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World File Search System遮挡
遮挡的面部图像的分类...
在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集，导致平均平均精度达到95.46％。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法，用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围，例如鼻子，嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题，本文[3]将问题分为三个步骤：面部解析，遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此，该模型在实际的遮挡数据上表现良好，这在先前的方法中是无法实现的。
通过显着引导的贴片转移的遮挡人重新识别
近年来，仿制药的重新识别已取得了显着改善，但这些方法的设计是在人们可以使用的整个身体的假设下设计的。当由现实世界应用中的各种障碍物引起的遮挡时，这种假设会带来明显的表现降解。为了解决这个问题，已经出现了数据驱动的策略，以增强模型的遮挡性稳健性。在随机擦除范式之后，这些策略通常采用随机生成的噪声来取代随机选择的图像恢复以模拟障碍物。但是，随机策略对位置和内容不敏感，这意味着它们不能在应用程序方案中模仿现实世界的遮挡案例。为了克服此限制并充分利用数据集中的真实场景信息，本文提出了一种更直观，更有效的数据驱动策略，称为显着性贴片传输（SPT）。与视觉变压器结合使用，SPT使用显着贴片选择了人员实例和背景障碍。通过将人实例转移到不同的背景障碍物中，SPT可以轻松生成光真实的遮挡样品。此外，我们提出了一个与联合（OIOU）进行遮挡意识到的交叉点，以筛选面罩，以过滤更合适的组合和类临时策略，以实现更稳定的处理。对封闭和整体人士重新识别基准进行的广泛的实验评估表明，SPT在遮挡的REID上提供了基于VIT的REID算法的显着性能增长。
一种新的方法，用于通过兔子中的小冠状动脉遮挡经皮诱导心肌梗塞
心律失常心脏死亡（SCD）是心肌梗塞（MI）后死亡率的重要原因。兔子具有与人类相似的心脏电生理学，因此是研究MI心律失常后的重要小动物模型。既定的手术冠状动脉结扎方法导致了胸膜粘连，从而阻碍了心外膜电生理学研究。粘附不存在，这也与手术发病率降低有关，因此代表了该方法的明确表现。先前已经在大兔子（3.5 - 5.5 kg）中描述了经皮。在这里，我们描述了一种新型的经皮Mi诱导方法，以较小的兔子（2.5 - 3.5 kg）在商业上很容易获得。新西兰白兔（N¼51名男性，3.1±0.3 kg）使用ISO叶片（1.5 - 3％）麻醉，并接受了涉及微无压尖端部署（1.5 fr，5 mm）的经皮MI手术（1.5 mm），冠状连接手术或shamshamshams手术。心电图（ECG）记录用于确定冠状动脉闭塞的限制。血液样本（1和24 h）用于心脏肌钙蛋白I（CTNI）水平。的射血分数（EF）在6 - 8 wk时测量。然后将兔子安乐死（安乐死）和心脏加工以进行磁共振成像和组织学。两组的死亡率相似。疤痕量，CTNI和EF在两个MI组之间都是相似的，并且与各自的假对照截然不同。因此，在兔子（2.5 - 3.5千克）中，微导管尖端部署的特性冠状动脉闭塞是可行的，并且产生具有类似炭的MI与手术结扎相似的MI，并且具有较低的程序性创伤，并且没有表达粘附。
BIFRNet：一种受大脑启发的特征恢复 DNN，用于部分遮挡图像识别
部分遮挡图像识别 (POIR) 问题长期以来一直是人工智能面临的挑战。处理 POIR 问题的常用策略是使用非遮挡特征进行分类。不幸的是，当图像被严重遮挡时，此策略将失去效果，因为可见部分只能提供有限的信息。神经科学领域的一些研究表明，特征恢复（填充遮挡信息并称为非模态补全）对于人脑识别部分遮挡图像至关重要。然而，特征恢复通常会被 CNN 忽略，这可能是 CNN 对 POIR 问题无效的原因。受此启发，我们提出了一种新颖的受大脑启发的特征恢复网络 (BIFRNet) 来解决 POIR 问题。它模拟腹侧视觉通路来提取图像特征，并模拟背侧视觉通路来区分遮挡和可见图像区域。此外，它还使用知识模块存储对象先验知识，并使用完成模块根据可见特征和先验知识恢复遮挡特征。在合成和真实世界遮挡图像数据集上进行的深入实验表明，BIFRNet 在解决 POIR 问题方面优于现有方法。特别是对于严重遮挡的图像，BIRFRNet 大大超越其他方法，接近人脑性能。此外，受大脑启发的设计使 BIFRNet 更具可解释性。
通过事件增强多模态实现图像去遮挡...
