从不同环境中拍摄的照片重建对象的几何形状和外观很难作为照明,因此对象外观在捕获的图像中各不相同。这特别挑战更镜面的对象,其外观在很大程度上取决于观看方向。一些先前的方法使用嵌入向量的图像跨图像模型的外观变化,而另一些方法则使用基于物理的渲染来恢复材料和每位图像照明。这种方法在输入照明的显着变化时忠实地恢复了依赖的外观,并且倾向于产生大部分弥漫性结果。我们提出了一种方法,该方法通过首先在单个参考照明下使用多视图
摘要 - 本文介绍了MapComp,这是一个基于视图的新型框架,以促进合作分析的结合组 - 聚集(JGA)查询。通过特殊精心制作的物质视图和组合协议的新颖设计,MAPCOMP删除了重复的加入工作负载,并加快了随后的GA,从而提高了JGA查询执行的效率。为了支持连续的数据更新,我们实现的视图提供了独立的有效载荷功能,并带来了显着提高视图的效率,并使用免费的MPC开销来刷新。此功能还允许GA的进一步加速,我们在其中设计了多个优于先验工作的新颖协议。值得注意的是,我们的工作代表了使用实质性视图加快安全协作JGA查询的第一个努力。我们的实验在我们的视图操作和GA协议方面有了很大的改进,达到了零刷新时间和1140。分别比基线快5×。此外,我们的实验证明了MAPCOMP的重要优势,达到2189。9倍效率的提高与执行查询八次时基于非视图的基线相比。
审查通过益生菌对宿主微生物群调节的抽象目的已被证明对不断增长的研究体系具有有益的影响。运动增加了宿主微生物中有益微生物的数量和多样性。尽管已证明低强度运动和中等强度运动可以减轻生理压力并改善免疫功能,但高强度的延长运动可以抑制免疫功能,并降低由于肠道灌注不足而引起的微生物多样性。仍在研究益生菌补充对运动表现的影响;但是,关于作用,所用菌株和剂量的机制仍然存在问题。在这篇综述中,目的是通过调节肠道菌群和缓解胃肠道症状,促进免疫系统,养分的生物利用度以及有氧代谢来研究益生菌补充剂对运动性能的影响。最近的发现益生菌补充可以通过减少长时间高强度运动的不利影响来改善运动表现。总结虽然据报道益生菌对运动表现有积极影响,但在大多数目前的研究中尚未考虑有关运动员的微生物组和营养的信息。这可能限制了对益生菌补充对运动表现的影响的评估。
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入,从而导致潜在的局限性,例如,深度有限的视野和义务。解决这些问题,添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而,现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点:1)重新训练的多视图注释,这些注释是备用的。2)在测试过程中,如果相机参数/布局与训练中使用的相同,则模型将变为inpapplicable。在本文中,我们提出了一种新颖的单算观看改编(S2DHAND)解决方案,该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比,1)我们的适应过程是无监督的,消除了对多视图注释的需求。2)此外,我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对,从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说,S2DHAND建立在某些立体声约束上,包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记,从而允许可靠的适应性。评估结果表明,在内部和跨数据库设置下,S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现,并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面:https://github.com/ut-vision/s2dhand。
在发育过程中建立的表观遗传调控可维持代谢和其他基本细胞过程的转录表达和沉默模式,这些调控可在癌症中重新编程,为表型的持续改变提供分子机制。因此,代谢失调和重新编程是癌症的一个新兴特征,分子分类有机会成为精准治疗干预的关键初步步骤。然而,对大多数传统治疗方案产生治疗耐药性以及肿瘤复发,仍然是精准医疗的未解决问题,例如乳腺癌,现有数据可同时告知癌症基因型和表型。此外,癌细胞代谢环境的表观遗传重编程是治疗耐药性和癌症复发的最重要决定因素之一。重要的是,亚型特异性表观遗传-代谢相互作用深刻影响恶性转化、化疗耐药性和靶向治疗反应。因此,在本综述中,我们全面剖析了相互关联的表观遗传和代谢调控途径,然后将它们整合到可观察的癌症代谢-治疗-耐药轴中,从而为临床干预提供参考。将全基因组分析与对代谢元素、表观遗传重编程及其通过代谢分析整合的理解最佳地结合起来,可能会在单个肿瘤水平上解码缺失的分子机制。因此,尽管肿瘤代谢存在异质性,但将代谢生物化学与特定肿瘤及其微环境的基因型、表观遗传学和表型联系起来的提议方法可能能够成功地对表观遗传修饰物和致癌代谢物进行机制靶向。
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功,但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变,同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此,我们提出了 LiDAR4D,这是一个可微分的 LiDAR 专用框架,用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性,我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示,以由粗到细的方式实现有效重建。此外,我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成,我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
本系统文献综述批判性地研究了基于资源的观点(RBV)理论在供应链管理(SCM)中的应用。由Jay B. Barney于1991年开发,RBV认为公司的持续竞争优势是由其独特的资源和能力驱动的,这些资源和能力有价值,罕见,独特且不取消。RBV建议,公司的长期竞争优势源于其独特的资源和能力,这些资源和能力很有价值,罕见,难以模仿,并且不容易替代。尽管在战略管理中有很大的利用,但RBV在SCM中的直接应用却较少,尤其是在了解特定内部资源如何增强SCM功能和结果时。审查采用了一种系统的方法,分析了来自不同期刊的97个同行评审文章。此方法包括一个全面的搜索和评估过程,确保包含了重大研究,这些研究讨论了RBV在SCM中在各个工业中的应用。文章来自Scopus数据库,其中关键字与RBV和SCM相关,以确保详尽的主题覆盖范围。调查结果表明,自2010年以来,相关公共事件的明显增加,反映了对RBV对SCM的应用的学术和实际兴趣的日益增长的兴趣。调查结果表明,诸如整合区块链,人工智能和物联网之类的先进技术之类的新兴趋势被确定为战略资源,通过增强Suply链中的透明度,响应能力和响应能力来重新定义竞争景观。该评论还强调了SCM内可持续性实践的重要性,与RBV保持一致,以提供可持续的竞争优势。最终,这篇综述既有助于学术知识,又有助于实践者在战略上利用内部资源来应对当代挑战,为将来的探究全球供应链弹性和动态能力奠定了基础。
Amine Belhadi,Sachin S. Kamble,Venkatesh Mani,Charbel Jose Chiappetta Jabbour,Imane Benkhati。通过添加剂制造建筑供应链的弹性和效率:动态能力视图的一种偏见的观点。国际生产生产杂志,2022,249,20 p。 10.1016/j.ijpe.2022.108516。hal-04325568
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性,该卫星贴片在机器人所在,其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程,从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题,我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络,以取代相关操作。此外,我们将分类和回归预测结合在一起,以进一步降低位置距离误差。实验表明,我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的,可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言,我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43%和50%。
塑料欧洲希望对第17(2)条的“欧洲统计”模型 /地表到体积的更改表示关注,在即将到来的第18条委员会法规(EU)第10/2011号修正案中。此外,由于对这项拟议的立法修正案进行了公众磋商结束后进行了这种变化,因此我们认为必须强调我们对从每公斤每公斤6dm²升至12dm²的6 dm 2 dmg的变化的初步评估。我们预见了我们认为将增加对中级食品接触材料生产商的监管合规义务,而消费者保护的增加几乎没有可观的增加。因此,我们呼吁委员会推迟这一变化,并对“欧洲统计局”模型中使用的价值进行更彻底的评估,这是即将对更广泛的食品接触材料法规进行修订的一部分。