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知识图谱评价指标
MR-MKG方法通过利用MMKG中的丰富知识（图像、文本和知识三元组），显著增强了LLMs的多模态推理能力，展示了其在多模态问答和类比推理任务上的有效性和优势。论文题目：Multimodal Reasoning with Multimodal Knowledge Graph论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.02030。
混合现实（MR）作为“物理世界与虚拟世界的动态融合体”，其核心价值在于用虚拟信息增强人类对物理世界的感知与干预能力。而AI技术的引入，本质上是为MR系统注入“理解-预测-自适应”的智能内核——从实时空间定位到多模态意图识别，从虚拟对象的动态生成到用户体验的个性化优化，AI正在重新定义MR应用的边界。本文以AI应用架构师的视角，系统性拆解AI驱动MR应用的设计逻辑：从“第一性原理”推导MR与AI的融
本文将从AI应用架构师如何通过需求分析明确MR应用的痛点？如何选型AI技术匹配MR场景需求？如何设计融合架构让AI与MR组件高效协同？如何通过实战案例实现“智能MR应用”？需求分析：明确MR应用的核心痛点（场景理解、交互自然性、内容生成等）；技术选型：根据痛点选择对应的AI技术（如YOLOv8用于场景理解，GPT-4用于语音交互）；架构设计：构建“感知-决策-生成-交互-优化”的分层架构，让AI与
通过以上的测试步骤，我们可以使用泰克MDO3054混合域示波器准确地进行纹波测试。在测试过程中，纹波是一个重要的指标，它反映了信号的稳定性和质量。总结一下，泰克MDO3054混合域示波器是一款功能强大的测试设备，可以用于纹波测试。通过频域分析的方法，我们可以准确地评估信号的稳定性和质量。泰克MDO3054混合域示波器是一种功能强大的测试设备，它可以同时进行时域和频域的测量。在进行纹波测试时，我们可
游戏分为白天/夜晚两部分。白天时玩家需要在场景中放置基地，然后通过扫描场景来构建出独特的防线（比如在现实中扫描一个桌子，在游戏的虚拟场景中就会出现一个相同形状的障碍物，敌人需要绕开或翻越障碍物才能继续前进）。除此之外，玩家通过拖动防御塔卡牌，可以在场景中放置对应的防御塔（类似植物大战僵尸），在一切完成后，游戏进入夜晚部分：从某处会源源不断地刷出怪物朝基地进攻，当所有怪物死亡后，玩家获胜；当基地被摧
特点包括：空间交互和UI的跨平台输入系统。除了上述工具，还有其他一些工具和平台，如Vuforia、ARKit、ARCore等，它们虽然主要用于AR开发，但也可以在一定程度上支持MR应用的开发。MRTK 3是最新的版本，它建立在Unity的XR管理系统和XR交互工具包基础之上，提供了跨平台的输入系统和构建基块，支持快速原型制作和可扩展的框架设计。这是Microsoft提供的一个工具，用于发现、更新和
当AI从"文本框里的对话者"变成"虚实融合的协作伙伴"，提示工程的边界被彻底打破——你需要让AI"看得到"空间位置、"摸得到"虚拟物体、“跟得上"用户的动作。本文将揭秘提示工程架构师如何用10个核心技巧，把传统的"文本提示"升级为"多模态沉浸式提示”，让AI在混合现实（MR）世界里像人类一样自然交互。我们会用"导航APP升级"的生活化比喻拆解复杂逻辑，用可运行的Python代码演示多模态提示生成，
hive调优
需求+测试数据有如下订单数据订单id商品id成交金额Pdt_01222.8Pdt_0525.8Pdt_03522.8Pdt_04122.4Pdt_05722.4Pdt_01222.8现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易分析a) 利用“订单id和成交金额”作为key，可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区，按照金额排序，发送到reduceb) 在reduce端利用grouping
