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dcase 2024声音事件本地化和检测挑战
声音事件的定位和检测（SELD）任务包括对不同类型的声学事件进行分类，同时将它们定位在3D空间中。在以前的《 Challenge》中，本地化等于预测AR-竞争对手的方向（DOA），而今年的挑战还涉及估计相对于麦克风阵列的距离。音频记录可以以两种格式使用：一阶Ambisonics（FOA），它结合了来自32个麦克风的记录，或来自四面体麦克风阵列（MIC）的4通道记录。近年来，大多数提交挑战的系统都使用了以前的格式，而后者的探索较少。在本报告中，我们关注如何更好地利用麦克风记录中的信息。具有相变（GCC-PHAT）[1]与光谱音频特征相结合的广义互相关是麦克风阵列大多数SELD方法的基础。频谱特征包含有关哪种类型的声音事件有效的重要提示，而GCC-PHAT的目的是提取麦克风对之间的到达时间差异（TDOA）。鉴于阵列的几何形状，可以将TDOA测量值映射到DOA。然而，GCC-Phat已知与噪声和混响有关[2]。GCC-PHAT也可能失败
通过声源本地化手术中的空间上下文意识
摘要。背景意识和场景理解是计算机辅助和机器人手术中智能系统开发的组成部分。尽管大多数系统主要利用视觉数据进行场景理解，但最新的概念证明已展示了声学的大量，用于检测和分析与典型的噪声排放相关的手术活动。但是，尚未有效地用于手术中的定位任务，这对于获得对场景的全面理解至关重要。在这项工作中，我们介绍了可以揭示声学活动及其在手术领域的位置的新型声源定位概念（SSL），因此提供了对患者和医疗设备的外科手术人员的相互作用的见解。我们通过在两个概念验证本地化任务中使用声学摄像头解释声音活动热图，表明了这一概念的潜力。对于对象检测任务，我们以86.07％的0.5 IOU实现AP，平均欧几里得距离为13。70±14。65个PX在图像分辨率为1100x825 PX的图像分辨率，用于关键点检测任务。基于这些结果，我们认为声学事件的本地化具有外科手术理解的巨大潜力，为未来手术室中的多模式感应解决方案打开了许多新的研究方向。据作者的最佳知识，这是在医学背景下利用SSL的第一项作品。
功能的本地化| HL IB心理学修订说明2017
程序：HM最初由博士生Brenda Milner研究，他经常访问HM，进行一系列测试和措施，包括精神病学检查，例如人格，情绪和抑郁症调查表，以及对精神科医生的访谈。他的分数没有表明抑郁，焦虑或精神病，他对自己的病情有了很好的认识（即他没有“忘记”他患有行真健忘症）。他完成了一项标准的智商测试，他的得分正常，但是他在韦克斯勒记忆量表测试中的得分证明了他的严重记忆力障碍。Milner指出，HM经常忘记那天发生的事情，以为他比实际年龄还年轻，忘了他刚遇到的人的名字，并评论说，每天都感觉到他只是在梦想中醒来。Milner研究了他（后来是使用MRI扫描HM大脑的Corkin）超过50年，直到他去世，享年82岁
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。
评估波士顿动力学的选定本地化和映射技术
本主论文提出了数值模型的开发和应用，以模拟瑞典各种气候区域中温室的能量平衡。利用MATLAB和IDA ICE构建模拟计划中的气候输入，该模型旨在评估温室中的热传输和温度动态，以模拟能量性能。该研究通过检查模拟在不同位置和不同参数的额外加热和冷却的需求来解决温室培养的高能量需求。该研究通过关注北欧气候中的温室性能来弥合现有研究的差距，从而比较瑞典气候中温室和南欧之间的温室之间的能量性能。由于分析是在一般温室上进行的，因此将来自城市的气候Malméo，Lule˚A和Valencia（西班牙）用作研究的位置进行参考。
在高速公路场景中对自动驾驶汽车的本地化方法的调查
摘要：在高速公路上的自动驾驶汽车的背景下，第一个也是最重要的任务之一是将车辆定位在道路上。为此，车辆需要能够考虑到几个传感器的信息，并将其与来自路线图的数据融合在一起。高速公路上的本地化问题可以蒸馏成三个主要组成部分。第一个是推断车辆目前行驶的道路上的推断。的确，全球导航卫星系统不够精确，无法自行推导此信息，因此需要进行过滤步骤。第二部分包括估计车辆在车道中的位置。最后，第三个也是最后一个旨在评估车辆目前驾驶的车道。这两个组件是必须安全驾驶的，因为诸如车辆之类的行动需要有关车辆当前定位的精确信息。在这项调查中，我们介绍了在高速公路场景中自动驾驶的定位方法的分类法。我们介绍本地化过程的每个主要组成部分，并讨论相关最新方法的优点和缺点。
糖胺聚糖根据其性质和本地化表现出不同的相互作用和与BMP2的信号
糖胺聚糖（GAGS）在调节骨形态发生蛋白（BMP）信号传导中的作用代表了最近和未置换的区域。矛盾的报告提出了双重影响：有些表示积极影响，而另一些则表现出负面影响。这种二元性表明插口的定位（在细胞表面或细胞外基质内）或特定类型的GAG可能决定其信号传导作用。负责BMP2结合的乙酰肝素（HS）的精确硫酸盐模式仍然难以捉摸。BMP2表现出比其他GAG的结合偏爱与HS结合。使用模仿细胞外基质的特征良好的生物材料，我们的研究表明，与硫酸软骨素（CS）相反，HS促进了细胞外空间中的BMP2信号传导，从而增强了细胞表面的BMP2生物活性。进一步的观察结果表明，HS六糖内的中央IDOA（2 s）-GLCNS（6s）三硫化基序可增强结合。尽管如此，BMP2还是对各种HS硫酸盐类型和序列的适应性程度。分子动态模拟将这种适应性归因于BMP2 N末端柔韧性。我们的发现说明了GAG和BMP信号之间的复杂相互作用，突出了定位和特定硫酸化模式的重要性。这种理解对具有针对BMP信号通路的治疗应用的生物材料的发展具有影响。
自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误
可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念
l-sort：用于实时多渠道尖峰与本地化的高效硬件
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列（HDMEAS）的出现，多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面（BCI）介绍至关重要，要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort，这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术，L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类，而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征，L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针（Neuropixel）记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计，并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明，与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比，我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting，Spike Netization，Hardware
智能轮椅的对象检测，本地化和基于跟踪的深度学习
在量子上下文的框架内，我们讨论了外观和奢侈的思想，这些思想使人们可以将Kochen-Specker和Gleason定理联系起来。我们强调的是，尽管Kochen-Specker本质上是一个无关的定理，但Gleason's提供了对Born统治的数学合理性。我们的外观外观方法需要一种描述“海森伯格削减”的方法。在约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）在有限张量产品上发表的文章之后，可以通过注意到与统一形式相关的量子力学的通常形式主义来完成，在遇到粒子（或自由度学位）中可计数时停止工作时停止工作。这是因为相应的希尔伯特空间的维度在有限的范围内变得不存在，导致单一等价的丧失和部门化。这种本质上上下文的方法提供了一个统一的数学模型，包括量子和经典物理学，这些模型在自然描述中似乎是不可限制的。