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转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
洞悉快速射击生长和压力反应
过敏（DIR）蛋白是木质素和木质蛋白生物合成的关键调节剂，在植物激素反应，非生物胁迫耐受性以及生长和发育中起关键作用。这项研究鉴定并表征了Moso Bamboo中的47个Pedir基因，将其分为三组。系统发育和比较分析显示出强烈的进化保守性，Moso Bamboo Pedir基因与水稻和玉米中的基因密切相关。dir蛋白在每个亚家族中均表现出较高的基序组成，结构域结构和3D配置。亚细胞定位和蛋白质相互作用研究进一步阐明了踏板基因的功能。特别是PEDIR02主要定位于细胞膜，被证明无法在酵母两杂交（Y2H）测定中形成同型二聚体。转录组和表达分析揭示了Pedir基因在快速芽生长中的参与，表明在木质素生物合成和细胞壁修饰中作用。转录组和QRT-PCR数据还证明了这些基因对激素和非生物胁迫（例如干旱和盐度）的反应性。这项研究构建了转录因子（TFS）和PEDIR基因之间的第一个全面的调节网络，将ERF，DOF和MYB TFS识别为PEDIR基因表达的关键协同调节剂。
干细胞射击：揭示一种治疗炎症性眼病的更安全方法
间充质基质细胞（MSC）是人体各种组织中存在的异质细胞种群，已知具有免疫调节和调节性能。他们导航到体内受伤和炎症的部位的能力使他们在开发再生治疗和药物方面受到了极大的追捧。
自主导航导航的零射击增强学习策略
目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
现实生活中的几个射击对象检测：关于自动 - 收获的案例研究
摘要 - 在Covid-19期间的确定对世界各地的农业造成了严重影响。作为有效的解决方案之一，基于对象检测的机械收获/自动收获和机器人收割机成为迫切需要。在自动收获系统中，良好的几个射击对象检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且收集了所有新颖类别的大规模注释数据集的收集。社区开发了许多射击对象检测模型。然而，是否可以直接用于现实生活中的农业应用程序仍然值得怀疑，因为常用的培训数据集与现实生活中农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。为此，在这项研究中，我们提出了一个新颖的黄瓜数据集，并提出了两种数据增强策略，有助于弥合上下文差距。实验结果表明，1）最先进的几个射击对象检测模型在新型的“ Cucumber”类别上的性能很差； 2）提出的增强策略的表现优于常用的增强策略。
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
聚合物生物降解性信息的零射击实体识别：polybd上的gpt-4O
分类，并为政策和工业实践提供信息。开发用于提取聚商生物降解性数据的自动化工具可以大大提高现有研究的效率，可访问性和适用性，从而加速科学的进步和实践实施。与物质领域专家合作进行的这项研究旨在促进知识整合以增强材料循环。为了支持准确的，特异性模型的开发，我们提出了PolyBD，这是一种在聚合物生物降解性上进行的进行进行的数据集。数据集由100篇研究文章组成，记录了微生物或酶和聚合物之间的相互作用。每篇文章都被手动分割成句子并在实体级别注释，捕获聚合物，细菌，真菌和酶（见图1）。为了改善域专家注释的效用，在多个层次级别注释实体。，例如，如图1所示，“粘膜杆菌”（物种）和“铬细菌”（属）均被注释。未来的注释效果将这些细菌实体与其相应的本体论条目联系起来。在关系注释过程中，聚合物“聚合物聚合物”将与属和物种水平的注释相结合，从而使对聚合物 - 细菌相互作用有全面的了解。polybd包含大量嵌套的象征 - 图1中包含的实体，例如“ Chro-mobacterium”和“ Rhizopus” - 在提取方面面临着相当大的挑战。能够解决嵌套命名实体识别（NER）的方法很少，尤其是在专用域中[5]。鉴于此任务的知识密集型性质 - 区分
与长时间射击训练相关的大脑可塑性
结果：结果表明，与男性正常对照组相比，男性精英射击者在额叶，额叶，顶叶，前叶，前叶，丘脑和扣带回的区域均匀性（REHO）以及较高的功能连接性以及内侧额叶皮层（MEDFC）和临时临时时间幼虫（Tometemal Permutonal Permutanal Gyrus（Tomtemal）（Tomteg）（Tomteg）（Tomteg）（tome）（Tometec）之间。男性精英射击者在右下颞叶中还显示出更高的皮质厚度。右上纵向筋膜（SLF），右下额枕骨（IFF）和右前丘脑辐射（ATR）中的下部各向异性（FA）值；镊子小调和左ATR中的较低轴向扩散率（AD）值；右壳核和右下顶叶皮层（IPC），右IPC和右心肠皮层以及右侧室内皮层以及右上层顶皮层（SPC）之间的结构连通性较低。
氢气射击：水电解技术评估
氢气快照：水电解技术评估 主要作者： McKenzie Hubert，氢能和燃料电池技术办公室 (HFTO) Anne Marie Esposito，HFTO David Peterson，HFTO Eric Miller，HFTO Joseph Stanford，HFTO 审阅者： Jai-Woh Kim，化石能源和碳管理办公室 (FECM) Eva Rodezno，FECM Jennifer Roizen，基础能源科学 Viviane Schwartz，基础能源科学 Steve Capanna，政策办公室 (OP) Ryan Wiser，OP Brandon McMurtry，OP Sunita Satyapal，HFTO Katherine Rinaldi，HFTO James Vickers，HFTO Elias Pomeroy，HFTO Tomas Green，HFTO Michael Hahn，HFTO Rick Farmer，HFTO Michael Ulsh，国家可再生能源实验室 (NREL) Alex Badgett，NREL Bryan Pivovar，NREL Caitlin Murphy，NREL Micah Casteel，爱达荷州国家实验室 Brian James，战略分析公司 Yaset Acevedo，战略分析公司 Jacob Prosser，战略分析公司