Can you text what is happening? Integrating pre-trained language encoders into trajectory prediction models for autonomous driving

In autonomous driving tasks, scene understanding is the first step towards predicting the future behavior of the surrounding traffic participants. Yet, how to represent a given scene and extract its features are still open research questions. In this study, we propose a novel text-based representation of traffic scenes and process it with a pre-trained language encoder. First, we show that text-based representations, combined with classical rasterized image representations, lead to descriptive scene embeddings. Second, we benchmark our predictions on the nuScenes dataset and show significant improvements compared to baselines. Third, we show in an ablation study that a joint encoder of text and rasterized images outperforms the individual encoders confirming that both representations have their complementary strengths

Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade

Background: Cardiovascular diseases (CVDs) continue to be the leading cause of mortality on a global scale. In recent years, the application of artificial intelligence (AI) techniques, particularly deep learning (DL), has gained considerable popularity for evaluating the various aspects of CVDs. Moreover, using fundus images and optical coherence tomography angiography (OCTA) to diagnose retinal diseases has been extensively studied. To better understand heart function and anticipate changes based on microvascular characteristics and function, researchers are currently exploring the integration of AI with non-invasive retinal scanning. Leveraging AI-assisted early detection and prediction of cardiovascular diseases on a large scale holds excellent potential to mitigate cardiovascular events and alleviate the economic burden on healthcare systems. Method: A comprehensive search was conducted across various databases, including PubMed, Medline, Google Scholar, Scopus, Web of Sciences, IEEE Xplore, and ACM Digital Library, using specific keywords related to cardiovascular diseases and artificial intelligence. Results: A total of 87 English-language publications, selected for relevance were included in the study, and additional references were considered. This study presents an overview of the current advancements and challenges in employing retinal imaging and artificial intelligence to identify cardiovascular disorders and provides insights for further exploration in this field. Conclusion: Researchers aim to develop precise disease prognosis patterns as the aging population and global CVD burden increase. AI and deep learning are transforming healthcare, offering the potential for single retinal image-based diagnosis of various CVDs, albeit with the need for accelerated adoption in healthcare systems.Comment: 40 pages, 5 figures, 2 tables, 91 reference

Performance comparison of passive series R and shunt R-C damped LCL filter for grid-connected inverters

LCL filters are widely used in distributed power-generation systems to attenuate high-frequency harmonics caused by pulse-width modulation switching of grid-connected inverters. A resonance occurs due to the series-connected reactive components. In order to damp resonance effects, active and passive damping methods are used. Lower switching frequencies are typically preferred to decrease switching power losses with high-power applications. Thus, control bandwidth of the system is limited and implementation of active damping gets harder. As a result, passive damping methods are commonly used in high-power applications. In this study, performances of two most commonly used passive damping methods which are series R damped and shunt R-C damped are analysed and compared in terms of resonance damping, grid current attenuation at high frequencies, and power losses on damping circuits

Yakın Çevre Ekolojisinde Fiziksel Mesafe ve Izolasyon Kırılganlıgının Durumsallıgı: Sorumluluklar ve Beklentilere Iliskin Uyuma Tesvik Edici Kamusal Iletisim Politika Önerilerinin Gelistirilmesi

TÜBITAK ARDEB 1001 COVID 19 ve Toplum Özel Çagrısı kapsamında desteklenen bu proje, yakın çevre etkilesiminde bireylerin koruyucu önlemlere uyumunu, olusturdugu profil ve yasanan kosullarda öne çıkan risk faktörleri üzerinden incelemek üzere yapılandırılmıstır. Bilindigi gibi salgın mücadelesinde izolasyon tedbirlerinin alındıgı dönemde bireyler, saglık riskleriyle birlikte gündelik yasam kosullarıyla da bas etmek zorunda kalmıslardır. Bu proje, bireylerin aile ve yakın çevresine destekle ilgili çesitli roller üstlendigi iddiasından yola çıkarak, yakın çevre destek etkilesimini temel alan profiller bazında koruyucu salgın önlemlerine uyumu etkileyen risk faktörlerini incelemeyi amaçlamaktadır. Çalısmada profiller, bu dönemde dıs dünyayla temas gerektiren ve fiziksel, duygusal veya acil ihtiyaçların yarattıgı izolasyonu zorlayıcı durumlar için destek alınan/verilen yakın çevreyle etkilesimi ve sorumluluklar ve beklentiler eksenindeki segmentlesmeyi tanımlamaktadır. Koruyucu önlemlere uyum ise bireysel izolasyonu bozan bu zorlayıcı durumlarda, ulusal politikalarda öne çıkan fiziksel mesafe, maske ve hijyen önlemlerine uyum düzeyidir. Saglık davranısını açıklayan Saglık Inanç Teorisi ve Planlı Davranıs Teorisi?nin bilesenleriyle birlikte COVID 19 bilgi düzeyi, vaka duyumları ve deneyimleri, riskli/özel/yasaklı ve bakım ihtiyacı bulunan bireylere iliskin hane içi/dısı kosullar ve demografik özellikler; profillerin önlemlere uyum düzeyinde öne çıkan risk faktörlerini anlamak üzere kullanılmıstır. Bulgular, yakın çevre destek etkilesimi temelinde ortaya çıkan sekiz profil için; bes boyut altında toplanan önlemlere uyumu konu edinen durumlarda, aynı önlemlere aynı düzeyde uyum gelismedigini ortaya koymustur. Bununla birlikte genel uyumun güçlü olma olasılıgını etkileyen risk faktörlerinin etki yönü ve düzeyinin de profillere göre farklılasabildigi saptanmıstır. Sonuçlara göre, Saglık Inanç Modelinin en az bir parametresi her profil için bir risk faktörü olmakta, ancak çogu profil de farklı sosyal faktörler ve Planlı Davranıs Teorisinin parametreleriyle birlikte güçlü uyumda risk yaratan olasılıkları açıklamaktadır. Nihai modelde demografik özelliklerden ziyade, güçlü uyumun risk parametreleriyle sekillenen profillerin, birbirlerine göre ortaklasan ve ayrısan yönlerine iliskin saptamalar yapılmıs; profillerdeki güçlü uyum risk olasılıkları ve yasanan durumlara iliskin uyum birlikte degerlendirilmistir. Çalısmada ayrıca uyumda risk yaratan durumların nedenleri incelenmis ve bireylerin bu nedenleri nasıl rasyonellestirdikleri ortaya konulmaya çalısılmıstır. Tüm bu bulgular politika yapıcılar ve arastırmacılar için tartısılmıs ve uyuma tesvik edici iletisim politikaları ve destekleyici düzenleme önerileri sunulmustur