[Botany • 2024] Iris cangshanensis (Iridaceae) • A New Species from southwest China
苍山鸢尾，Jiang, Yang, Liu 等，2024 年。DOI：doi.org/10.1111/njb.04400 摘要在中国云南省大理市苍山自然保护区发现了一个鸢尾属新种——苍山鸢尾。从形态上看，苍山鸢尾与 Crossiris 亚属的鸢尾有几个关键特征，包括突出的冠和粗壮的根茎，但它很容易与其他鸢尾属物种区分开来，因为它有独特的冠、瀑布上的深紫色斑点、向花柱枝反弯的直立标准以及花柱枝略呈流苏状的尖端。基于 matk/trnk 和 trnL-F 序列的 115 个相关物种的系统发育分析表明，苍山鸢尾形成了一个独特的演化支，并揭示了苍山鸢尾、鸢尾复合体和宽柱鸢尾之间存在很强的遗传联系。总体
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 10, October 2024
1) 确定适合机器学习模型的知识产权保护机制：水印、指纹识别、模型访问和攻击的系统化作者：Isabell Lederer、Rudolf Mayer、Andreas Rauber页数：13082 - 131002) 面向可解释的情感计算：综述作者：Karina Cortiñas-Lorenzo、Gerard Lacey页数：13101 - 131213) 从多个角度回顾凸聚类：模型、优化、统计属性、应用和连接作者：Qiying Feng、C. L. Philip Chen、Licheng Liu页数：13122 - 131424) 高光谱图像去噪：从模型驱动、数据驱动到模型数据驱动作者：Qian
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Number 5, October 2024
1) 资源可持续计算和人工智能特邀编辑特刊作者：Joey Tianyi Zhou, Ivor W. Tsang, Yew Soon Ong页数：3196 - 31982) 具有社会参与的电网运输系统的协调网络安全增强作者：Pengfei Zhao, Shuangqi Li, Paul Jen-Hwa Hu, Zhidong Cao, Chenghong Gu, Da Xie, Daniel Dajun Zeng页数：3199 - 32133) 用于可持续压缩感知的轻量级循环学习网络作者：Yu Zhou, Yu Chen, Xiao Zhang, Pan Lai, Lei Huang, Jian
「積立再保険」についての監督声明（英国）－PRAの監督方針の表明
■概要 再保险是最有效的风险管理手段之一。它的使用方式比以前更加多样化，但最近在世界各地都出现了一种趋势，即它已被实际使用并且用量规模正在扩大。在英国，审慎监管局 (PRA) 从风险管理的角度宣布了其监管政策，涉及处理“资金再保险”的保险公司的预期或要求的待遇（2024 年 7 月 26 日）。这次我就来介绍一下内容。 ■目录 1 - 简介 2 - 报告内容 - 监管者的期望 1 | 持续风险管理 2 | 偿付能力资本要求（SCR）评估 3 | 预留再保险制度和合同程序的建立 3 - - 结论 再保险是最有效的方法之一风险管理手段。它的使用方式比以前更加多样化，但最近在世界各地都出现了一种趋势
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 9, September 2024
1) 特邀编辑：图学习专题作者：Feng Xia、Renaud Lambiotte、Neil Shah、Hanghang Tong、Irwin King页数：11630 - 116332) 用于异质图学习的置换等变图框架作者：Jianfei Li、Ruigang Zheng、Han Feng、Ming Li、Xiaosheng Zhuang页数：11634 - 116483) MARML：多层网络中基于主题感知的深度表示学习作者：Da Zhang、Mansur R. Kabuka页数：11649 - 116604) 面向极端数据稀缺的稳健图半监督学习作者：Kaize Ding、Elnaz No
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 8, August 2024
1) 时空变换器视觉对象跟踪的记忆提示作者：Tianyang Xu;Xiao-Jun Wu;Xuefeng Zhu;Josef Kittler页数：3759 - 37642) 神经符号人工智能的验证、确认、测试和评估调查作者：Justus Renkhoff;Ke Feng;Marc Meier-Doernberg;Alvaro Velasquez;Houbing Herbert Song页数：3765 - 37793) 使用图神经网络进行图摘要的综合调查作者：Nasrin Shabani;Jia Wu;Amin Beheshti;Quan Z. Sheng;Jin Foo;Venus Hagh
