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World File Search System语义
seg-slam：动态室内RGB-D视觉大满贯整合几何和基于Yolov5的语义信息
摘要：同时定位和映射（SLAM）对于移动机器人技术至关重要。大多数vi-sual SLAM系统都假定环境是静态的。但是，在现实生活中，有许多动态对象，会影响这些系统的准确性和鲁棒性。为了改善视觉大满贯系统的表现，这项研究提出了基于定向的快速和旋转简短（ORB）-Slam3框架的动态视觉大满贯（SEG-SLAM）系统，您只能看一次（YOLO）V5深学习方法。首先，基于ORB-SLAM3框架，Yolov5深学习方法用于构建用于目标检测和语义分割的融合模块。此模块可以有效地识别并提取明显和潜在动态对象的先验信息。第二，使用先前的信息，深度信息和表现几何方法为不同的动态对象开发了差异化的动态特征拒绝策略。因此，提高了SEG-SLAM系统的定位和映射准确性。最后，拒绝结果与深度信息融合在一起，并使用点云库构建了无动态对象的静态密集映射。使用公共TUM数据集和现实世界情景评估SEG-SLAM系统。所提出的方法比当前动态视觉大满贯算法更准确，更健壮。
哪种感觉主导多感官语义理解？大脑解码研究
摘要 从大脑活动中解码语义意义已引起越来越多的关注。神经语言学家发现语义感知对多感官刺激是开放的，因为词义可以通过听觉和视觉输入传递。先前从神经影像数据中解码语义意义的工作主要利用跨模态刺激（即文本-音频对、文本-图片对）触发的大脑激活模式。他们的目标是开发一个更复杂的计算模型来探究语言理解行为中的哪些信息在人脑中得到体现。而大脑接收这些信息如何影响解码性能却被低估了。本研究将词语理解的多感官整合分别分离到书面文本、口头文本和图像感知中，探索大脑表征中单感官信息的解码效率和可靠性。研究结果表明，就单感觉而言，当语义以图片表示时，解码最为成功，但当同类词具有相关含义时，这种效果就会消失。这些结果揭示了大脑解码方法中的模态依赖性和多感觉增强。
语义和几何蛋白
抽象蛋白质工程是合成生物学的关键方面，涉及现有蛋白质序列中氨基酸的修改12，以实现新颖或增强的功能13和物理性能。准确预测蛋白质变异效应需要彻底了解蛋白质序列，结构和功能。深度学习方法在指导蛋白质修饰方面具有出色的性能，可改善16个功能。然而，现有方法主要依赖于蛋白质序列，蛋白质序列在有效地编码氨基酸局部环境的几何方面时面临17个挑战，而18通常在捕获与蛋白质折叠稳定性，内部分子19相互作用和生物功能有关的关键细节方面经常缺乏。此外，在预测蛋白质热稳定性方面的20种方法中缺乏基本评估，尽管它是一种关键的物理特性，在实践中经常研究21种。为了应对这些挑战，本文介绍了一个新颖的22个预训练框架，该框架整合了蛋白质初级23和第三纪结构的顺序和几何编码器。该框架通过24模拟野生型蛋白上的自然选择来指导突变方向，并根据其25个效果来评估变异效应以执行特定功能。我们使用三个基准26评估提出的方法，其中包括300多个深突变扫描测定法。Pytorch 32实现可在https://github.com/tyang816/protssn上获得。33与其他零击28学习方法相比，预测结果在广泛的实验中展示了27个出色的表现，同时又在可训练的参数方面保持最低成本。这项29项研究不仅提出了一个有效的框架，以实现更准确，更全面的30个预测，以促进有效的蛋白质工程，而且还增强了Silico评估中的31系统，以使未来的深度学习模型更好地与经验要求保持一致。
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
对视频语义标签的开放物的分析
以前，我们表明在Harsha湖水样品中预防性添加葡萄糖可以抑制蓝细菌的生长，至少在短时间内。当前的研究在整个Harsha Lake Bloom季节都用葡萄糖测试了蓝细菌对照。水样（1000毫升）从6月9日开始从Harsha Lake收集，从6月9日开始，一直持续到2022年8月24日。到两个7升聚丙烯容器中的每个容器中，加入了500毫升的Harsha湖水，并将容器放置在受控环境室中。添加了一个标记为“处理过的”的容器，添加了0.15 g的葡萄糖，并且在标有“控制”的容器中没有任何添加。之后，收集了每个容器的三个25 mL样品，并每周用于16S rRNA基因测序。然后，每周新收集1000毫升Harsha湖水，每个容器中添加500毫升，并在“处理过”的容器中添加0.15 g葡萄糖。示例数据用于检查处理容器和对照容器之间细菌群落组成的差异。用葡萄糖治疗通过1）减少分类分类的多样性，2）在很大程度上消除了蓝细菌分类群，以及3）增加非细菌分类群的子集的相对丰度（例如proteeeabobacteria and Proteeebacteria and actacinobacteriota）。尽管每周直接从湖水衍生出投入，但在时间上观察到了这些影响。在每周接收湖水中添加葡萄糖的情况下，在整个夏季布鲁姆季节中抑制了蓝细菌种群。葡萄糖似乎以氰基细菌为代价刺激某些细菌类群的多样性。
llm增强语义相似性指标...
