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![arxiv：2401.06312v4 [CS.CV] 29 2024年3月29日](/simg/8\8f626a5a2e27417b245caccf424f2faffb5a7963.webp)
arxiv：2401.06312v4 [CS.CV] 29 2024年3月29日
最近，Vision Transformer在低分辨率序列（即视频超分辨率（VSR）任务）中恢复缺失细节方面取得了巨大成功。尽管具有VSR准确性，但重大计算率以及大型内存足迹阻碍了受约束设备上基于变压器的VSR模型的实现。在本文中，我们通过提出一个新颖的功能级掩盖的处理框架来解决上述问题 - 与M询问的VSR工作：vsr和mia-vsr（MIA-VSR）。MIA-VSR的核心是利用相邻框架之间的特征水平的时间连续性来重新计算冗余计算，并更合理地使用以前增强的SR特征。具体而言，我们提出了一个框架内和框架间的注意力块，该障碍占据了过去的特征和输入特征的各个角色，并且仅利用先前增强的fe fore fors for提供补充信息。此外，开发了一个自适应屏蔽预测模块，以根据相邻帧之间的特征模拟跳过不重要的计算。我们进行了详细的研究研究，以验证我们的贡献，并将所提出的方法与最近最新的VSR APARCHES进行比较。实验结果表明，微VSR提高了最先进方法的内存和计算效率，而无需交换PSNR准确性。该代码可在https://github.com/ labshuhanggu/mia-vsr上找到。
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
演员：基于跨注意的结构的多模式融合...
AI的最新进展彻底改变了材料科学和加速材料发现的财产预测。图形神经网络（GNN）由于能够表示晶体结构作为图形，有效捕获局部相互作用并提供出色的预测，因此脱颖而出。但是，这些方法通常会丢失关键的全局信息，例如晶体系统和重复单位连接。为了解决这个问题，我们提出了Cast，这是一个基于跨注意的多模式融合模型，该模型集成了图形和文本模式以保留基本的材料信息。cast使用交叉注意机制将节点 - 和令牌级的特征结合在一起，超过了依赖于材料级嵌入（如图形平均值或[Cls]令牌）的先前方法。掩盖的节点预测预处理策略进一步增强了原子级信息的整合。与Crysmmnet和MultiMAT等方法相比，我们的四个晶体特性（包括带隙）的性质预测的实现最大提高了22.9％。预处理是对齐节点和文本嵌入的关键，并且注意力图证实了其在捕获节点和令牌之间关系的有效性。这项研究强调了材料科学中多模式学习的潜力，为更强大的预测模型铺平了道路，这些模型纳入了本地和全球信息。
用石墨烯等离子体水溶液中的超敏感性生物传感器
已经做出了许多努力，以实现H 2 O掩盖的振动指纹。例如，由于其IR吸收带从H 2 O的吸收带转移，因此在FTIR测量中使用了替代溶剂（例如D 2 O，CCL 4和CS 2）。[4]另一种潜在的途径是缩短水溶液中的有效IR光学路径，以抑制H 2 O的干扰，例如吸收的总反射率（ATR）。[6]然而，由于弱光 - 材料的相互作用，溶剂替换和ATR都无法增强对纳米级的FTIR敏感性。因此，开发了表面增强的红外吸收（SEIRA）技术，用于原位探测纳米级样品，通过增强的表面等离子体的近场。[7]尽管基于金属的seira已经达到了高度的敏感性，但检测极限最终通过中IR中金属的光限制相对较差，最终限于单层分子。石墨烯等等离子体的极高光限制使其对Seira应用具有吸引力。[8]石墨烯 - 普拉烯增强FTIR的敏感性可以达到亚纳米尺度，这在识别固相和气相中的分子方面已被证明。[8a，9]，在内部反射过程中，石墨烯可以增加水溶液中分子的IR吸收，但是缺乏可调性以及对笨重的ATR仪器的利用可防止其实际使用。[11]
通过多任务图表结构学习
