算法无法在图像中找到高阶（摘要）模式，因此与人侧向视觉不同，对抗攻击并不强大。深度学习以均匀的方式考虑每个输入像素，因此通常不连接“局部敏感的哈希表”的不同部分，这意味着没有发现高阶模式。因此，这些系统对嘈杂，无关紧要和冗余数据并不强大，从而导致错误的预测错误。相反，脊椎动物大脑通过侧向化提供异质知识表示，从而在不同级别的抽象级别实现模块化学习。这项工作旨在验证侧向方法的有效性，可伸缩性和鲁棒性，这些方法涉及包含嘈杂，无关紧要和冗余数据的现实世界问题。多类（200类）图像分类的实验结果表明，新型系统有效地学习了多个抽象级别的知识表示，从而使其比其他最先进的技术更强大。至关重要的是，新型侧向系统的表现优于所有最新的基于深度学习的系统，用于分类正常和对抗图像的分类。05％ - 41。02％和1。36％-49。分别为22％。的发现证明了异质和侧向学习对计算机视觉应用的价值。
chiro-optoelectronic编码多级薄膜电子
图1。基于加密的基于逻辑系统的多相关光学通信。（a）蒸发诱导的自组装（EISA）CNC膜上iTO/玻璃基板上。通过精确降低NaCl溶液，CNC的手性螺距通过相对湿度控制（比例尺为1mm）调节。（b）由光子带隙（相对湿度，H和盐浓度，S）和光子能量（波长，W和极化状态，P）触发的生物多值逻辑系统的图形符号，并通过以下转换后的字母字母来解码电信号。（c）基于集成电路的光学通信启用了主动性手性生物射线层。特定的输入提供了光学通信，并通过在系统中调整H通过加密传输“制造”信号。
研究无错误多级认知处理...
事故分析反复报告了偏离道路事故对道路交通死亡人数的巨大贡献，尽管辅助技术在减轻灾难性后果方面取得了长足进步，但对驾驶员在此类事故场景中的大脑反应却知之甚少。虽然各种文献记录了神经与转向运动、驾驶员的心理状态以及分心和疲劳对驾驶表现的影响之间的相关性，但汽车连续偏离道路的皮质基础 - 即大脑如何表示预期和观察到的汽车位置之间的不同差异并随后分配定制的纠正措施水平 - 仍不清楚。此外，多个子过程的叠加，例如视觉和错误反馈处理、性能监控或运动控制，使对汽车驾驶任务中参与的大脑区域的清晰解释变得复杂。因此，在本研究中，我们试图解开这些子过程，在无错误和容易出错的车辆运行条件下采用被动和主动转向条件。我们在 13 个会话中记录了 26 名参与者的脑电图信号，在汽车驾驶任务中同时测量执行者（主动转向）和观察者（严格观察）的配对。无论车辆操作是否出错，我们都观察到执行者的常见大脑模式，尽管在错误条件下频谱活动从运动 beta 转变为枕叶 alpha 振荡。此外，在主动转向条件下，观察者和执行者之间出现了显著的前中脑差异，可追溯到尾部前扣带皮层，这表明运动行为认知控制水平有所提高。最后，我们展示了转向信号和汽车位置的回归结果，表明利用脑电图对道路的连续偏差进行回归可能是可行的。
IDB-A多级运动计划：光纤束配方
抽象的高维运动计划问题通常可以通过使用多级抽象来更快地解决。虽然有多种方式正式捕获多级抽象，但我们以纤维束的方式制定了它们。纤维束基本上使用本地产品空间来描述状态空间的低维投影，这使我们能够根据捆绑限制和捆绑截面来简化和得出新颖的算法。鉴于这种结构和相应的可允许约束函数，我们为高维状态空间开发了高度有效和基于最佳采样的运动计划方法。这些方法通过使用捆绑图来利用捆绑的结构。这些原语用于创建新颖的捆绑计划者，快速探索商的空间树（QRRT*）和商空间路线图计划者（QMP*）。两个计划者均显示出概率完整且几乎渐近地最佳。为了评估我们的捆绑计划者，我们将它们与四个低维情况的基准测试和基于经典的计划者进行了比较，以及八个高维场景，范围从21至100度的自由度不等，包括多个机器人和非健康的约束。我们的发现显示了多达2到6个数量级的改进，并强调了多级运动计划者的效率以及使用Fier Bundles的术语来利用多级抽象的有益。
IDB-A 多级运动计划：光纤束配方
摘要 - 具有复杂动态的机器人系统的动态计划是一个具有挑战性的问题。最近基于抽样的算法通过传播随机控制输入来实现渐近最优性，但它们的经验收敛速率通常很差，尤其是在高维系统（如多电动器）中。另一种方法是使用简化的几何模型进行首先计划，然后使用轨迹优化来遵循参考路径，同时考虑真实动力学。但是，如果初始猜测不接近动态可行的轨迹，则此方法可能无法产生有效的轨迹。在本文中，我们提出了迭代的不连续性A*（IDB- a*），这是一种新型的运动动力运动计划者，可以迭代地结合搜索和优化。搜索步骤利用了有限的短轨迹（运动原语），这些轨迹是相互互连的，同时允许它们之间存在界限的不连续性。优化步骤在本地通过轨迹优化的不连续性进行了修复。通过逐步降低允许的不连续性并结合更多的运动原始性，我们的算法可实现渐近最优性，并在任何时候表现出色。我们提供了八个不同动力学系统的43个问题的基准，包括不同版本的独轮和多旋转器。与最先进的方法相比，IDB-A*始终如一地解决了更多的问题实例，并更快地发现了较低成本的解决方案。