在这项研究中，我们利用LLM来增强语义分析并为文本开发相似性指标，以解决传统无监督的NLP指标（如Ruge和Bleu）的局限性。我们开发了一个框架，其中LLM（例如GPT-4）用于放射学报告的零摄影文本标识和标签生成，然后将标签用作文本相似性的测量值。通过在模拟数据上测试提出的框架，我们发现GPT-4生成的标签可以显着提高语义相似性评估，而得分比传统的NLP指标更与临床基础真理紧密相符。我们的工作证明了使用LLMS对高度专业域的半定量推理结果对文本数据进行语义分析的可能性。虽然实施了用于放射学报告相似性分析的框架，但它的概念也可以扩展到其他专业领域。
实时3D语义场景感知具有双眼视觉的自我中心机器人
摘要 - 在室内移动的同时，感知具有多个对象的三维（3D）场景对于基于视觉的移动配件至关重要，尤其是对于增强其操纵任务的尤其是。在这项工作中，我们为具有双眼视觉的自我中心机器人提供了实例分割，特征匹配和点集注册的端到端管道，并通过拟议的管道展示了机器人的抓地力。首先，我们为单视图3D语义场景分割设计了一个基于RGB图像的分割方法，并利用2D数据集中的常见对象类将3D点封装在对象实例的点云中，通过相应的深度映射。接下来，根据先前步骤中匹配的RGB图像中感兴趣的对象之间的匹配关键，提取了两个连续的点云的3D对应关系。此外，要意识到3D特征分布的空间变化，我们还根据使用内核密度估计（KDE）的估计分布（KDE）来称量每个3D点对，随后可以使稳健性具有较小的中心范围，同时求解点云之间的刚性转换。最后，我们在7-DOF双臂Baxter机器人上测试了我们提出的管道，并使用安装的Intel Realsense D435i RGB-D相机测试了我们的管道。结果表明我们的机器人可以在移动时分割感兴趣的对象，注册多个视图，并掌握目标对象。源代码可在https://github.com/mkhangg/semantic Scene感知上获得。
机器和机器人视觉中用于对象检测、语义分割和人类动作识别的机器学习和深度学习综述
摘要：机器视觉是一门旨在在计算机中复制人类视觉感知的跨学科领域，它取得了快速发展并做出了重大贡献。本文追溯了机器视觉的起源，从早期的图像处理算法到它与计算机科学、数学和机器人技术的融合，从而产生了一个独特的人工智能分支。机器学习技术（尤其是深度学习）的整合推动了其在日常设备中的增长和应用。本研究重点关注计算机视觉系统的目标：复制人类的视觉能力，包括识别、理解和解释。值得注意的是，图像分类、物体检测和图像分割是需要强大数学基础的关键任务。尽管取得了进展，但挑战依然存在，例如澄清与人工智能、机器学习和深度学习相关的术语。精确的定义和解释对于建立坚实的研究基础至关重要。机器视觉的发展反映了模拟人类视觉感知的雄心勃勃的旅程。跨学科合作和深度学习技术的整合推动了模拟人类行为和感知的显著进步。通过这项研究，机器视觉领域继续塑造计算机系统和人工智能应用的未来。
重新分析O（N）模型的关键指数通过功能重新归一化组的流体动力学方法 胆汁盐水解酶-Catania 戒烟对糖尿病的影响 - ... 调查SIC MOSFET身体二极管反向恢复和快速恢复条件 益生菌的应用及其潜在的健康益处 linbo3薄膜通过溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法，使用新型的杂物锂 - niobium前体 比较了地球的环境生命周期表现 - 从场景图中基于变压器的图像生成 阐明阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中氧化应激和炎症生物标志物的复杂性：全面的评论 药理增强 回顾牙周组织工程和骨再生的见解和进步 Edaphobase 2.0 通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议 3D网格语义分割的图形变压器 影响农民参与自愿碳市场的意图的因素：计划行为的扩展理论
理解微观自由度在强烈相互作用的系统的行为是许多物理领域的主要目标，范围从结构镜[1,2]到基本粒子理论[3,4]，甚至延伸到量子重力[5,6]。但是，这些系统的第一原则计算通常非常困难，并且需要强大的工具。计算在系统进行相转换时特别具有挑战性，因为可能会出现新的自由度并变得相关。在这种情况下，基本理论必须始终如一地关联这两个阶段，从而描述了从一组自由度到另一组自由度的过渡。对于二阶过渡，系统在所有长度尺度上的行为取决于有限的所谓关键指数。这一问题的许多现代方法中的一种是功能重新归一化组（FRG）[7-11]，也称为精确的重新归一化组（RG）或
信息受限的神经语言模型揭示不同大脑区域对语义、句法和上下文的敏感性
神经语言学的一个基本问题涉及语音理解过程中涉及句法和语义处理的大脑区域，包括词汇（文字处理）和超词汇层面（句子和话语处理）。这些区域在多大程度上是分离的或交织的？为了解决这个问题，我们引入了一种新方法，利用神经语言模型生成分别编码语义和句法信息的高维特征集。更准确地说，我们在文本语料库上训练词汇语言模型 GloVe 和超词汇语言模型 GPT-2，我们从中选择性地删除了句法或语义信息。然后，我们评估从这些信息受限模型中得出的特征在多大程度上仍然能够预测人类聆听自然文本的 fMRI 时间过程。此外，为了确定参与超词汇处理的大脑区域的整合窗口，我们操纵提供给 GPT-2 的上下文信息的大小。分析表明，虽然大多数参与语言理解的大脑区域对句法和语义特征都很敏感，但这些影响的相对大小在这些区域有所不同。此外，与语义或句法特征最相符的区域在左半球比在右半球在空间上分离得更开，而右半球对较长的上下文的敏感性高于左半球。我们方法的新颖之处在于能够通过操纵训练集来控制模型嵌入中编码的信息。这些“信息受限”模型补充了以前使用语言模型探索语言神经基础的研究，并为其空间组织提供了新的见解。