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AN9705 相干采样的理论视图 | 瑞萨电子
对于 N 的数据集，结果表明 F/F S 的比率必须具有等效比率 k 0 /N，该比率为有理数。如果不满足此条件，则会出现频率区间的模糊。DAS 系统剩下三个选项。首先，它可以使用窗口补偿非相干采样引起的频率伪影。但是，如果 DAS 系统的寄存器和计算能力有限，则非相干采样的补偿只能是微不足道的。第二种选择是让 DAS 系统固定系统的采样频率，计算连续波的频率，从而得到等效比率 F/F S = k 0 /N，该比率为有理数，然后将输入连续波调整到计算出的频率。第三种选择是让 DAS 系统固定连续波频率，计算系统的采样频率，得到合理的等效比 F/F S = k 0 /N，并将采样频率调整为计算出的频率。后两种选择是大多数 DAS 系统的实用方法。
侵入性肠道微生物的毒力短视图
为什么微生物损害其宿主是进化生物学的一个基本问题，与我们对传染病的理解广泛相关。已经提出了几种假设来解释这种“毒力的进化”。从这个角度来看，我们在人类肠道微生物组的特定背景下重新检查了这些假设之一，即短暂的进化。根据简短的视觉进化假设，毒力是殖民宿主中生态位膨胀的产物，该宿主在该宿主中的膨胀产物，在该宿主中，共生微生物的变异在组织和感染引起发病率或死亡率的部位中建立种群。这种进化很短 - 视而不见的是，感染这些组织和部位的进化变体不会传输到其他宿主。我们提出的具体假设是，某些导致侵入性感染和疾病的细菌是居住在肠道菌群中的共生细菌的短暂性进化的产物。我们提出了支持该假设的观察结果，并讨论了评估其对与肠道菌群特定成员相关的感染和疾病的一般应用所固有的挑战。然后，我们描述了如何使用基因组数据和动物模型实验来检验该假设，并概述了该研究将如何提供有关毒力的进化和遗传基础的基本信息，以及深入研究的细菌，却知之甚少，却知之甚少，包括人类和其他哺乳动物的肠道微生物。
FBCNet：用于脑机接口的多视图卷积神经网络
摘要 — 缺乏足够的训练样本和嘈杂的高维特征是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 的运动想象 (MI) 解码算法面临的主要挑战。为了应对这些挑战，受 MI 的神经生理特征的启发，本文提出了一种用于 MI 分类的新型滤波器组卷积网络 (FBCNet)。FBCNet 采用多视图数据表示，然后进行空间滤波以提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法即使在训练数据有限的情况下也能有效地训练网络。更重要的是，在 FBCNet 中，我们提出了一种新的方差层，可以有效地聚合 EEG 时域信息。通过这种设计，我们在四个 MI 数据集上将 FBCNet 与最先进的 (SOTA) BCI 算法进行了比较：BCI 竞赛 IV 数据集 2a (BCIC-IV-2a)、OpenBMI 数据集和两个来自慢性中风患者的大型数据集。结果表明，通过实现 76.20% 的 4 类分类准确率，FBCNet 为 BCIC-IV-2a 数据集设定了新的 SOTA。在其他三个数据集上，FBCNet 的二分类准确率提高了 8%。此外，我们使用可解释的 AI 技术提供了第一份关于健康受试者和中风患者之间判别性 EEG 特征差异的报告。此外，FBCNet 源代码可在 https://github.com/ravikiran-mane/FBCNet 上找到。
多视图单传感器红外摄像机的固定图案去除噪声
固定图案噪声（FPN）是由于成像传感器的反应中的不均匀性而在视频上存在的时间相干噪声。对于红外视频来说，这是一个常见的问题，它降低了观察者的质量并阻碍了随后的应用程序。在这项工作中，我们引入了FPN删除问题的概括，其中输入数据由具有相同FPN的几个不同序列组成。这是由红外摄像机通过镜子或相机本身（例如用于监视的镜子本身）捕获多个传感器的红外摄像机的动机。与从单个视图中的标准FPN删除问题相比，该多视图设置为FPN进行了更准确的估计。我们提出了一种新型的能量最小化，以进行多视图FPN去除，并提出了可以以离线和线路方式应用的两种优化算法。此外，我们还表明，提出的能量可以适应从单个视图中删除FPN的问题，并具有滚动窗口的方法，从而对最终的状态进行了显着改进。我们通过合成数据和来自监视红外摄像机的真实数据证明了所提出的方法的性能。
cheapnvs：实时在设备上狭窄的基线新型视图综合