摘要：透过密集遮挡重建场景图像是一项重要但具有挑战性的任务。传统的基于帧的图像去遮挡方法在面对极其密集的遮挡时可能会导致致命的错误，因为有限的输入遮挡帧中缺乏有效的信息。事件相机是受生物启发的视觉传感器，它以高时间分辨率异步记录每个像素的亮度变化。然而，仅从事件流合成图像是不适当的，因为事件流中只记录了亮度变化，而初始亮度是未知的。在本文中，我们提出了一种事件增强的多模态融合混合网络用于图像去遮挡，它使用事件流提供完整的场景信息，使用帧提供颜色和纹理信息。提出了一种基于脉冲神经网络（SNN）的事件流编码器，以有效地对事件流进行编码和去噪。提出了比较损失以生成更清晰的结果。在基于事件和基于帧的大规模图像去遮挡数据集上的实验结果表明，我们提出的方法达到了最先进的性能。
通过天空图像进行遮挡扰动深度学习概率太阳预报：预印本
摘要 — 由于太阳能资源本身的不确定性，太阳预报正在转向概率范式。输入不确定性量化是建模太阳不确定性的广泛使用和最佳方法之一。然而，与其他输入源（例如数值天气预报模型）相比，纯基于天空图像的概率太阳预报落后了。在这项研究中，开发了一种遮挡扰动卷积神经网络，称为 PSolarNet。PSolarNet 提供来自天空图像序列的全球水平辐照度的非常短期的确定性预报、预报场景和概率预报。基于 6 年开源数据的案例研究表明，开发的 PSolarNet 能够生成准确的 10 分钟确定性预报，标准均方根误差为 5.62%，预测场景逼真多样，与实际时间序列的平均相关性为 0.966，概率预报可靠而敏锐，标准连续排序概率得分为 2.77%。索引术语 — 深度学习、太阳预报、天空图像处理、贝叶斯模型平均
牙科遮挡中的实际程序 - 下载
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用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
高真空遮挡PHACO的安全性和有效性带有流量控制浪涌预防
Menapace R.微型和微切口性白内障手术 - 对当前技术的重要回顾。欧洲眼科评论。2009年9月20日； doi：10.17925/eor.2009.03.02.52
virtualdsa ++：自动分割，船只标签，遮挡检测和图形搜索CT-Angiography数据
抽象计算机层析成像血管造影（CTA）是诊断脑血管疾病（如缺血性中风）中最常用的方式之一。通常，缺血性卒中病例的感兴趣解剖结构是威利斯及其外围的圆圈，即大脑动脉，因为这些血管是闭塞的最突出的候选者。这些血管中闭塞的诊断仍然具有挑战性，这不仅是由于周围的容器大量，而且还因为大量的解剖变异。我们提出了一个完全自动化的图像处理和可视化管道，该管道为CTA数据提供了脑动脉树的完整分割和建模。该模型本身可以实现不重要的容器结构的交互式掩蔽。静脉，例如鼻窦的静脉，以及最短路径的互动规划，旨在用于准备进一步治疗，例如机械血栓切除术。此外，该算法会自动标记脑动脉（左右脑动脉，左右动脉，前大脑前动脉短，左右动脉左右动脉）检测这些血管中的闭塞或中断。所提出的管道不需要先前的非对比度CT扫描，并且可以像数字减法血管造影（DSA）一样实现可比较的分割外观。