鉴定蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对于在细胞内的众多生物过程中进行深入见解至关重要，并且在药物开发和疾病治疗等领域具有显着的指导价值。当前，大多数PPI预测方法主要集中于蛋白质序列的研究，忽略了蛋白质内部结构的关键作用。本文提出了一种名为MGSlappi的新型PPI预测方法，该方法将注意力集中在我的蛋白质结构信息上，并通过多任务学习策略增强了蛋白质编码器的表现力。具体来说，我们将端到端PPI预测过程分解为两个阶段：氨基酸残基重建（A2RR）和蛋白质相互作用预测（PIP）。在A2RR阶段，我们采用基于图的基于图的残基重建方法来探索蛋白质的内部关系和特征。在PIP阶段，除了基本的相互作用预测任务外，我们还引入了两个辅助任务，即蛋白质特征重建（PFR）和蒙版相互作用预测（MIP）。PFR任务旨在重建在PIP阶段的蛋白质的表示，而MIP任务则使用部分掩盖的蛋白质特征进行PPI预测，两者都在协调一致地工作以提示MGSlappi捕获更多有用的信息。实验结果表明，MGSlappi在各种数据分配方案下的现有最新方法显着优于现有的最新方法。
地狱有意义吗？
这一免费电子出版物致力于： • 上帝的绝对主权和神性（罗马书 11:36）； • 宣告上帝丰盛无比的恩典（罗马书 5:20；11:6；以弗所书 1:7）； • 确认上帝将通过基督的死亡、埋葬和复活拯救所有人（提摩太前书 2:3-4；4:10；提多书 2:11）； • 死亡和复活的普遍性（哥林多前书 15:21）； • 保罗的独特福音 —— 他称之为“我的福音”（罗马书 2:16；16:25；提摩太后书 2:8；哥林多前书 15:1-4；使徒行传 13-28；使徒行传 20:24）； • “照着古时隐藏不言的奥秘，传讲耶稣基督”（罗马书 16：25）； • 当今秘密管理机构的书信是以弗所书和歌罗西书（以弗所书 3：2、9；歌罗西书 1：25）； • 真正的自由和脱离律法的解放（加拉太书 5：1）； • 一个身体的有机性质（以弗所书 4：16）； • 秘密管理机构是当今运作的启示（以弗所书 3：9）； • 一个身体未曾预言的、属天的盼望和呼召（歌罗西书 3：4）； • 向万国作使徒的保罗的独特信息和事工（以弗所书 3：1-3）； • 接待基督所接待的所有人的重要性（罗马书 14-15）； • 恢复长期以来被传统主义、偏见和宗教信仰所掩盖的丰富的圣经真理。
![arxiv：2403.16520v1 [CS.CV] 2024年3月25日](/simg/8\8cb841217ed2eb429029410da59fc3a242748727.webp)
arxiv：2403.16520v1 [CS.CV] 2024年3月25日
摘要。阿尔茨海默氏病（AD）是一种无法治愈的神经退行性疾病，导致认知和功能恶化。鉴于缺乏治愈，及时和精确的AD诊断至关重要，这是一个取决于多个因素和多模式数据的复杂过程。尽管已经做出了将多模式表示学习整合到医疗数据集中的成功努力，但对3D医学图像的关注很少。在本文中，我们提出了对比度的蒙版VIM AU-TOENCODER（CMVIM），这是针对3D多模式数据量身定制的第一种有效表示学习方法。我们提出的框架建立在蒙版的VIM自动编码器上，以学习3D医学图像中包含的统一的多模式代表和长依赖性。我们还引入了一个模式内对比度学习模块，以增强多模式VIM编码器的可容纳性，以建模相同模态中的判别特征，并提高模式间的对比度学习模块，以减轻模态之间的误匹配。我们的框架由两个主要步骤组成：1）将视觉MAMBA（VIM）纳入掩码自动编码器中，以有效地重建3D掩盖的多模式数据。2）将多模式表示与模式内和模式间方面的对比学习机制相结合。我们的框架已进行了预训练和验证的ADNI2数据集，并在下游任务上进行了广告分类验证。与其他状态方法相比，所提出的CMVIM可在2.7％的AUC性能提高。
![arxiv：2405.19373v1 [eess.sp] 2024年5月28日](/simg/d\d4c4c0613a482f7cd12f63056b2fb949e8f7d0ff.webp)
arxiv：2405.19373v1 [eess.sp] 2024年5月28日
