XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩展
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类 n-基因分类与数据的机器学习模型... Bach2调节T细胞谱系状态以克服由补品汽车信号驱动的功能障碍Tien-Ching Chang 1,2，Amanda听到了1,2，John Lattin 2， 扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而 太阳能：用于黑辅助限制基准测试的太阳能热电厂模拟器 小农户的侵害性和风险行为对Nyando盆地CSV的气候诱发压力：设计家庭和乡村级别方法的影响
Artem Shmatko 1,3，*，Patel 1：4,5,6，*，Ramin Rahmanzade 4.5，红色4.5，Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7，Big 4.5，Henri Bogumil 4.5，Sybren L.N.5月8日，马丁·西尔·詹妮克（Martin Sill Jannik）11,13，大卫·鲁斯（David Reuss），克里斯蒂安·埃罗德·孟德（Christian Herold-Mende）9，技能M琼斯6:14，Stefan M. Pfister，Arnault Esparia-Sack 31,32，Pascal Varlet 31,32，Brandner 33，Xiangzhi Bai 2，Andreas von Deimling 4.5，
扩展生产者的责任和贸易流量
在关于国际废物贸易的辩论中，对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下，我们研究了扩展生产者责任（EPR）对废物蝙蝠出口（WB）的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面，WB是一种危险废物，也含有高浓度的关键原材料。因此，它们对于恢复关键资源的战略重要性，同时需要适当的环境管理。因此，对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型，在EPR实施与其他废物的趋势相结合后，WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
将南澳大利亚的电池存储扩展到新维度
在政府资助AU 100万美元的狮子的情况下，家庭电池计划（HBS）已提供了澳大利亚政府拥有的金融银行Clean Ener Gy Finance Corporation提供的赠款和低入的休息贷款，以自2018年10月以来，以与与网络连接的South Australia居民提供。如果需要，这种有助于购买家用电池和新的太阳能系统。这些电池通过存储通过太阳能电池板产生的多余功率来起作用，该电池可以在其他时间（例如在阴天或太阳下降时或在网格上达到峰值时）使用。目的是通过存储国内
一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而，当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中，我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类（S 2 MVTC）方法，我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言，我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外，我们构建了一种新颖的张量低频近似（TLFA）算子，它将图相似性结合到嵌入特征学习中，有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外，对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明，S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法，尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
学术和创意扩展计划（PACE）
➢步伐/AP培养了一个充满热情并致力于学术卓越的学生和教育者社区。➢学生在深度和广度上学习主题，从而增强其智力发展。➢除了获得安大略省12级大学级别的学分外，在AP大学董事会考试中取得3-5级成绩的学生还可以获得一年级的大学学分或高级职位，具体取决于选择大学的信用政策。➢大学招生委员会认识到AP课程和考试的高标准，并将AP证书视为未来成功的可靠指标。➢参加YCDSB PACE/AP计划的学生始终准备好应对大学课程的挑战，因为AP课程的严格性增加。➢以前的步伐/AP学生谈到，由于参与PACE/AP计划获得了强大的学术技能，知识和信心，从高中到大学轻松过渡。
可扩展的单粒子混合III-V/SI激光器，用于新兴的狭窄线宽应用
摘要：与大规模硅制造兼容的硅光子学是一个破坏性的光子平台，表明对行业和研究领域（例如量子，神经形态计算，LIDAR）具有重要意义。尖端应用，例如高容量相干的光学通信和杂差激元，已升级对集成窄线宽激光源的需求。为此，这项工作旨在通过开发高性能混合III-V/硅激光来满足这一要求。开发的集成激光器利用单个微孔谐振器（MRR），演示了超过45 dB的侧模式抑制比（SMSR）的单模操作，激光输出功率高达16.4 mW。远离需要多个复杂控制的当前混合/异质激光体系结构，开发的激光体系结构仅需要两个控制参数。重要的是，这是通过降低表征这些激光器的复杂性来简化工业采用的。通过简洁的结构和控制框架，实现了2.79 kHz的狭窄激光线宽，低相对强度噪声（RIN）达到-135 dB/hz。此外，在测量10 dB的信噪比（SNR）的情况下，证明了12.5 GB/s的光学数据传输。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；