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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。
基于资源的视图理论及其在供应链管理中的应用：系统文献评论
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。
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
降级扩散模型的替代视图
- （慢）收敛（例如，参见Bakry等，2008） - 快速的对数圆形分布的快速（例如，F convex）（Dalalyan，2017年，Durmus和Moulines，2017年，2017年，Chewi，Chewi，2022等）
透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应
白粉病是草莓生产中最有问题的疾病之一。迄今为止，很少有商业草莓品种被认为具有完全耐药性，因此，必须实施广泛的喷雾计划来控制病原体。在这里，使用大规模的场实验来确定各种草莓基因型面板中叶片和水果组织的白粉病耐药性状态。该表型数据用于识别与组织粉状霉菌耐药性相关的定量性状核苷酸（QTN）。总共发现六个稳定的QTN与叶面耐药性相关，其中1个QTN在7D染色体上与耐药性增加61％有关。与叶子的结果相反，没有QTN与抗果疾病抗性有关，并且在草莓果实上观察到了高度的耐药性，在水果和叶面症状之间未观察到遗传相关性，表明组织特异性反应。除了遗传基因座的鉴定之外，我们还证明了基因组选择可以导致跨基因型的叶面耐药性快速增长，并有可能捕获人群中存在的遗传叶子抗性的50％。迄今为止，自然抵抗的定量性质和与性状的遗传控制有关的知识的定量性质阻碍了草莓中强大的白粉病耐药性的繁殖。这些结果通过为社区提供可用于基因组知情育种的大量信息来解决这一短缺，实施可能会提供一种自然的抵抗策略来打击白粉病。
使用合成数据改善稀有摄像机视图中的2D人姿势估计
大规模，手动注释的数据集的可用性在人类姿势估计中具有极大的先进研究，从2D单眼图像估计，这与诸如手势识别和动作识别之类的相关性密切相关。当前数据集（例如[1，16，20]）主要包含来自我们所谓的轨道视图的图像，即侧面，前后视图，其中最重要的是，诸如对象或分裂的挑战，例如对象或分裂的挑战。他们专注于日常活动，例如站立，坐着和步行。因此，大部分研究都致力于解决遮挡和专业数据集（[19，41]），以评估姿势估计模型在涉及封闭个体的情况下的有效性。不寻常的观点的问题受到了较少的关注。在我们所说的极端观点中（顶部和bot-