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2020-2021年人工智能（AI）技术领域详细版...
（2）-2 制定行动计划的基础信息的收集和分析----------------------10 （2）-2-1 文献调查----------------------------------------------10 （2）-2-2 海外调查----------------------------------------------19 （2）-2-3 国内制度、政策等调查-----------------------------------23 （2）-3 未来趋势调查-----------------------------------24
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e5610是蒙版DR-SEM 1）用于审查和分类的摄影和空白中的超小缺陷。E5610继承了由最有价值的MVM-SEM®开发的高度稳定，完整的自动捕获技术，可轻松从蒙版检查系统中导入缺陷位置数据，并自动映像位置。 此外，它具有新开发的梁倾斜机制，可在倾斜角度进行扫描，而EDS 2）进行元素分析的模块。 具有高临界性，高通量缺陷审查能力，E5610有望有助于下一代照片生产质量改进和较短的制造业。E5610继承了由最有价值的MVM-SEM®开发的高度稳定，完整的自动捕获技术，可轻松从蒙版检查系统中导入缺陷位置数据，并自动映像位置。此外，它具有新开发的梁倾斜机制，可在倾斜角度进行扫描，而EDS 2）进行元素分析的模块。具有高临界性，高通量缺陷审查能力，E5610有望有助于下一代照片生产质量改进和较短的制造业。
3D-MVP：机器人操纵的3D多视图
最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心数据集上进行视觉预测可以改善下游机器人技术任务的概括[40，29]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视觉机器人操纵策略的概括的有前途的方法。我们将发布3D-MVP的代码和预估计的模型，以促进未来的研究。
通过功能 -
大型Mer集的有效动态数据结构的设计属于中央CHAL -11序列生物信息学的lenges。通过12个简单/频谱的字符串集，紧凑型𝑘 -mer设置表示的最新进展，最终使用蒙版的超弦框架，13个为广泛的范围𝑘-mer集提供了显着空间效率的数据结构。然而，14由于基础15个紧凑型表示的静态性质，执行设置操作的可能性仍然有限。在这里，我们开发了𝑓屏蔽的superStrings，这是一个概念，结合了蒙版的16个SuperSring和自定义的删除功能𝑓以通过字符串17串联启用有效的𝑘 -MER设置操作。结合了用于蒙版SuperSring的FMSI索引，我们通过Burrows-Wheeler Transform合并获得了一个内存效率18𝑘-MER索引，以支撑设置操作。框架19为压迫生物信息学问题提供了一个有希望的理论解决方案，并突出了𝑓屏蔽的超级弦的20个潜力，成为𝑘 -mer集的基本数据类型。21
3D-MVP：3D Multiview for Anipulation
摘要：最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心的数据集上进行视觉预处理可以改善下游机器人技术任务的概括[1，2]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视力的机器人操纵策略的有前途的方法。我们将发布代码和验证模型，以促进未来的研究。
bianca -ms
图4手动分割蒙版的示例由两个评分者在原始版本（红色和绿色，第二列）和应用后处理清洁步骤的版本（浅蓝色和洋红色，第三列）中获得的版本。在第四列中显示了原始病变面膜和清洁病变面膜之间的变化（橙色=在原始面膜和清洁蒙版中共有的素，黄色=通过清洁步骤添加的黄色=素，蓝色=通过清洁步骤移除的素=素=素）。白色箭头表示评估者在病变轮廓上显示较大差异的区域。引入清洁步骤时，这些差异会减少（浅绿色箭头）。
