我们的桥梁有两层厚,两根线宽,两根线之间有很小的间距(0.4 毫米)。为了以相对较高的速度(60 毫米/秒)打印桥梁,我们在打印水平桥梁段(0.1 毫米的细丝)之前强制挤出少量塑料。我们的桥梁设计为快速打印,这会对其外观产生负面影响 - 特别是,第一根打印的线经常下垂。然而,这对桥梁顶部的质量影响不大,如图 3 所示。虽然本文中显示的所有结果都是在 Makerbot Replicator 1 上使用 ABS 塑料打印的,但我们也使用相同的参数在 Ultimaker 2 上使用 PLA 塑料成功测试了我们的桥梁。我们的脚手架算法与用于打印桥梁的确切几何形状无关。
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性,可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是,我们确定了这种方法中的三个差距,从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外:噪声水平,噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题,我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程,该过程是理论上建立的,并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比,我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果,即使是在极低的比特率下,同时保持对原始图像的忠诚度。
向知识经济的过渡,基于智力能力和无形资产的经济可以使国家的经济多样化(Schwalje,2013年),并增加其在全球财富中的份额(Lange等,2018)。该报告是由区域教育计划中心(RCEP)委托海湾合作委员会(GCC)地区的需求,以跟踪和支持持续过渡到知识经济体的努力。与全球趋势一致,海湾合作委员会各州增加了专门针对知识经济增长的教育领域的倡议,以作为中长期政策作为发展议程。为了制定有效的政策,许多组织和政府使用区域和国际指数和模型来跟踪国家的知识绩效。这些经常采用跨部门“支柱”或组成部分来评估能够形成和扩展知识经济体的领域。
强化学习(RL)通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是,由于昂贵或危险错误的高风险,在实地世界环境中的直接培训(例如自动驾驶或医疗程序)通常是不切实际的。因此,RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是,这种依赖引入了一个关键的挑战,称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略: - 强大的RL优化:我们深入研究了扰动的战略使用,以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性,使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化:进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼(HJB)方程的应用,作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
尽管纤维束成像技术最近取得了进展,但文献中对白质通路的描述与从 dMRI 图像重建和研究白质通路的方法之间仍然存在很大差距。在这里,我们通过提出一种定义白质束的语言(即 WMQL T)和一种根据 WMQL T 查询自动重建通路的工具来应对这一挑战。我们的方法性能高,足够灵活,可以使用多种模态定义束,并允许扩展基于 ROI 的重建方法。利用我们的语言,我们定义了 19 个主要脑束及其细分,并在大量人群中重建它们。我们表明,重建通路的形状及其连接性和侧化与当前的神经解剖学文献一致。最后,我们在两种情况下展示了我们的技术:计算束的功能细分,以及评估惯用手和性别在语言相关束侧化中的作用。
谨代表 NCI 癌症研究中心研究员和青年研究员 (CCR-FYI) 指导委员会和研讨会规划小组委员会,欢迎您参加第 24 届 CCR-FYI 年度研讨会。CCR-FYI 致力于促进 NIH 校园内的博士后研究员、临床研究员、本科后研究员和研究生在科学、职业和个人方面的成功和成长。为了实现我们的使命,即让 CCR 科学家能够聚在一起分享想法、促进合作、获取知识并磨练实现职业目标所需的技能,CCR-FYI 组织了各种机会,包括年度研讨会、CCR-FYI 研讨会系列、交流和外展活动以及 CCR-FYI 通讯。我们得到了 NCI 癌症研究中心 (CCR) 主任办公室和癌症培训中心 (CCT) 培训和教育办公室的大力协助,他们致力于提升内部培训生的体验。CCR-FYI 感谢 Kimryn Rathmell 博士、Douglas Lowy 博士、Tom Misteli 博士、Glenn Merlino 博士、James Gulley 博士、Oliver Bogler 博士、Erika Ginsburg 博士、Angela Jones 博士和 Maria Moten 博士的持续帮助。
科学可能很复杂,但这是否意味着公众不应该进入?科学术语通常会阻碍对研究的日常理解。对于研究人员而言,有效地传达其发现的能力对于职业发展至关重要。研究人员经常想知道如何将复杂的概念转变为引人入胜的叙事。博士后癌症研究员Keating博士也遇到了类似的问题。将她的研究发现与外行公共传播一直是她的最终动机。但是,在快速的学术界和研究世界中,复杂性经常占据至高无上的统治,她想知道弥合学术界与外行公众之间差距的方法。
没有时间,培训,专业知识和Dalhousie的研究人员和教育工作者的时间,培训,专业知识和奉献精神就不会发生令人难以置信的结果。在医学学院,我们为他们所做的工作以及它对医疗保健系统,我们的经济以及最重要的是海上群,加拿大人和世界各地的人的健康和福祉产生的影响而感到自豪。医学研究是一种强大的经济驱动力,创造就业机会和有前途的商机,同时培训人们并吸引正在海上建立基于知识的经济的投资。将创新带到我们所做的一切的最前沿,这是确保在家中充满机会的关键。
工作流引擎是另一个很好的例子。这些平台结合了来自物联网设备、网络基础设施、业务应用程序和其他系统的数据,并在人们最需要的时候将其传达给他们。例如,如果物联网传感器报告公共建筑中发生一氧化碳泄漏,工作流引擎可以立即同时通知内部维护团队、外部专家、建筑管理和建筑安全团队。它还可以让所有通知方自发加入聊天室、语音或视频会议来讨论该问题。各方都可以从来自物联网传感器的实时信息中受益,并且可以同时看到视频监控源,帮助他们更好地评估情况。