XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脱钩
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
线粒体呼吸复合物I具有脱钩特性的新型抑制剂具有有效的抗肿瘤活性
癌细胞高度依赖生物能过程，以支持其生长和生存。代谢途径的破坏，特别是通过靶向线粒体电子传输链复合物（ETC-I至V）已成为一种有吸引力的治疗策略。因此，寻找具有最小不良反应的临床有效新呼吸链抑制剂是一个主要目标。在这里，我们表征了一种称为MS-L6的新型OXPHOS抑制剂化合物，该化合物的表现为ETC-I的抑制剂，结合了NADH氧化和解偶联效果的抑制作用。MS-L6在完整和亚整位颗粒上都是有效的，表明其效率不取决于其在线粒体内的积累。MS-L6降低了ATP的合成，并诱导代谢转移，随着葡萄糖消耗量增加和癌细胞系中的乳酸产生。MS-L6剂量依赖性地抑制细胞增殖或诱导各种癌细胞系中的细胞死亡，包括B细胞和T细胞淋巴瘤以及小儿肉瘤。酿酒酵母NADH脱氢酶（NDI-1）的异位表达部分恢复了用MS-L6处理的B淋巴瘤细胞的生存能力，表明NADH氧化的抑制在功能上与其细胞毒性效应有关。此外，MS-L6给药可诱导两个没有毒性的鼠内异种移植模型中淋巴瘤肿瘤生长的良好抑制作用。因此，我们的数据将MS-L6作为OXPHOS的抑制剂，具有双重作用机理，在呼吸链上具有双重作用机理，并且在临床前模型中具有有效的抗肿瘤特性，将其定位为可评估癌症治疗的有前途药物类的开创性成员。
单眼3D对象检测基于空间关系和脱钩深度预测
自主驾驶是未来的趋势。准确的3D对象检测是实现自动驾驶的先决条件。目前，3D对象检测依赖于三个主要传感器：单眼相机，立体声摄像机和LIDAR。与基于立体摄像机和激光镜头的方法相比，单眼3D对象检测提供了优势，例如广泛的检测字段和低部署成本。但是，现有的单眼3D对象检测方法的准确性不是理想的，尤其是对于遮挡目标。为了应对这一挑战，本文引入了一种新颖的方法，用于单眼3D对象检测，称为SRDDP-M3D，旨在通过考虑目标之间的空间关系，并通过脱钩方法来改进深度预测，以改善单眼3D对象检测。我们考虑如何在环境中相对于对象相对于对象的定位，并编码相邻对象之间的空间关系，对于遮挡的目标，检测性能是专门提高的。此外，还引入了将目标深度预测到目标视觉深度和目标属性深度的两个组成部分的策略。此解耦旨在提高预测目标整体深度的准确性。使用KITTI数据集的实验结果表明，这种方法显着提高了闭塞靶标的检测准确性。
美国 - 中国脱钩：欧洲技术主权的时间
推荐引用 /建议引用：Schüller，M。和Schüler-Zhou，Y。< / div>（2020）。美国 - 中国的脱钩：欧洲科技主权的时间。（Giga Focus Asia，7）。汉堡：吉加德国全球和地区研究研究所 - 莱布尼兹全球和区域研究研究所，亚洲研究所。https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-soar-71026-4https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-soar-71026-4
中美经济联系与技术脱钩
摘要 美国正在进行与中国的经济脱钩，国家安全担忧取代经济逻辑，双输博弈取代全球化的双赢，对世界和中美两国都产生了深远影响。本文探讨以下问题：美国政府实施脱钩的动力是什么？以技术分离为核心的脱钩依据是什么？脱钩的短期和长期结果是什么？研究认为：（1）脱钩的主要动机是国家安全和地缘政治担忧，即中国的快速崛起被视为对美国霸权的最大威胁；（2）脱钩集中在高科技行业，因为技术是美国维持全球霸权的关键；（3）美国实现其政策目标具有很大的不确定性，完全脱钩可能将世界分裂为两个以此为核心的经济集团。
日前发行策略，用于考虑通过压缩空气存储热电脱钩的太阳能的集中力量
由于化石燃料资源有限，能源需求的增加以及维持积极的环境影响的需求，将太阳能（CSP）植物作为一种有前途的技术促使世界驱使世界找到新的可持续和竞争能源生产方法。配备热量储能（TES）的CSP工厂的调度能力超过了光伏（PV）单元，并增强了能源系统性能的可持续性。但是，由于其高投资，与PV工厂相比，限制CSP工厂的应用是一个挑战性的问题。本文提出了一个模型，可以与CSP工厂组装组合的热量和功率（CHP），以增强热量利用并降低工厂的整体成本，因此，可以更经济地实施研究所证明的CSP福利。此外，压缩空气储能（CAE）与CSP-TES-CHP工厂一起使用，以便促进CHP的热电解耦。因此，创建的虚拟发电厂（VPP）是用于大电网的合适设计，可以通过热电限制来对市场进行热量和电力，而无需限制市场。此外，VPP的日常产品策略被建模为混合整数线性编程（MILP）问题，目的是最大化市场利润。模拟结果证明了所提出的模型的效率。与没有CAE的系统相比，拟议的VPP的利润增加了2％，每天市场电价最高增加6％。
美国经济脱钩与脱钩如何......
