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World File Search System未对准
协作之前对齐：减轻鲁棒多代理感知的功能未对准
摘要。协作感知最近受到了广泛的关注，因为它通过跨性别信息共享增强了自动驾驶汽车的感知能力。但是，不可避免的协作噪声阻碍了存在系统的性能，这会导致功能级的空间虚构对合作者共享的信息。在本文中，我们提出了一个模型不稳定和轻巧的插件，以减轻功能级的未对准问题，称为动态功能对齐（NEAT）。整洁插件的优点为三倍。首先，我们引入了一项重要的引导查询建议，以通过太空通道语义和外观环境冗余来预测潜在的前景区域。在此基础上，提出了一个可变形的特征对齐方式，以通过查询意识的空间关联明确地对齐合作者共享的特征，从而汇总了具有纠正率不匹配属性的多层次的Vi-Sual线索。最终，我们执行了一个区域交叉发音强化，以促进对齐表示的扩散并实现全球特征语义增强。整洁可以轻松地插入现有的协作感知程序中，并显着提高了香草基线对姿势和传播延迟的鲁棒性。在嘈杂设置下的四个协作3D对象检测数据集上进行了广泛的实验，确认，整洁的大多数方法具有不同结构的方法。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
janus面孔的偶极源与定向的未对准方向近场耦合
1个国家主要光子学和仪器的主要实验室，Zju-hangzhou全球科学与技术创新中心，信息科学与电子工程学院，吉安格大学，杭州大学，杭州310027，中国和国际联合创新中心，Zhejiang University，Zhejiang University，Zhejiang University，Hainning Interventian Ginangion Interventical of Electricals Academy明尼苏达州明尼阿波利斯大学的工程，美国3美国3号高级/纳米电子设备和智人智能系统的钥匙实验室312000，中国4物理和数学科学学院物理和应用部，以及颠覆性光子技术中心，南南技术大学，新加坡637371，新加坡
胎儿基因程序未对准基因表达的作用在年轻肥胖和糖尿病女性中女性特异性心血管保护丧失
与年龄匹配的健康男性相比，健康，绝经前女性具有特异性心血管保护的优势。然而，肥胖症和2型糖尿病（T2DM）等病理学导致年轻，肥胖和糖尿病女性中这种特定女性心血管保护的损失。分子机制尚未明确阐明这种年轻，肥胖和糖尿病女性中女性特异性心血管保护的损失。本评论仔细研究了我们对健康和疾病中成人心脏基因表达模式的性别差异的最新进展。基于新兴数据，本综述提出，与年龄匹配的健康男性心脏相比，女性在人类健康和临床前模型健康成年心脏中偏见的基因表达模式支持了活跃的胎儿基因程序的存在。然而，由肥胖和T2DM等病理学引起的这个特异性活性心脏胎儿基因程序中基因表达模式的未对准可能导致年轻，肥胖和糖尿病女性中女性特异性心血管保护的丧失。