动画线Inbetwewing是动画制作的关键步骤,旨在通过预测两个关键帧之间的中间线艺术来增强动画流动性。但是,现有方法在有效地解决稀疏像素和行动中的重大运动时面临挑战。在文献中,通常采用倒角距离(CD)来评估表现性能。尽管达到了有利的CD值,但现有方法通常会产生与线路断开连接的插入框架,尤其是对于涉及大型运动的场景 - iOS。为了解决这个问题,我们提出了一种简单而有效的插值方法,用于动画线,其中采用基于薄板样条的变换来更准确地估算两个关键帧之间的关键点对应关系,尤其是对于大型运动方案。在粗估计的基础上,使用简单的UNET模型在最终框架插值之前,采用了一个运动精炼模块来进一步增强运动细节。此外,为了更多地评估动画线的性能,我们完善了CD指标,并引入了一个名为“加权倒角距离”的新指标,该指标与视觉感知质量具有更高的一致性。此外,我们结合了Earth Mover的距离并进行用户研究以提供更全面的评估。我们的方法通过以增强的流动性提供高质量的介导结果来执行现有方法。
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AFLoNext 是一个为期四年的项目,由欧盟委员会在第七框架计划下资助。该项目的主要目标是验证和完善用于新型飞机配置的极具前景的流动控制和降噪技术,以在提高飞机性能和减少环境足迹方面迈出一大步。该项目联盟由来自 15 个国家的 40 个欧洲合作伙伴组成。构成 AFLoNext 科学概念的六条技术流之一涉及减轻和控制起飞和降落期间起落架区域的振动。起落架附近的结构部件,例如起落架壳壁、支柱或起落架门,通常会承受显著的动态载荷。这些载荷源于波动的气动压力和由此产生的结构振动。机身下方高度波动且复杂的气动流动行为会导致结构部件上的非稳定压力。本文介绍了用于预测此类动态载荷的 CFD 方法,并介绍了使用混合 RANS-LES 模型和格子波尔兹曼方法计算的一些初步结果。与飞行测试数据的比较验证了这些 CFD 模拟的真实性。
摘要 — 网络长度是标准数字设计流程各个阶段中优化时序和功耗的关键代理指标。然而,大部分网络长度信息直到单元布局之前才可用,因此,在布局之前的设计阶段(例如逻辑综合)明确考虑网络长度优化是一项重大挑战。此外,缺乏网络长度信息使准确的布局前时序估计变得极其困难。时序可预测性差不仅影响时序优化,而且妨碍对综合解决方案的准确评估。这项工作通过一个带有网络长度和时序估计器的布局前预测流程解决了这些挑战。我们提出了一种可定制的图注意网络 (GAT) 方法,称为 Net 2,用于在单元布局之前估计单个网络长度。其面向准确度的版本 Net 2a 在识别长网络和长关键路径方面的准确度比之前的几项工作高出约 15%。其快速版本 Net 2f 比布局快 1000 倍以上,同时在各种精度指标方面仍优于以前的工作和其他神经网络技术。基于网络大小估计,我们提出了第一个基于机器学习的预布局时序估计器。与商业工具的预布局时序报告相比,它将电弧延迟中的相关系数提高了 0.08,并将松弛、最差负松弛和总负松弛估计的平均绝对误差降低了 50% 以上。
为了提高车辆燃油效率并满足排放标准,全球汽车制造商增加了其强大的 HEV 和 PHEV 产品组合。许多汽车领域都开发并部署了新技术,这些技术声称可以提高效率和整体车辆性能,同时限制成本增加的影响。本研究对可用于支持近期和长期 OEM 混合动力战略的选定最新技术进行了工程评估和成本评估。根据对 OEM 混合动力战略、HEV/PHEV 销售和预测以及近几年车型中车辆架构和混合动力技术的进步的详细审查,选择了代表最先进技术的 6 种最先进系统。选定的技术中有五种与电动动力系统有关,第六种与加热和冷却有关。该研究强调了设计改进,并声称这些系统具有优势,然后继续了解生产它们所用的材料和制造工艺。然后估算了每个组件和组件的直接和间接成本。最后,该报告提供了对新兴技术的见解,以了解到 2025 年可能实现的潜在成本降低。
基因型插补是遗传学领域中使用的标准方法。它可用于填充缺失的基因型或增加基因型密度。下游分析需要精确的估算基因型。在这项研究中,使用两种不同的参考面板,一个内部的参考人群和多种繁殖参考人群来检查全基因组序列插定的精确性。通过将介质密度(50K)基因型归纳为高密度,然后归因于整个基因组序列(WGS)来进行逐步插补。参考人群由1000个公牛基因组项目的WGS信息组成。繁殖参考面板包含396个Angus牛,而多品种参考方案的参考人群则将另外2 380个牛磺酸牛添加到参考人群中。插补精度是从10倍交叉验证的变异平均精度,并表示为一致率(CR)和Pearson的相关性(PR)。这两个插补场景实现了CR的中度至高插补精度,CR为0.896至0.966,而PR的准确精度为0.779至0.834。来自两个不同场景的准确性相似,除了WGS归因的PR,在该场景中,繁殖场景的表现优于多种品种方案。结果表明,包括参考面板中其他品种的大量动物以纯化的安格斯没有提高准确性,并可能对结果产生负面影响。2024作者。由Elsevier B.V.代表动物财团出版。总而言之,可以使用繁殖参考面板以很高的精度获得Angus牛中的WGS。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
6词汇表Akapan Mold Akapan模具(科学名称:Neurospora crassa)是一种属于门comyceae的丝状真菌,自古代以来一直用作遗传学的模型生物体。不仅为诸如获得突变体的培养和方法等研究建立了重要的技术,而且可以轻松地从生物库中心获得各种突变体,从而使其成为实验生物体的重要地位。 线粒体DNA线粒体是存在于真核生物内的细胞器,并通过氧气呼吸产生能量。线粒体具有自己的DNA,称为线粒体DNA,其中包含氧气呼吸所需的各种基因。如果这些基因异常,则无法产生能量。 线粒体疾病线粒体疾病是由异常线粒体功能引起的疾病的一般术语。据报道,许多线粒体疾病也是由DNA聚合酶γ异常以外的其他因素引起的。
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Utilizing a multimodal foundation model for constructing an AI- enabled opportunistic screening framework for the next-generation healthcare system 林嵚副教授( 国防医学院医学系副教授/ 三军总医院数位医疗中心人工智慧实验室主任) Associate Professor, School of Medicine, National Defense Medical Center Director of AI lab, Military Digital Medical Center, Tri-Service General Hospital
1 即使在ISO内部,机器人安全标准也是与汽车安全标准分开制定的。 此外,国际机器人制造商联合会(IFR)在其机器人定义或统计报告中没有包括汽车或自动驾驶汽车。
