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World File Search System掩蔽
简单有效的掩蔽扩散语言模型
虽然扩散模型擅长生成高质量图像，但先前的研究报告称，在语言建模中，扩散和自回归 (AR) 方法之间存在显著的性能差距。在这项工作中，我们表明简单的掩蔽离散扩散比以前认为的更有效。我们应用了一种有效的训练方法，可以提高掩蔽扩散模型的性能，并推导出一个简化的 Rao-Blackwellized 目标，从而带来额外的改进。我们的目标形式简单——它是经典掩蔽语言建模损失的混合——可用于训练仅编码器的语言模型，这些模型可以接受高效的采样器，包括可以像传统语言模型一样半自回归生成任意长度文本的采样器。在语言建模基准上，一系列使用现代工程实践训练的掩蔽扩散模型在扩散模型中达到了新的最先进水平，并接近 AR 困惑度。我们在项目页面上提供了代码 1 以及博客文章和视频教程 2：
人工智能在癌症诊断中的临床试验
结果：共纳入97项注册临床试验，其中介入性试验27项（27.8%），观察性试验70项（72.1%）。15项（15.4%）试验已经完成，50项试验正在招募中，18项试验尚未招募。临床试验纳入病例数较大，31项（32.0%）试验样本量在100～499例，17项（17.5%）试验样本量在500～999例。27项介入性试验中，仅2项试验报告了试验阶段。介入性试验以诊断为目的居多（85.2%），少数（3.7%）同时以癌症诊断和治疗为目的。观察性临床试验中，46项（65.7%）为队列研究，11项（15.7%）为病例研究。观察性试验中，46项（65.7%）为前瞻性研究，13项（18.6%）为回顾性研究。97项试验中，37项（38.1%）涉及结直肠癌，11项（11.3%）涉及乳腺癌，43项（44.3%）为影像学诊断，33项（34.0%）为内镜诊断，11项（11.3%）为病理诊断。介入性试验中，11项试验为平行分配（40.7%），14项试验为单组分配（51.9%）。27项介入性试验中，18项（66.7%）未进行掩蔽，6项（22.2%）为单次掩蔽，仅1项（3.7%）为双重掩蔽，2项（7.4%）为三重掩蔽。
文本引导的视频蒙版自动编码器
摘要。最近的视频蒙版自动编码器（MAE）作品已签署了以显着性为重点的改进的掩盖算法。这些作品利用了视觉提示，例如掩盖最突出区域的运动。但是，此类视觉提示的鲁棒性取决于输入视频的频率匹配基础假设。另一方面，自然语言描述是视频的信息密集表示，它隐含地捕获了显着性而无需特定于模态的标题，并且尚未探索视频MAE。为此，我们介绍了一种新颖的文本引导掩蔽算法（TGM），该算法掩盖了与配对字幕最高对应的视频区域。在不利用任何显式视觉提示的情况下，我们的TGM与最先进的掩蔽算法（如运动引导掩盖）具有竞争力。为了从自然语言的语义中进一步受益于掩盖重建的语义，我们接下来引入了一个统一的MAE和蒙版视频文本对比学习的统一框架。我们表明，在现有的掩蔽算法中，与纯MAE相比，在各种视频识别任务上，统一MAE和蒙版视频对比学习可以改善下游性能，尤其是对于线性探测。在这个统一的框架内，我们的TGM在五个动作识别和一个以自我为中心的数据集上实现了最佳的相对性能，从而突出了自然语言对掩盖视频建模的互补性。
通过自监督学习和领域自适应实现雷达信号识别
摘要 — 自动雷达信号识别 (RSR) 在电子战 (EW) 中起着关键作用，因为准确分类雷达信号对于为决策过程提供信息至关重要。深度学习的最新进展显示出在具有大量注释数据的领域中提高 RSR 性能的巨大潜力。然而，这些方法在注释 RF 数据稀缺或难以获得的 EW 场景中就显得不足了。为了应对这些挑战，我们引入了一种自监督学习 (SSL) 方法，该方法利用掩蔽信号建模和 RF 域自适应来增强 RF 样本和标签有限的环境中的 RSR 性能。具体而言，我们研究了对来自不同 RF 域的基带同相和正交 (I/Q) 信号进行预训练掩蔽自动编码器 (MAE)，然后将学习到的表示转移到注释数据有限的雷达域。实证结果表明，与不使用 SSL 的基线相比，我们的轻量级自监督 ResNet 模型在域内信号（即雷达信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 17.5%，在域外信号（即通信信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 16.31%。我们还为几种 MAE 设计和预训练策略提供了参考结果，为少样本雷达信号分类建立了新的基准。索引术语 — 少样本、雷达信号识别、域自适应、自监督学习、掩蔽自动编码器