摘要。基于脑电图（EEG）（EEG）的情绪识别已在神经信号处理和情感计算等领域引起了很大的关注和多样化的发展。然而，个体的独特大脑解剖结构导致跨受试者的脑电图信号的不可忽视的自然差异，这对跨主题情绪识别提出了挑战。尽管最近的研究试图解决这些问题，但它们仍然面临实际有效性和模型框架团结的局限性。当前的方法通常难以捕获EEG信号的复杂空间 - 时间动力学，并且无法有效地整合Mul-timodal信息，从而导致次优性能和跨受试者的普遍性有限。为了克服这些局限性，我们将基于预先训练的模型多模式读取器进行跨性能情绪识别，该识别利用了掩盖的脑信号建模和相互联系的时空注意机制。该模型通过在大规模数据集上进行预训练来学习EEG信号的通用潜在表示，并采用相关的时空注意机制来处理从EEG数据提取的差异熵（DE）特征。随后，提出了一个多级融合层以赋予歧视性特征，从而最大程度地提高了不同维度和模态的fe构的优势。公共数据集上的广泛实验证明了情绪阅读器在跨主题情感识别任务中的出色表现，表现优于最先进的方法。此外，该模型是从关注观点中解剖的，对与情绪相关的大脑区域进行定性分析，为神经信号处理中的情感研究提供了有价值的见解。
感知少，生成更多：用蒙版自动编码器进行超高效率3D传感的训练激光雷达感知
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种破坏性节俭的激光雷达感知数据流，该数据流产生而不是感知环境的一部分，这些部分是基于对环境的广泛培训，或者对整体预测准确性的影响有限的。因此，所提出的方法将传感能量与训练数据进行交易，以获取低功率机器人和自动导航，以便用传感器省将，从而在一次电池充电时延长了其寿命。我们提出的为此目的提出的生成预训练策略称为径向掩盖的自动编码（R-MAE），也可以在典型的激光雷达系统中很容易实施，通过选择性激活和控制在现场操作过程中随机生成的角区域的激光功率。我们的广泛评估表明，使用R-MAE进行预训练可以重点关注数据的径向段，从而比常规程序更有效地限制了空间关系和对象之间的距离。因此，所提出的方法不仅降低了传感能量，而且还提高了预测准确性。例如，我们对Waymo，Nuscenes和Kitti数据集进行了广泛的评估表明，该方法在跨数据集的检测任务的平均精度提高了5％，并且从Waymo和Nuscenes转移到Kitti的检测任务的平均精度提高了4％。在3D对象检测中，它在KITTI数据集中的中等难度水平下，在AP中最多可增强小对象检测。即使使用90％的径向掩蔽，它在Waymo数据集中所有对象类中的MAP/MAPH中都超过了基线模型。此外，我们的方法在Nuscenes数据集上分别获得了MAP和NDS的3.17％和2.31％的提高，这表明了其在单个和融合的LIDAR相机模态方面的有效性。代码可在https://github.com/sinatayebati/radial Mae上公开获取。索引项 - lidar预训练，掩盖自动编码器，超有效的3D传感，边缘自治。
在新生和神经发育中低血糖 -
在临床识别的新生儿低血糖症的临床识别方面遇到了困难，导致筛查处于危险的婴儿并在违反低葡萄糖阈值时与外源性葡萄糖进行干预。在葡萄糖测量时缺乏干预葡萄糖阈值的共识和已知的不准确性，这增加了循证实践的挑战[2]。干预措施还可能会对母乳喂养率和粘结产生负面影响，因为父母的焦虑和分离以及潜在的医源性葡萄糖再灌注损伤具有较大的葡萄糖水平通量是另一个问题。3区分轻度短暂的“过渡性”新生儿低血糖症和低血糖，这需要干预以避免长期神经妥协，并制定最佳管理策略给临床医生带来了对风险婴儿关心的临床医生的主要挑战。在2022年3月的JAMA中，该领域的另外两项前瞻性队列研究的后续数据出版了。CHYLD（低血糖儿童及其后来的发展）是一项前瞻性新西兰队列研究，在2006年至2010年之间招募了至少一个低血糖危险因素的614名合格婴儿。4,5名患有已知或怀疑的先天性高胰岛素或代谢障碍的婴儿被排除在外。招募的婴儿在出生后的1-2小时内的间隔在血液气体分析仪上测量的全血葡萄糖进行筛查，直到没有进一步的临床关注（最新的第7天），并通过离线校准和离线校准进行平行掩盖的连续葡萄糖监测。而McKinley等人先前报道低血糖定义为低于47mg/dl（2.6 mmol/L）的葡萄糖水平，并用颊，口服或IV葡萄糖进行治疗，以将血糖维持在2.6 mmol/l以上。成为降血糖的亚组（n = 237）被随机分配给葡萄糖凝胶或安慰剂凝胶以治疗初始低血糖。