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多模式细粒训练助理的自主工作流程
自主人工智能（AI）代理已经成为有前途的协议，以理解基于语言的环境，尤其是在大型语言模型（LLM S）的指数发展中。然而，多模式环境的细粒度，全面的不阐述不足。这项工作设计了一种量身定制的AU级工作流，该工作流无缝地集成到混合现实中（MR）进行细粒度的培训。我们在飞行员MR环境中为乐高砖组装的多模式细粒训练助手提供了演示。具体来说，我们设计了一种大脑语言代理，将LLM S与MR工具和视觉语言代理的内存，计划和互动集成在一起，使代理能够根据过去的经验来决定其行动。此外，我们推出了Lego-MRTA，这是一种多模式细粒组件Di-Alogue DataSet，在商业LLM提供的工作流程中自动合成。该数据集包括多模式指令的操作，对话，MR响应和视觉问题回答。最后，我们将几个流行的开放式LLM S作为基准，评估了他们在建议的数据集中进行微调的情况下的性能。我们要抗衡，该工作流的更广泛的影响将推动对MR环境中无缝用户互动的更智能分析的发展，从而促进了AI和HCI社区的研究。
一个新颖的多尺度和细粒网络，用于大型...
使用光学相干断层扫描（OCT）图像对大型脉络膜血管进行精确分割，使前所未有的定量分析能够理解脉络膜疾病。在本文中，我们提出了一个称为MFGNET的新型多尺度和精细网络。由于脉络膜血管是小目标，因此需要考虑远距离依赖性，因此，我们开发了一个两组细粒的特征提取模块，可以将变压器提取的远程信息与在两个分支之间引入信息交换的卷积中提取的局部信息。为了解决OCT图像中脉络膜血管的低对比度和模糊边界的问题，我们开发了一个较大的内核和多尺度注意模块，该模块可以通过多尺度卷积内核，通道混合和特征进行补充来改善目标区域的特征。我们用手动注释的大型脉络膜容器在800 OCT图像上定量评估了MFGNET。实验结果表明，与当前可用的最先进的分割网络相比，所提出的方法具有最佳性能。值得注意的是，根据分割结果将大型脉络膜血管在三个维度（3D）中重建，并计算了几个3D形态参数。对这些参数的统计分析揭示了健康对照组和高近视组之间的显着差异，从而确认了拟议工作在促进后来对疾病和临床决策的促进方面的价值。
细粒棘球绦虫 genesig® 高级 DNA 试剂盒
为了测定拷贝数并作为 PCR 设置的阳性对照，该试剂盒包含阳性对照模板。这可用于生成目标拷贝数/Cq 值的标准曲线。或者，阳性对照可在单次稀释时使用，此时不需要对样品进行全面定量分析。每次使用该试剂盒时，必须在运行中包含至少一个阳性对照反应。阳性结果表明，用于检测目标基因的引物和探针在该特定实验场景中正常工作。如果获得阴性结果，则测试结果无效，必须重复。应注意确保阳性对照不会污染任何其他试剂盒组件，从而导致假阳性结果。这可以通过在 PCR 后环境中处理此组件来实现。在运行中添加阳性对照时，还应注意避免其他样品的交叉污染。在将阳性对照移液到阳性对照孔中之前，密封所有其他样品和阴性对照可以避免这种情况。
使用强大的细粒访问策略增强基于格子的安倍
保护敏感数据在各个领域至关重要，包括信息技术，网络安全和医疗保健记录。在大型网络中实施加密数据的精确访问策略至关重要。基于属性的加密（ABE）是解决此挑战的解决方案，同时启用加密和访问控制。由于量子计算的进步，量子安全措施的重要性越来越大，对加密数据的量子抗性访问控制机制的需求越来越不断提高，这是基于基于晶格的属性加密所指的。但是，一些现有的基于格子的安倍计划缺乏对细粒度访问政策的强大支持。本文介绍了改进的基于关键策略属性的加密（KP-ABE）方案，该方案扩展了超出阈值门以支持任何布尔电路。在无法区分的CPA游戏下，在选择性安全模型中以错误（LWE）的假设为基础，拟议方案的安全性基于学习。值得注意的是，该方案非常适合布尔函数的分离正常形式（DNF）表示，为加密数据提供了增强的灵活性和访问控制机制的安全性和安全性。
水含量和晶粒尺寸对机械挖掘中细粒土壤的堵塞和磨料的影响
发掘过程中的抽象堵塞是机械挖掘中的常见问题之一。在切割器头部堵塞的影响因素中，我们可以提到细土颗粒（200个网状筛），土壤水分和土壤类型的百分比。在这项研究中，为了研究实验室中的隧道发掘机制，设计和构建了隧道开挖机实验室模拟器。该设备的特征是其水平操作，切割机头的低旋转速度，测试过程中销与新鲜土壤的连续接触，以及在测试过程中连续的添加剂与特定的注入压力。研究了研究细粒度，土壤含量和泡沫注入比（FIR）对堵塞，消耗能量以及切割工具的平均磨损的影响。结果表明，随着细土颗粒百分比从90％增加到100％，切割工具的堵塞增加了50％。同样，随着土壤水分从干燥状态增加到5％的水分含量，切割机头的堵塞是微不足道的，此后，随之而来的是，水分从10％增加到25％，堵塞量增加了178％，每次测试中消耗的能量量增加了84％。此外，通过将泡沫注入比从40％增加到60％，平均堵塞减少了81％，而切割工具的磨损平均降低了62％。
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。
电火花加工 (EDM) 用石墨等级
细粒石墨等级将是腐蚀非常精细和光滑的表面（最高可达 0.4 Ra（µ m））的首选。当涉及复杂的腔体时，它具有最大的优势。这种腔体很难抛光，耗时长，因此手工抛光成本高昂。
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
逆湖疏浚排水口监测计划 WRS 水资源解决方案
在 1、4、5 和 6 英尺深处收集了四个样本。其余四个测试坑 - S-1 至 5-4 - 是手工挖掘的，深度为 1 英尺。收集后，对样品进行了筛分和比重计测试。筛分试验是一种通过将土壤样品通过网眼逐渐变小的筛子来分析颗粒分布的方法。然后称重这些分类后的样品，以确定粗粒到细粒沉积物的变化（Hossain 等人2021）。除了筛分试验外，还使用比重计试验来确定筛分试验难以分类的细粒样品的成分。它是通过测量颗粒在液体中从悬浮液中沉降所需的时间来实现的（Hossian 等人2021）。这些方法的组合给出了从粗颗粒到细颗粒的综合粒度分布。Terracon 进行的粒度测试结果显示在表 1 至表 3 中。它们表明康特拉里湖床的土壤主要由淤泥和粘土组成。除了一个位置（样本位置 T-1）之外，深度为
ce jin（款项付款）
[19] Shyan Akmal，Lijie Chen，Ce Jin，Malvika Raj和Ryan Williams。改进了Merlin-Arthur方案，用于细粒复杂性中的中心问题。算法，85（8）：2395–2426，2023。会议版本在理论计算机科学会议（ITCS 2022）的第13届创新会议录中，第3：1-3：25