当AI的“大脑”遇上混合现实（MR）的“虚实桥梁”，一场沉浸式智能体验的革命正在发生——工业工人戴着MR头盔看机器内部的数字孪生模型，医生通过MR模拟手术切口的真实触感，学生用MR“触摸”1亿年前的恐龙骨骼。如何让AI在16ms内完成多模态场景理解？如何让虚拟物体像现实物体一样“遵守物理规则”？如何让AI的决策与用户的实时交互无缝衔接？本文将拆解AI驱动MR应用的三大核心难题——实时性瓶颈、多模态
虚拟化身是一种集成机器人系统，例如类人机器人，它使我们能够远程地即时地看到、听到、触摸并与世界任何地方的物理环境和其他人互动，就像亲临现场一样。此前用于教授机器人新行为的先进技术速度缓慢、不一致、效率低下，并且通常仅限于在高度受限的环境中执行定义狭窄的任务。通过将Haption的精确触觉反馈与Franka Research 3的力敏功能相结合，该远程操作装置为先进的人工智能和机器人研究树立了逼真、
最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。
问题：ccache: error: Failed to create temporary file for /home/jyy/.ccache/tmp/tmp.cpp_stderr: Permission denied3rdparty/nanogui/CMakeFiles/mrpt-nanogui.dir/build.make:143: recipe for target ‘3rdparty/na
燧光pro眼镜离线识别
Unity-Hololens-Vuforia开发（图片识别和模型识别）有些东西纠结了许久，所以来记录一下
一、大厂职级P7：年薪百万二、大数据发展1、职业路线和岗位角色2、大数据行业发展三、大数据的位置1、热门行业大数据承上启下2、三者关系啤酒和尿不湿：启发可以放在一块3、大数据作用杀熟：卖东西卖的贵反杀熟：卸载自己软件，安装其他软件，推送四、大数据理解1、数据时代IT-DT2、大数据特征ZB，世界所有体量，大概44ZB真实性：数据...
混合现实（MR）是连接真实与虚拟的“数字桥梁”，而AI则是赋予这座桥梁“智能”的核心引擎。当AI的计算机视觉、自然语言处理、机器学习能力与MR的虚实融合、实时交互特性结合，一个更智能、更沉浸、更个性化的数字世界正在诞生。本文将从背景演进核心概念技术原理实际应用未来展望五大模块，逐步拆解AI与MR的融合逻辑，揭示AI应用架构师在其中的关键角色——他们不仅是技术的搭建者，更是未来沉浸式世界的“设计师”
黑质多模态 MRI 与视网膜 OCT 的结合，打破了 PD 诊断依赖 “症状出现” 的被动局面，实现了从 “晚期诊断” 向 “早期预警”、从 “单一脑成像” 向 “脑眼联动” 的转变。随着技术标准化与 AI 辅助诊断的发展，这一 “双窗口” 策略有望成为 PD 临床筛查、疗效监测的常规工具，为神经保护治疗赢得宝贵时间。未来，我们需要更多跨学科合作（放射科、神经科、眼科），推动成像标志物从 “科研”
总体而言，OAS凭借其强大的非序列光线追迹能力、对复杂光学元件的支持、AI融合潜力以及与OTS的协同作用，在混合现实光学仿真领域具有显著的竞争优势和广阔的应用前景。通过持续的技术创新和生态建设，OAS光学软件有望成为推动混合现实技术发展的重要力量，助力光学工程师和研究人员设计出更具沉浸感、更舒适、性能更卓越的下一代MR设备，共同开启智能光学的新篇章。混合现实光学系统往往包含复杂的结构，如自由曲面、
gitlab配置提交MR时触发jenkins流水线，这种情况下，Jenkinsfile里可以获取到的git的所有的全局变量，请写出来，我如何根据这些全局变量，得到源分支和源分支的commitid。答案： 在Jenkinsfile中，可以通过Git Plugin提供的环境变量来获取Git的全局变量。通过使用这些全局变量，可以获取源分支和源分支的commit id。GIT_PREVIOUS_COMMI
概要说明wordcount运行以后在yarn上的job任务。新建hadoop客户端我们可以使用集群中任务一台机器作为客户端，这样来说有几个弊端，第一hadoop总是优先读写离自己最近的节点，然后同步到其他的节点，这样导致该节点的压力倍增，第二容易误删文件，可能导致节点不可用，等等原因，现在我们新建一个虚拟机专门用作客户端，这个很容易，我们直接在vbox里面clone一个虚拟机就可以了，详见大...