摘要 - 各种视图的新视图合成（NVS）是由于其规模不足而臭名昭著的概率，并且通常需要大型，计算昂贵的方法来产生切实的结果。在本文中，我们提出了CheapNVS：基于新颖，有效的多个编码器/解码器设计的狭窄基线单视NVS的完全端到端方法，该方法以多阶段的方式训练。cheapnvs首先近似于在目标视图的摄像头姿势嵌入在摄像头姿势嵌入的轻巧可学习模块的费力3D图像翘曲，然后在遮挡的区域进行介绍，并并行，以实现显着的性能增长。一旦接受了开放式图像数据集的一部分训练，便宜的NVS却超过了最先进的图像，尽管更快的速度更快，并且记忆力少6％。此外，CheapNVS在移动设备上实时舒适地运行，在Samsung Tab 9+上达到30 fps。索引术语 - Novel视图合成； 3D摄影
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
人类大脑 BOLD 自发活动内部流动的拓扑视图
在静息态功能性磁共振成像 (rs-fMRI) 中可检测到的具有可变延迟的时空大脑活动会产生高度可重复的结构，称为皮质滞后线，它会从一个大脑区域传播到另一个大脑区域。使用数据计算拓扑方法，我们发现三角测量 rs-fMRI 视频帧中持续、重复的血氧水平依赖性 (BOLD) 信号显示出以前未检测到的拓扑发现，即覆盖大脑激活区域的涡旋结构。BOLD 信号传播中涡旋形状的持久性测量是根据大脑自发活动期间随时间上升和下降的贝蒂数进行的。重要的是，以 BOLD 信号传播的几何形状给出的数据拓扑提供了一种实用的方法来应对和避开神经数据中的大量噪声，例如非零 BOLD 信号邻域中不需要的暗（低强度）区域。我们的研究结果已被整理并可视化为图表，这些图表能够追踪间歇性出现在 rs-fMRI 视频帧序列中的非平凡 BOLD 信号。这种对变化的滞后结构的追踪最终会形成所谓的持久条形码，这是一种象形文字，它提供了一种方便的视觉方式来展示、比较和分类大脑激活模式。
迈克尔·莱文（Michael Levin）作品内容的TGD视图
3形态发生的TGD视图12 3.1可能基于TGD的形态发生视图。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 3.2膜电位和间隙连接连接如何定义形态遗传程序？ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 3.2.1事实。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 3.2.2与目标电动编码有关的问题。 。 。 。3形态发生的TGD视图12 3.1可能基于TGD的形态发生视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2膜电位和间隙连接连接如何定义形态遗传程序？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2.1事实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2.2与目标电动编码有关的问题。。。。。。。。。。。。。。13 3.3如何产生潜在的梯度？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.4 MB的状态如何充当进化模板？。。。。。。。。。。。15 3.4.1平面分裂会发生什么？。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.5一些问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
胎儿大脑的中线矢状视图：从3D移至2D
摘要本研究的目的是通过使用二维（2D）技术来评估胎儿大脑的中线结构并将其与三维（3D）技术进行比较，研究简化方法的有效性。这项研究是在60例颅内解剖结构的60个胎儿和10个胎儿的胎儿中进行的，涉及妊娠19至28周的中线大脑结构。超声检查是在Voluson E8 BT10上进行的。2D平面是通过通过前后方纤维对换能器对准换能器以及通过跨性别的超声图或经阴道超声图（TVS）方法对准换能器的。也通过3D获得了中位平面。访问。2D和3D平面进行了定性比较。3D中线矢状平面可以在48/50个正常胎儿中可视化。总共获得了2D中间平面，通常更容易，更迅速地获得。电视也用于臀位表现的胎儿中。2D图像和3D图像之间有一个很好的相关性。异常组包括10个胎儿。在所有情况下，诊断均可通过2D和3D视图进行，但3D添加了临床上有用的信息，尤其是在两个具有后窝病变的胎儿中。2D中位数观点可很好地显示解剖学以及异常。使用高分辨率探测器，2D中间飞机足够好，可以弥补3D平面景观，尤其是在3D设备和3D技术专业知识的发展中国家中。