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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
Mr. Ranedeer AI导师项目代表了人工智能在教育领域应用的一个重要里程碑。它不仅展示了AI技术在个性化学习中的巨大潜力,也为未来的教育模式提供了新的思路。随着技术的不断进步和项目的持续发展,我们可以期待Mr. Ranedeer为更多学习者带来革命性的学习体验,助力他们在知识的海洋中航行得更远。无论您是学生、教育工作者,还是终身学习者,Mr. Ranedeer都为您提供了一个强大的AI助手
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
计算机与机械专业的关系——未来100年必备——南天门计划
对于设计 AI 产品而言，了解技术演变的趋势非常重要。这样做有两个好处，第一是可以让你的产品更符合未来技术的能力，进而长久的存在下去，另外一个好处是，可以避免你的产品因为模型能力提升被覆盖掉。这一篇中，我将尝试对多Agent平台技术未来 5 年的演进做一个判断，希望可以给大家一个启发。在这一篇中，我们主要讨论未来 5 年内多Agent平台的两大发展趋势：（1）多Agent 平台的技术架构演进，以及
通过ITK-SNAP吐出来的文件都是nii形式的3d文件，但是跑深度学习的时候需要2d的图片以及mask相对应，所以一种方法是拆nii文件，一种方法是把png组合成nii显示三维文件，这里为了和后面模块的一致性，讲一下如何把png组合成nii（如何把dcm转换成png已经在预处理（1）中讲过）利用前面处理好的png，我们就可以得到需要的nii文件。
此外，在最先进的自然语言处理（“NLP”）和机器学习的支持下，该技术具有强烈的个人特质、准确的面部动画、完美的唇形同步、情感表达和数字人类的语音合成。国内目前数字人制作公司和半年前相比，体量变大，有越来越多的企业服务商开始竞争布局数字人赛道，此外，制作数字人的价格变得更低，但质量却参差不齐。截至目前，魔法未来已与山东省文旅传媒集团、浪潮集团、美的空调、山东电视台、舜网传媒、国家会议中心等百余家知名
背景：人类动脉粥样硬化斑块（HAP）上C1Q相关基因的作用尚不为人知。我们的目标是利用单细胞RNA测序（scRNA-seq）和批量RNA分析建立C1Q相关的中枢基因，以更有效地诊断和预测HAP患者，并使用双向Mendelian随机化（MR）分析探究C1Q与HAP（缺血性中风）之间的关联。方法从基因表达 Omnibus（GEO）数据库下载HAP scRNA-seq和批量RNA数据。使用GBMLASS
结构对准是跨模态图像生成的关键因素，先前的研究表明，成对的CT-MRI图像中的逐像素结构错位会导致重建失败。为了避免我们提出的模型中的过拟合和数据泄露，我们将数据集划分为来自10名患者的1366个CT/MR切片的训练集和来自15名患者的2050个CT/MR切片的测试集。为了解决未配对MRI-CT数据中MRI图像和CT图像的低结构一致性问题，我们提出的方法包括五个损失函数：风格传递损失、感知损失、循
虚拟现实MR三维电子沙盘数字沙盘大数据人工智能开发教程第6课无人机倾斜摄影全景建模
三维电子沙盘数字沙盘MR虚拟现实人工智能大数据开发教程第8课设置system.ini 如下内容Server=122.112.229.220user=GisTestPassword=chinamtouch.com该数据库中只提供 成都市火车南站附近的数据请注意，104.0648,30.61658这次我们完成的功能为拖动一个外部的UI对象到球球上：private void Button_Preview
有何AI与医学：孟德尔随机化准备从大家问题多地方以及简单介绍写起来，然后补全整个分析流程！欢迎转发关注哦！今天我们给大家带来一篇细胞水平eQTL分析结合GWAS数据揭示精神和神经疾病的新风险基因。那么细胞层面的eQTL数据，是不是可以让我们拿来做孟德尔随机化呢，再来个炫一点的名字，单细胞孟德尔随机化。全文速览迄今为止，大多数基因表达数量性状基因座（eQTL）的研究一直都是组织层面，已经探明eQTL
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。直接从一个CT图像生成一个视觉上相似的MR图像（特别
信息检索中度量指标全解析导读由浅入深逐个解析信息检索中的度量指标。我们如何评估前n个结果有多好？问题1：二元相关性让我们通过一个简单的玩具例子来理解各种评估指标的细节和权衡。我们有一个排序模型，它会为一个特定的查询返回5个最相关的结果。根据我们的ground-truth，第一个、第三个和第五个结果是相关的。A. 排序不感知的度量1. Precision@k这个指标量化了排名前k的结果中有多少项是相
跨模态（如MR-CT、T1-T2）体素级空间对应在医学图像分析中至关重要。然而，现有配准方法在精度和临床适用性方面仍存在不足。本文提出。
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