利用MR框架，计算每个同学的平均分。然后新建一个maven项目。创建 sinput文件夹。进入hadoop目录。和score.txt。
MRR的全称是Mean Reciprocal Ranking(排名的倒数)，其中Reciprocal是指“倒数的”的意思。该指标越大越好（即预测排名越靠前，倒数就越大，求和结果越大越好）。MRR=∣S∣1∑i=1∣S∣ranki1=∣S∣1(rank11+rank21+⋅⋅⋅+ranki1)其中S是三元组集合，∣S∣是三元组集合个数，ranki。
硬件持续优化：高场强（7.0T+）提升空间分辨率和定量敏感性，低场强（0.55T）扩大普及范围，宽孔径线圈进一步改善患者体验；AI 深度整合：DL 不仅用于重建加速，还将结合自动化分割（如软骨厚度测量）、预后预测（如骨关节炎进展），推动 “非 interpretative 工具”（如重建算法）快速落地；定量技术标准化：建立跨中心、跨设备的 phantom 校准和协议规范，解决定量 MRI 的一致性
极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。（投稿或寻求报道：zhanghy@csdn.net）整理 | 苏宓出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
在科技发展的历程中，某些技术交汇点总会引发革命性的创新浪潮。人工智能(AI)与混合现实(MR)的融合正是这样一个历史性的交汇点。作为一名拥有15年经验的软件架构师，我有幸见证并参与了从移动互联网到云计算，再到如今AI与元宇宙浪潮的技术演进。今天，我将带领大家深入探索AI驱动混合现实应用的架构设计、技术挑战与未来方向。
比如，秋果计划自研的一款叫做Wigain的MR眼镜，这款MR眼镜用了先进的人工智能技术，能让用户沉浸在一个混合现实的世界里，无论是学习、购物、看病还是设计，都能用得上。根据一份报告的预测，从2025年开始，AI眼镜会慢慢取代传统的眼镜，到了2029年，全球每年能卖出去的AI眼镜可能会达到5500万副。这款眼镜的特别之处在于，它不仅仅是一副眼镜，而是一个能和你交流的智能伙伴。想象一下，一副眼镜不仅能
计算gwas数据中的Z。当beta或者se为NA或者se为0时，输出NA。
摘要: 医学影像中的呼吸运动是影响图像质量的重要因素，尤其在磁共振成像(MRI)中，呼吸导致的图像模糊和伪影严重制约了诊断精度。本文提出一种基于主成分分析(PCA)降维的呼吸运动模型，结合循环神经网络(RNN)进行二维电影MR图像未来帧预测的方法。该方法首先利用PCA对呼吸运动轨迹进行降维，提取主要的运动特征，降低模型复杂度并提高预测精度。然后，利用RNN强大的序列建模能力，根据提取的特征预测未来
常用的医学图像配准包SimpleElastix for python的完整安装方法
ANNCEST 技术的问世，不仅解决了 PCr 非侵入性成像的长期技术瓶颈，更开创了 “人工智能 + 代谢成像” 的新范式。其在常规 MRI 设备上的高兼容性、快速成像能力和精准定量性能，为临床代谢疾病的早期诊断、疗效评估提供了全新工具。随着技术的进一步优化，我们有望在不久的将来，看到 ANNCEST 成为神经肌肉疾病、心血管疾病等领域的常规检查项目，为个体化医疗和精准医学的发展注入强劲动力。参考
基于 AI 的自动 GLS 测量在 > 99% 的患者中可行；GLS 是 MACE 的强独立预测因子；除心血管风险因素外，GLS 值改善了鉴别能力；在所有分析的亚人群中，即男性和女性、有无缺血的患者以及有无 LGE 的患者，GLS 值与 MACE 的发生独立相关。
