XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System裁剪
鉴定G3BP驱动应激颗粒形成的小分子抑制剂 基于元基因组学的 聚合物
请注意，JCB现在要求作者提交用于生成包含所有修订手稿的凝胶和蛋白质印迹的数字的源数据。此源数据由在主和补充图中显示的每个凝胶/印迹的完全未经编写和未加工的图像组成。由于您的论文包含裁剪的凝胶和/或印迹图像，因此请确保为每个图形提供一个源数据文件，其中包含凝胶和/或印迹以及修订后的手稿文件。源数据数字的文件名应该是字母数字，而没有任何空格或特殊字符（即，sourcedataf＃，f＃the相关的主数字或与补充图相关的人相关的主数字或源代理＃）。应在相关图中标记凝胶/印迹的车道，应标记作物的位置（带有盒子），并应尽可能将分子量/尺寸标准标记。源数据文件将在评估修订后的手稿时提供给审阅者，如果您的论文最终发表在JCB中，则这些文件将直接链接到已发表文章中的特定数字。
Revolutionin-科学技术部
缺乏基础设施，文盲，不良的灌溉来源，传统和更少的载流裁剪系统是目标农民社区的主要问题。农民只从传统作物中获得消费者价格的10％至20％。除了将农业土地持有转换为非统治部门的严重趋势外，由于盈利能力差，还对农业生产和可持续性构成了严重威胁，因为麦内尔的每卡纳尔收入（如麦内/玉米（如玉米）的每卡纳尔收入将获得15000卢比的5000卢比，以15000卢比的价格兑换为15000卢比，以兑换20000卢比的工厂，以供培养工厂的工厂20000卢比。项目K-5000是JKST＆IC的旗舰倡议在最初的03年期间，在该地区不同偏远地区的州土地和财产土地上，未经文化/未利用的Kah Charie（UT Graze Land），最初的土地和财产土地。基于CSIR-LLIM技术的这些农作物的种植加工和价值也将提供
无限制设计的感性虚拟尝试
在本文中，我们提出了一个来自非约束设计（UCVTON）任务的新颖的虚拟试验，以实现在输入Human Image上的个性化复合服装的逼真综合。与受特定Inty类型的限制的先前艺术不同，我们的方法允许灵活规范样式（文本或图像）和纹理（完整服装，裁剪部分或纹理补丁）条件。为了应对使用完整的服装图像作为条件时的纠缠挑战，我们开发了两阶段的管道，并明确贬低了样式和质地。在第一阶段，我们构成了人类解析图，反映了输入上所需的样式。在第二阶段，我们根据纹理构图将纹理复合到解析地图区域。代表以前的时尚编辑作品中从未实现的复杂和非平稳纹理，我们首先提出提取层次和平衡的剪辑功能并在VTON中应用编码位置。实验表明，我们的方法能够启用卓越的综合质量和人物。对样式和纹理混合的灵活控制将虚拟的尝试带到在线购物和时装设计的新水平。
可持续生计的系统多元化
印度东北地区（NER）跨越约26.3 mha。 该地区的景观融合了约18.37 MHA的丘陵地形和7.84 MHA的平原。 东北地区（NER）的独特地理展示了各种海拔区域：低空区域占该地区的56％，中高度区域占33％，高海拔地区占其余部分。 雨养农业主要集中在稻米单批次上，覆盖了80％的耕地。 大约有84％的土壤是酸性的，在可用的磷和锌中含量低，但在可用的氮和钾肥中高到中等，使农业生产力更加复杂。 地表水是该地区灌溉的主要来源，导致较低的水效率。 该地区的农业大部分是雨天，在哈里夫季节，许多地区每年通常只经历一个种植周期。 结果，裁剪强度低约131.4％，主要是由于单杂产和生存耕作。 因此，系统多元化为解决这些挑战提供了一种潜在的解决方案，通过减少依赖单批次，增强生态弹性，促进更高的收入并提高该地区的粮食安全。 引入高价值农作物可以提高生产力，而采用诸如作物之类的传统实践印度东北地区（NER）跨越约26.3 mha。该地区的景观融合了约18.37 MHA的丘陵地形和7.84 MHA的平原。东北地区（NER）的独特地理展示了各种海拔区域：低空区域占该地区的56％，中高度区域占33％，高海拔地区占其余部分。雨养农业主要集中在稻米单批次上，覆盖了80％的耕地。大约有84％的土壤是酸性的，在可用的磷和锌中含量低，但在可用的氮和钾肥中高到中等，使农业生产力更加复杂。地表水是该地区灌溉的主要来源，导致较低的水效率。该地区的农业大部分是雨天，在哈里夫季节，许多地区每年通常只经历一个种植周期。结果，裁剪强度低约131.4％，主要是由于单杂产和生存耕作。因此，系统多元化为解决这些挑战提供了一种潜在的解决方案，通过减少依赖单批次，增强生态弹性，促进更高的收入并提高该地区的粮食安全。引入高价值农作物可以提高生产力，而采用诸如作物之类的传统实践
ICAS 2024演示和面板
今天的气候变化研究依赖于过去的气候信息。温度观察的历史气候记录形成了全球网格数据集，例如在IPCC报告中进行了检查。但是，将测量记录结合的数据集在过去很少，分辨率很低。我们发现，最近成功的图像介绍技术，例如在智能手机上找到的，以摆脱不需要的物体或照片中的人，在这里很有用。使用丢失的值观察掩码，衍生的AI网络能够在任何给定的月份在网格空间中人为地裁剪版本。因此，我们已经通过AI找到了一种技术，从而为我们提供了过去从未用仪器测量的数据。这些技术在气候建模过程中和周围的集成，尤其是在德国气候计算中心（DKRZ）中，展示了它们增强，补充和在某些情况下的潜力，并彻底改变了传统的建模方法。AI通过先进的降压技术在改善气候模型分辨率方面的作用展示了其完善模型模拟的能力。深度学习技术包括U-NET，扩散和视觉变压器模型。
![arXiv:2006.05113v2 [cs.CL] 2020 年 10 月 2 日](/simg/f\f9b32c624c61412e9dff405b83c1a5f8f2674879.webp)
arXiv:2006.05113v2 [cs.CL] 2020 年 10 月 2 日