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 8, August 2024
1) 用于解决二元分类问题的直觉模糊随机配置网络作者：Lili Guo, Jianglan Zhu, Chenglong Zhang, Shifei Ding页数：4210 - 42192) 具有低通信资源的随机 MEMS 陀螺仪的固定时间模糊减振作者：Yu Xia, Ke Xiao, Yanang Yao, Zhibo Geng, Zsófia Lendek页数：4220 - 42333) BiFuG2-Spark：具有粒度组协作的双向模糊粒度舱并行属性约简加速器作者：Hengrong Ju, Tingting Shan, Weiping Ding, Keyu Liu, Muhammad J
Panorpa sp.in Wang et Zhao, 2024. www.biotaxa.org/AEMNP/article/view/85774 摘要来自中国西南地区的 20 个未描述的 Panorpa Linnaeus, 1758 种与鲜为人知的物种 Panorpa issikiana Byers, 1970 有一些形态上的相似之处，例如雄性腹节 VII 基部缩窄、雄性腹柱中部突起消失、雌性侧背板 IX 发达等。因此，将这 20 个新种建立 P. issikiana 种组，并给出新种描述、名录、物种检索表和分布图。这 20 个新种是：P. chenyandongi Wang sp. no
Soft Computing. Volume 28, Issue 11-12, June 2024
1) 具有任意系数的梯形全模糊西尔维斯特矩阵方程作者：Ahmed Abdelaziz Elsayed、Nazihah AhmadGhassan Malkawi页数：6953 - 69672) 增强机器视觉：一种新颖的创新技术对视频问答的影响作者：Songjian Dan、Wei Feng页数：6969 - 69823) 使用多目标鲸鱼优化算法和 NSGA-II 集成资源供应管理和施工项目调度作者：Mahyar Ghoroqi、Parviz Ghoddousi……Saeed Talebi页数：6983 - 70014) 某些网络中的主导着色作者：S. Poonkuzhali、R. Jayagop
[Botany • 2024] Cyrtomium adenotrichum (Dryopteridaceae) • A New Species from Guangxi, China
Cyrtomium adenotrichum Y. Nong & R.H. Jiang, in Nong, Lei, Zhao, Wei, Xu, Feng, Qu et Jiang, 2024. 腺毛贯众 || DOI: 10.3897/phytokeys.243.127579摘要对来自中国广西的一个新种Cyrtomium adenotrichum Y. Nong & R.H. Jiang（鳞毛蕨科）进行了描述和图示。本新种与 C. nephrolepioides (Christ) Copel.、C. obliquum Ching & K. H. Shing ex K. H. Shing、
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Issue 3, June 2024
1) 特邀编辑进化神经架构搜索作者：Yanan Sun、Bing Xue、Mengjie Zhang、Gary G. Yen页数：566 - 5692) 多目标进化神经架构搜索的帕累托排序分类器作者：Lianbo Ma、Nan Li、Guo Yu、Xiaoyu Geng、Shi Cheng、Xingwei Wang、Min Huang、Yaochu Jin页数：570 - 5813) EGANS：用于零样本学习的进化生成对抗网络搜索作者：Shiming Chen、Shuhuang Chen、Wenjin Hou、Weiping Ding、Xinge You页数：582 - 5964) 用于医学
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Number 3, June 2024
