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知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
一种基于转换的量子物理合成方法，用于最近的邻居体系结构
摘要：量子回路的物理合成概念，即合成和物理设计过程之间的相互作用，是在我们以前的工作中首次引入的。这个概念激发了我们提出的一些技术，这些技术可以最大程度地减少在最近邻居建筑上运行电路所需的额外插入交换操作的数量。最小化掉期操作的数量可能会降低量子电路的延迟和误差概率。着眼于这个概念，我们提出了一种基于转换规则的物理综合技术，以减少最近邻里建筑中交换操作的数量。将电路的Qubits映射到目标体系结构提供的物理量子位之后，我们的过程被此映射信息提供了。我们的方法使用获得的位置和调度信息将某些转换规则应用于原始Netlist，以减少在体系结构上运行电路所需的额外交换门的数量。我们遵循两项政策，以应用转换规则，贪婪和基于仿真的策略。仿真结果表明，与文献中最好的基于贪婪和基于模拟的基于基于通量的策略，该提出的技术分别将额外掉期操作的平均数量降低了约20.6％和24.1％。
由您的邻居判断：大型和异构样本的大脑结构规范性概况
从本文准备中使用的数据是从德国国家队列（Nako）获得的（www.nako。de）。NAKO由联邦教育和研究部（BMBF）[项目资金参考编号：01er1301a/b/c，01er1511d，01er1er1er1801a/b/c/c/c/c/d and 01er2301a/b/c]，联邦德国和HelmHoltz联合会，该协会和Intistations and Intisitation and Interitation and Interitation and the Institation and the Interitation and Institation and Interations and Interations and Interations and Interations and Interitation and Interations。Nako研究人员在致谢中列出。b在本文制备中使用的数据是从阿尔茨海默氏病新型倡议（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。ADNI于2003年作为公私合作伙伴关系成立，由主要研究员Michael W. Weiner，医学博士领导。ADNI的主要目标是测试是否可以合并串行磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET），其他生物学标记物以及临床和神经心理评估，以衡量轻度认知障碍（MCI）和早期阿尔茨海默氏病的进展。c的数据用于准备本文的数据是从额叶洛巴尔变性神经影像学计划（FTLDNI）数据库中获得的。NIFD/FTLDNI的调查人员为FTLDNI和/或提供的数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写（除非另有列出）。FTLDNI研究人员在“确认”部分中进一步列出。AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。准备本文中使用的数据是从澳大利亚成像生物标志物和衰老的生活方式旗舰研究（AIBL）获得的，该研究由英联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库（www.loni.usc.usc.edu/adni）提供。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
两个邻居海绵的形态和微生物组策略，以应对地中海二氧化碳的低pH值
海洋酸化（OA）深刻影响海洋生物化学，从而导致生物多样性损失。porifera通常被预测为获胜者分类单元，但是应对OA的策略可能会有所不同，并可能产生多样化的健身状况。在这项研究中，比较了基于V 3 - V 4 16S rRNA基因标记的微生物移位，均具有高微生物丰度（HMA）的邻居无聊的肾脏肾状态肾小管和低微生物含量（LMA）微生物群。海绵Holobionts在具有低pH值（PHT〜7.65）的CO 2通风系统中共发生，并且在Ischia岛附近具有环境pH（pHT〜8.05）的控制位点，代表了研究未来OA的自然类似物，并且面对全球环境变化，物种的反应。微生物的多样性和组成在两个物种跨越不同，但在不同的水平上有所不同。在Cunctatrix中检测到核心分类单元的数量增加，在OA下，在肾牙叶梭状芽孢杆菌中报道了更多样化和柔性的核心微生物组。通气S. cunctatrix表现出形态障碍，以及假定的压力诱导的营养不良的迹象，表现为：1）α多样性的增加，2）从海绵相关的微生物向海水微生物转移，以及3）高营养不良评分。肾形状在代替中，没有形态变化，失调分数低，并且α多样性的降低和排气标本中的核心分类量降低。因此，
工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼
13植物的邻里环境可以改变其与其他生物的相互作用，但对14这些动态的发生鲜为人知，尤其是在土壤微生物中。15个根际土壤中的微生物群落受许多因素的影响，包括非生物条件和根源信号。在16个特定的根部，根渗出液对根际组装有很强的影响，对非生物17条件的变化做出反应，并帮助植物与邻居相互作用。因此，我们预测根渗出量可能在邻居引起的根际社区的转变中起着核心作用。我们进行了一项温室19实验，以测试这一点，并确定焦点细菌群体如何在不同邻居旁边发生的斑点植物，即20个Panicum virgatum，以及这些偏移是否通过邻居诱发的根部渗出变化介导21。我们发现，邻居改变了焦点植物22个渗出液和根际群落，当焦点植物旁边是23个最有竞争力的邻居Rudbeckia hirta时，变化是最大的，这降低了焦点植物的生长和氮24的吸收。几个因素导致了邻居对根际组装的影响，包括邻居25个诱发的氮限制期间根渗出液的变化和来自26个邻居根的根部的微生物溢出。使用额外的土壤孵育，我们还发现，这些变化对土壤养分的影响比对微生物组装具有更大的影响。总体而言，我们表明邻居28影响彼此的微生物组，并突出显示了邻居诱导的根渗出液的变化，这是一种可能发生的29个机制。这项工作表明，根际组装在30个混合物种社区中可能有所不同，因此强调了考虑31个邻里环境的微生物组研究的需求。
年龄、繁殖策略、种群密度和邻居数量对草原麻雀 (Passerculus sandensis) 领地大小和形状的影响
摘要 动物繁殖领地的大小和形状是受多种内在和外在因素影响的动态特征，对生存和繁殖具有重要意义。定量研究这些领地特征的变化可以更深入地了解动物生态学和行为。我们探讨了年龄、繁殖策略、种群密度和邻居数量对岛屿草原麻雀种群繁殖领地大小和形状的影响。我们的数据集包括 11 年间采样的 225 只雄性 407 个繁殖领地。我们将领地大小与雄性领地持有者的年龄、雄性的繁殖策略（一夫一妻制与一夫多妻制）、研究种群中的鸟类数量（种群密度）和直接领地邻居的数量（局部密度）进行了比较。我们发现领地大小存在很大差异，领地面积从 57 到 5,727 平方米（0.0057-0.57 公顷）相差两个数量级。年龄较大的雄性拥有较大的领地，一夫多妻制的雄性拥有较大的领地，在人口密度较高的年份，领地较小，较大的领地与更近的领地邻居相关。我们还发现领地形状存在很大差异，从近圆形到不规则形状。有更多邻居的雄性拥有不规则形状的领地，但形状不会因雄性年龄、繁殖策略或种群密度而变化。对于寿命为 2 年或更长时间的雄性，我们发现领地大小在几年内存在强烈的一致性个体差异，但领地形状的个体差异较小，这表明大小具有较高的可重复性，而形状具有较低的可重复性。我们的工作提供了证据表明，鸣禽的领地是高度动态的，它们的大小和形状既反映了内在因素（年龄和繁殖伴侣的数量），也反映了外在因素（人口密度和领地邻居的数量）。关键词：地理信息系统、GIS、邻域大小、Passerculus sandensis、种群规模、资源防御、草原麻雀、领地性、领地形状
应用K-Nearest邻居机器学习算法用于预先销售畅销产品Muhtajuddin Danny 1*，Asep Muhidin 2，AK
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展，并伴随着信息技术的进步，使零售公司陷入了更严格，更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求，PT LG Innotek必须提高产品质量，并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此，PT LG Innotek Indonesia需要进行分析，以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法（尤其是K-Neartible最邻居方法）进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果，预测结果的精度水平为94.74％，错误率为5.26％。具有高度的准确性和较低的错误率，可以得出结论，K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。
山区迁移：了解1900-19的山区大流行对西部山区中部社区的影响
自2020年代初期19020年初期大流行以来，我们观看了住房市场，城市生活和住宅模式的巨大变化，以深厚而持久的方式影响了美国城市及其社区。西部城市尤其经历了远程办公和偏远的工人的涌入，新居民从更昂贵的城市中推出，而新的住房市场投资比该国任何其他地区都更快，更大地提高了房价。然而，在谈话中经常被忽视，即关于19009年大流行对西部山区住房的影响，是中间社区，即在经济扩张和撤离之间处于边缘的城市，既不增长也不在下降。中间社区长期以来一直是西部城市山区的基础心脏，但是缺乏社区发展投资美元和针对它们的公共政策导致了他们缓慢的侵蚀。有了来自邻居工作大瀑布（Greatworks Pocatello）和邻居盐湖城（Neighborworks Pocatello）的邻居工作的见解，本文的目的是（1）确定三个案例研究城市中的中间社区，（2）了解这些社区所面临的挑战以及它们如何受到邻居工作的核对范围，以及如何对邻居组织的影响。最终，这项研究将支持整个地区的住房和社区发展从业人员，他们正在努力应对大流行后的社区变化，有助于阐明中间社区的特定需求，确定正在进行的社区发展计划（或无法为他们服务），并设置由中间社区的邻居工作中的邻居工作所做的强大工作。