受认知启发的 NLP 利用人类数据来教机器语言处理机制。最近，神经网络已经通过行为数据得到增强，以解决一系列涵盖语法和语义的 NLP 任务。我们是第一个利用神经科学数据，即脑电图 (EEG)，为神经注意力模型提供有关人类大脑语言处理的信息的人。处理 EEG 数据的挑战在于特征非常丰富，需要大量预处理才能分离特定于文本处理的信号。我们设计了一种方法来寻找这样的 EEG 特征，通过将理论驱动的裁剪与随机森林树分割相结合来监督机器注意力。经过这种降维后，预处理的 EEG 特征能够区分从公开的 EEG 语料库中检索到的两个阅读任务。我们应用这些特征来规范关系分类的注意力，并表明 EEG 比强基线更具信息量。这种改进取决于任务的认知负荷和 EEG 频域。因此，用 EEG 信号通知神经注意力模型是有益的，但需要进一步研究以了解哪些维度在 NLP 任务中最有用。
![arxiv：2503.00060v1 [cs.cv] 2025年2月27日](/simg/3\370629d7d9b2ce4b069c2351e653722e5336e9a3.webp)
arxiv：2503.00060v1 [cs.cv] 2025年2月27日
视觉变压器（VIT）在全球建模中脱颖而出，但由于其注意力机制的二次计算复杂性，在资源受限设备上面临部署挑战。为了解决这个问题，我们提出了语义意识的聚类视觉变压器（SAC-VIT），这是一种非著作范围，以提高VIT的计算效率。SAC-VIT分为两个阶段：早期出口（EE）和语义意识聚类（SAC）。在EE阶段，处理下采样的输入信息以提取全局语义信息并生成初始推理结果。如果这些结果不符合EE终止标准，则将这些信息聚集到目标和非目标令牌中。在SAC阶段，目标令牌被映射回原始图像，裁剪和嵌入。然后将这些目标令牌与从EE阶段重复使用的非目标令牌结合使用，并在每个集群中应用注意力机制。具有端到端优化的两阶段设计，可降低空间冗余，并实现计算效率，从而显着提高所有VIT性能。广泛的实验证明了SAC-VIT的功效，减少了DEIT的62％，并实现了1.98倍的吞吐量，而无需损害。
通过数据增强和
摘要：本研究论文全面介绍了使用先进图像处理和深度学习技术开发和评估脑肿瘤分类模型的研究。本研究的主要目标是利用原始数据集和增强数据集创建一个准确而强大的系统，用于区分脑肿瘤和正常脑图像。该研究以改善医学诊断为重点，旨在利用最先进的机器学习方法来提高脑肿瘤检测的性能。模型流程包括各种图像预处理步骤，包括裁剪、调整大小、去噪和规范化，然后使用 DenseNet121 架构进行特征提取，并使用 S 形激活进行分类。数据集被精心划分为训练、验证和测试集，重点是实现高召回率、精确度、F1 分数和准确度作为主要研究目标。结果表明，该模型取得了令人印象深刻的表现，训练召回率为 92.87%，精确率为 93.82%，F1 得分为 93.15%，准确率为 94.83%。这些发现凸显了深度学习和数据增强在增强脑肿瘤检测系统方面的潜力，支持了该研究的核心目标，即推动医学图像分析在临床应用中的发展。
6D SLAM
科学研究有益于结果可重复且易于与替代溶液相媲美。例如，在计算机科学和机器人技术中，ImageNet [1]或MS-Coco [2]等计算机视觉基准取得了巨大进展。一个关键特征是，它们将视觉感知分解为从单一的，裁剪的框架标记到检测多个对象的困难的任务。这些基准肯定与（深）学习的复兴相吻合，并且可能在第一个位置启用了它[2]。机器人技术中存在多个基准的区域正在抓住和/或bin拾取[3] - [5]； [6，选项卡中讨论了更多内容。1]。尤其是DEX-NET [5]共同开发了用于掌握计划的新颖解决方案，并通过发布培训和评估数据集来改进它们。在运动计划社区中，仅建立了一些基准，例如，开放运动计划库（OMPL）[7]，[8] 1或Parasol 2的创建者。这些要么仅限于简单的点对点计划，要么仅包含没有特定应用程序的抽象计划问题。相比之下，专门用于特定用例的基准套件是自主驾驶[9]或MotionBenchmaker进行操作运动计划[6]的公共路。但是，对于给定任务评估最佳机器人或模块化机器人组件的基准套件不存在。我们提供第一个基准套件来比较不同现实世界环境中的机器人和模块化机器人组件的各种成本功能。示例解决方案
侵入性外星杂草物种的丰度和地理分布
尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。 进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。 以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。 iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。 计算频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。 这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。 在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。 该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。 因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。 此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。 简介尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。简介关键词：丰度，分布，侵入性对齐杂草物种，西部阿姆哈拉地区。