摘要开放世界（OW）识别与检测模型展现出了强大的零样本和少样本适应能力，这启发了人们将其作为初始化方法应用于持续学习方法中以提高性能。尽管在已见类别上取得了令人鼓舞的结果，但由于灾难性遗忘，这些模型在未见类别上的OW能力却大打折扣。为了应对这一挑战，我们提出了一个开放世界持续目标检测任务，该任务要求检测器在持续学习场景下能够泛化到旧类别、新类别和未见类别。基于这一任务，我们构建了一个具有挑战性但实
多模态推理与大型语言模型（LLMs）经常遭受幻觉的困扰，以及LLMs内部知识不足或过时的问题。一些方法通过使用文本知识图谱来缓解这些问题，但它们单一的知识模态限制了全面的跨模态理解。在本文中，我们提出了一种基于多模态知识图谱的多模态推理（MR-MKG）方法，该方法利用多模态知识图谱（MMKGs）来学习跨模态的丰富语义知识，显著增强了LLMs的多模态推理能力。特别是，使用关系图注意力网络对MMKGs
1.spark和Mapreduce的简单介绍MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，
ADNI4 MRI 协议通过 “技术创新与临床需求的平衡”，为阿尔茨海默病研究提供了新一代影像工具。引入压缩感知、多 PLD ASL 等技术，在缩短扫描时间的同时拓展生物标志物维度；保持与前期数据的兼容性，支持长达 20 年的纵向研究；强调标准化与可及性，推动技术从科研向临床转化。未来，随着 AI 重建技术的成熟，ADNI4 将进一步整合超快成像方案，为 AD 的精准诊疗和药物研发持续赋能。参考文
混合现实（MR），作为融合了虚拟现实（VR）的沉浸式体验与增强现实（AR）的虚实叠加能力的下一代计算平台，正从根本上改变人类与数字世界、物理世界交互的方式。它不再局限于屏幕，而是将数字信息、虚拟对象无缝地融入我们的物理空间，并允许用户与之进行自然、直观的交互。从游戏娱乐、教育培训到工业制造、医疗健康、远程协作，MR展现出赋能各行各业的巨大潜力。然而，MR技术的广泛应用和用户体验的持续提升，正面临着
场景：工业维修工程师使用Hololens 2，对故障机床进行维修。核心需求实时部件识别：用摄像头识别机床部件（如轴承、齿轮），显示名称和型号；维修步骤生成：根据识别的部件，生成step-by-step的维修指南；语音交互：工程师提问时，AI解答问题（如“这个轴承为什么会损坏？”）；低延迟：部件识别延迟<100ms，维修步骤生成延迟<500ms。如果YOLOv8 Nano的预训练模型无法满足你的部件
让影像生动有趣，让科研有迹可寻；专注机器学习、深度学习、多模态图像融合、图像生成模型、超分辨率、Python学习、影像诊断与技术、文献解读、统计分析、真实世界临床研究以及课题设计等。在现代医学影像领域，CT（Computed Tomography）和MR（Magnetic Resonance Imaging）是两种不可或缺的工具。CT以其快速成像和高性价比广泛应用于临床，而MR则因其卓越的软组织对
推理型大模型（Reasoning Large Language Models）例如等在数学和编程等复杂领域展现了令人印象深刻的能力。它们成功的关键因素之一在于它们应用了（Long Chain-of-Thought, Long CoT）的特性，这种特性增强了模型的推理能力，使其能够解决复杂的问题。。包括其格式和学习方法。关注反思过程中的反馈和优化策略中的细化技术。涉及长链推理的关键改进，包括规模扩展
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