一些中国战略家将中美经济紧张局势分为三波。第一波是特朗普领导下的“贸易战”；第二波是拜登领导下的“技术战”；他们认为，美国正在以“金融战”的形式煽动第三波。北京并不认为美国通过“经济遏制”政策获得了对中国的重大战略优势，尽管双方都遭受了经济损害。相反，尽管当前经济下滑，但北京认为，来自美国的经济压力加速了中国向“高质量”经济发展模式的转型，增强了中国技术自力更生的愿望。官方媒体暗示，中国将继续“扩大内需”、“促进先进技术发展”和“向其他国家开放与合作”，以应对美国的经济压力。
将CO2与气候变化脱钩
本研究确定二氧化碳水平上升与全球变暖之间是否存在相关性。历史数据从跨越5亿年的三个不同时间段进行了审查。它表明曲线和趋势过于不同，无法建立联系。从CO 2 /TEMP比率进行观察表明，CO 2和温度在相反的方向上移动42％。许多比率显示为零或接近零值，反映出缺乏响应。的比率的87％显示为负值或接近零值，这极大地否定了相关性。红外光谱显示温室气体在11.67 µm至9.1 µm之间的吸收带非常低，这是一个称为红外大气窗的区域。大多数温室气体吸收了该区域内的小红外线。，该区域是地球表面排放几乎所有红外辐射的地方。即使有微吸光度，水蒸气也会捕获最新的红外辐射。比CO 2的效果比甲烷高84倍，比甲烷高4.47亿倍，比臭氧多452千倍，比一氧化二氮高230万倍。气候变化的政府间小组（IPCC）和美国EPA排除了水蒸气，因为它与人造活动无关。他们报告说，水蒸气和云只是CO 2的反馈机制。云反映了来自太阳的辐射。北半球比南半球的温暖2.7˚F。从1982年到2018年，世界云覆盖率下降了4.1％。计算表明，这可能是2.7˚F的2.4˚F。研究表明，最近温度的大部分升高（89.9％）是由于云较少。关键字
梯度引导的模态脱钩 - ...
具有不完整输入数据（缺少模态）的多模式学习是实用且具有挑战性的。在这项工作中，我们对这一挑战进行了深入的分析，发现模式优势对模型训练具有显着的负面影响，从而极大地降低了缺失的模态性能。是由Grad-CAM激励的，我们引入了一种新颖的指标，梯度，以监测和减少在缺失情景中广泛存在的模态主导性。为了帮助该指标，我们提出了一种新颖的梯度引导的模态解耦（GMD）方法，以促进对主导方式的依赖性。特定的是，GMD从不同模态中删除了冲突的梯度成分，以实现这种去耦，从而显着提高了性能。此外，要弹性处理模态分配数据，我们设计了一个参数有效的动态共享（DS）框架，该框架可以根据是否可用，可以根据是否可用来求解网络参数。我们对三个流行的多模式基准进行了广泛的实验，包括Brats 2018用于医学分割，CMU-MOSI和CMU-MOSEI进行情感分析。结果表明，我们的方法可以显着胜过竞争对手，表明所提出的解决方案的有效性。我们的代码在此处发布：https：//github.com/haowang420/gradient-gendient-gudide-modality-decoupling。