先进的制造工艺
内容总小时数 1 非常规加工工艺：基于机械能的工艺磨料喷射加工（AJM）、水射流加工（WJM）、磨料水射流加工（AWJM）、超声波加工（USM）。工作原理 – 所用设备 – 工艺参数 – MRR- 应用。基于电能的工艺电火花加工 (EDM) – 工作原理- 所用设备- 工艺参数 - 表面光洁度和 MRR - 电极/工具 – 电源和控制电路 - 工具磨损 – 电介质 – 冲洗 – 线切割 EDM – 应用。基于化学和电化学能量的工艺化学加工和电化学加工 (CHM 和 ECM) - 蚀刻剂 – 掩蔽剂 - 涂抹掩蔽剂的技术 - 工艺参数 – 表面光洁度和 MRR - 应用。ECM 原理 - 设备- 表面粗糙度和 MRR 电路 - 工艺参数- ECG 和 ECH - 应用。基于热能的工艺激光束加工和钻孔 (LBM)、等离子弧加工 (PAM) 和电子束加工 (EBM)。原理 – 设备 – 类型 - 光束控制技术 – 应用。
视觉感知冲突和错觉
视觉感知冲突和错觉 Leonard A. Temme Melvyn E. Kalich Ian P. Curry Alan R. Pinkus H. Lee Task Clarence E. Rash 视觉可以说是战士最重要的人类感官。视觉处理的目的是获取有关我们周围世界的信息并理解它（Smith and Kosslyn，2007）；视觉涉及光的感知和解释。视觉感官器官是眼睛，它将传入的光能转换为电信号（参见第 6 章，人眼的基本解剖和结构）。但是，这种转变并不是完整的视觉。视觉还涉及对视觉刺激的解释以及感知和最终认知的过程（参见第 10 章“视觉感知和认知表现”和第 15 章“认知因素”）。视觉系统已经进化到可以从自然场景中获取真实信息。它在大多数任务中都非常成功。但是，可见光源中的信息通常是模棱两可的，为了正确解释许多场景的属性，视觉系统必须对场景和光源做出额外的假设。这些假设的一个副作用是我们的视觉感知并不总是值得信赖的；视觉感知的图像可能具有欺骗性或误导性，尤其是当场景与过去推动视觉系统进化的场景截然不同时。因此，存在“眼见为实”的情况，即所感知到的不一定是真实的。这些错误感知通常被称为错觉。Gregory (1997) 确定了两类错觉：具有物理原因的错觉和由于知识误用而导致的错觉。物理错觉是由于物体和眼睛之间的光线干扰或由于眼睛感官信号的干扰而导致的错觉（也称为生理错觉）。认知错觉是由于大脑错误地运用知识来解释或读取感官信号而导致的。对于认知错觉，区分物体的具体知识和体现为规则的一般知识很有用（Gregory，1997）。所有幻觉的一个重要特征是必须有某种方法来证明感知系统在某种程度上犯了错误。通常这意味着场景的某些方面可以用不同于视觉感知的方式来测量（例如，可以用光度计、光谱仪、尺子等来测量）。重要的是要认识到这些“错误”实际上可能是视觉系统在其他情况下的有用特征，因为幻觉背后的相同机制可能会在其他情况下产生真实的感知。只有当“错误”可以通过其他方式检测到时，幻觉才是幻觉。虽然幻觉可能会欺骗作战人员，但视觉系统还有其他限制，可能导致在执行任务期间出现错误。这些包括视觉掩蔽（通过呈现第二个短暂刺激（称为“掩蔽”）来降低或消除一个短暂刺激（称为“目标”）的可见性）、双眼竞争（呈现给每只眼睛的不同图像之间的无意识交替）和空间定向障碍（作战人员对位置和运动的感知与现实不一致的情况）。视觉掩蔽 视觉掩蔽通常是指一种视觉刺激对另一种视觉刺激出现的影响，其中一种或两种刺激都是短暂的。因为，正如本讨论将明确指出的，视觉掩蔽
使用摄像头检测移动车辆的情绪状态
尺寸（图 3）（七个 ROI）。与使用掩蔽的方法相比，该方法可以通过最小化不属于皮肤的像素数量来优化信噪比，而使用掩蔽的方法在某些条件下是近似的。我们选择空间 L * u * v 的色度分量 * u 来形成 PPG 信号。*u 分量代表红色和绿色之间的颜色，v* 代表黄色和蓝色之间的颜色。根据血红蛋白吸收率最好的波长范围，通过分析色度 *u 更容易观察到光电容积描记变化（我们选择此颜色空间的原因）。将为捕获的每个帧计算空间平均值，从而在我们的 PPG 信号中形成一个点。对于 N 个捕获的帧，将形成 N 个点的信号。对每个 ROI 进行此空间平均，为每个 ROI 创建一个 PPG 信号：在我们的例子中，我们将有七个 PPG 信号。当整个表面未被均匀照亮时，可获得最佳质量的信号：当其他区域的信号很少或没有可用信号时，其中一个区域可能具有非常好的信号。