1) 深度学习在 B 型超声分割中的进展：综合综述作者：Mohammed Yusuf Ansari、Iffa Afsa Changaai Mangalote、Pramod Kumar Meher、Omar Aboumarzouk、Abdulla Al-Ansari、Osama Halabi、Sarada Prasad Dakua页数：2126 - 21492) 机器反学习：解决方案和挑战作者：Jie Xu、Zihan Wu、Cong Wang、Xiaohua Jia页数：2150 - 21683) MuralDiff：基于大规模预训练的古代壁画修复扩散作者：Zishan Xu、Xiaofeng
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 4, April 2024
1) 特邀编辑：图的深度神经网络：理论、模型、算法和应用作者：Ming Li、Alessio Micheli、Yu Guan Wang、Shirui Pan、Pietro Lió、Giorgio Stefano Gnecco、Marcello Sanguineti页数：4367 - 43722) 正则化理论背景下的谱图卷积神经网络作者：Asif Salim、S. Sumitra页数：4373 - 43843) 赋能简单图卷积网络作者：Luca Pasa、Nicolò Navarin、Wolfgang Erb、Alessandro Sperduti页数：4385 - 43994) 通过面积正则球
Complex and Intelligent Systems, Volume 10, Issue 3, June 2024
1) 基于深度强化学习的小天体飞越自主成像调度网络作者：Hang Hu, Weiren Wu...Jihe Wang页数：3181 - 31952) 基于通信的恶意无人机群网络中关键无人机识别作者：Min Teng, Chao Gao...Xuelong Li页数：3197 - 32113) 通过特征细化、抑制和对齐提高对抗鲁棒性作者：Yulun Wu, Yanming Guo...Liang Bai页数：3213 - 32334) 基于知识转移的多目标方法用于查找多路径循环中的错误作者：Stuart D. Semujju, Fangqing Liu...Zhifeng Hao页数：3235
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 6, June 2024
1) 特邀编辑：非平稳数据的 AutoML作者：Ran Cheng、Hugo Jair Escalante、Wei-Wei Tu、Jan N. Van Rijn、Shuo Wang、Yun Yang页数：2456 - 24572) 用于异构遥感图像中无监督变化检测的自引导自动编码器作者：Jiao Shi、Tiancheng Wu、Alex Kai Qin、Yu Lei、Gwanggil Jeon页数：2458 - 24713) 用于实时追踪水污染的学习驱动动态多模态优化算法作者：Xuesong Yan、Xing Guo、Jin Chen、Chengyu Hu、Wenyin Gong、Liang
Machine Learning and Central Banking
当然，机器学习 (ML) 现在无处不在。几十年来，时间序列分析视角一直与 ML 相匹配（简约预测模型允许错误指定；样本外评估；集合平均等），因此即使存在许多差异，也存在许多重叠领域。有趣的是，ML 在中央银行环境中变得特别有用。例如，费城联邦储备银行现在明确招募和聘用“机器学习经济学家”。目前他们有三个，他们正在寻找第四个！在这方面，特别有趣的是，《计量经济学杂志》正在征集关于“经济政策机器学习”的特别专题论文，客座编辑来自各种领先的中央银行和大学。请参阅 https://www.bankofengland.co.uk/events/2022/october/call-for-papers-m
Исследователи из MIT представляют новое поколение крошечных маневренных беспилотников
麻省理工学院助理教授 Kevin Yufeng Chen 开发了昆虫大小的无人机，其敏捷性前所未有。空中机器人配备了新型软执行器，使它们能够承受飞行的物理需求。陈希望有一天，这样的机器人可以帮助人们为农作物授粉或检查狭小空间内的设备。
从“医院对医疗保险的门诊预期支付系统：佛罗里达州的证据”的回应，Daifeng He和Jennifer Mellor（Jhe，2012年）：平均而言，根据OPPS（Medicare的OPPS Oppatient Oppertient Probocive Payments Systems降低利率）的医院要么减少或看到Medicare Private FFS量减少，要么没有变化。此外，当我们考虑异质[…]帖子时，偶然的经济学家首次出现了成本转移的相反。
