XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System从全
从全局表示对象跟踪中读取相关功能
来自模板或历史框架的参考特征对于视觉对象跟踪至关重要。先验工作利用固定模板或内存的所有功能进行视觉对象跟踪。然而，由于视频的动态性质，在不同时间步骤下，不同搜索区域所需的参考历史信息也不一致。因此，使用模板中的所有功能和内存都会导致冗余并损害跟踪性能。为了减轻此问题，我们提出了一种新颖的跟踪范式，包括相关的注意机制和全球表示记忆，可以自适应地帮助搜索区域从参考特征中选择最相关的历史信息。具体来说，这项工作中提出的相关性注意机制与以前的方法不同，因为它可以通过在全球访问跨框架信息来动态选择和构建当前帧的最佳全局表示内存。此外，它可以灵活地读取构造记忆中的相关历史信息，以减少冗余并抵消有害信息的负面影响。广泛的实验验证了所提出的方法的有效性，并在71 fps的五个挑战数据集上实现了竞争性能。
从全球气候临界点了解澳大利亚的风险
专家贡献者：设置现场：Katrin Meissner（新南威尔士大学，UNSW；和ARC气候极端卓越中心，CLEX）。冰盖和海平面：尼克·戈利奇（Nick Golledge）（新西兰维多利亚大学），费利西蒂·麦考马克（Monash University；确保南极洲的环境未来，SAEF）； Kathy McInnes和Xuebin Zhang（CSiro）。海洋循环：马特·英格兰（UNSW和澳大利亚南极科学卓越中心，ACEAS）和Laura Herraiz Borreguero和Steve Rintoul（CSIRO）。海冰：Ariaan Purich（Monash University and Saef）；佩特拉·海尔（澳大利亚南极师）；威尔·霍布斯（Will Hobbs）（塔斯马尼亚大学和澳大利亚南极计划合作伙伴关系，AAPP）和Phil Reid（气象局）。生物圈和碳循环：Pep Canadell，Andrew Lenton和Tilo Ziehn（Csiro）以及Andy Pitman和Katrin Meissner（UNSW和CLEX）。
从全球到区域预测 - CMIP6的见解
每〜7年，政府间气候变化小组（IPCC）发布评估报告（ARS），这些报告提供了有关有关气候变化，其影响和未来风险的科学，技术和社会经济知识的信息，以及降低气候变化的速度的选择。IPCC在其最新和第六个评估周期中，在物理科学基础上生产了工作组（WG-I）报告（于2021年8月9日发布），《 WG-II关于影响，适应和脆弱性的报告》（2022年2月28日发布），《 WG-III III报告》，《 WG-III III报告》（WG-III III报告），并于4月20日发布，并于4月20日发行，并于4月20日发布（最终发行），并于4月20日发行，（2），2002年，2月20日，2002年，2月20日，2002年，2002年； 2023）。IPCC还间歇性地生产特别报告。也是第六个评估周期的一部分，IPCC提出了气候变化地图集，该地图集在区域提供气候变化信息。尽管这些报告非常有用，可以了解全球和大规模的气候变化，因为它们是基于文献产生的，这些文献主要来自全球气候模型带来的气候变化预测，但它们缺乏足够的粒度来评估区域/地方的气候变化，并将信息用于适应计划。Hence, as a follow up on Singapore's Second National Climate Change Study (V2), Singapore's Third National Climate Change Study (V3) aims to provide high resolution climate change projections for Singapore and the larger SEA region, by dynamically downscaling the coarse resolution global model data, that can be readily used for adaptation planning and thus help safeguard Singapore from the adverse effects of climate change.
供应链的弹性：从全球干扰中学到的教训
在其核心上，供应链弹性涵盖了一种多方面的方法来管理和减轻整个供应链生态系统的风险。它涉及承受震惊，适应不断变化的情况并从中断中迅速恢复的能力，同时保持货物，服务和信息的无缝流。供应链弹性不仅仅是应急计划；它代表了一个战略框架，该框架与敏捷性，灵活性，冗余和协作的原则相吻合。最近的全球干扰是深刻的催化剂，阐明了全球范围内供应链的优势和脆弱性。COVID-19大流行对制造，分配和劳动力的影响深远，强调了供应链中的复杂性和相互依赖性。同样，地缘政治紧张局势和贸易冲突揭示了跨越多个国家和地区的长期复杂供应链的脆弱性。这些中断促使人们对风险管理策略进行了重新评估，并强调了对考虑各种情况，包含创新技术并建立利益相关者之间的协作关系的整体方法的需求。
从全面的实地清查到遥感的林分属性数据——北欧国家管理清查简史
摘要：森林管理清单（FMI）通常在林分层面为森林管理规划提供关键信息。典型的 FMI 包括（i）通过应用辅助信息将清单区域划分为林分；（ii）根据年龄、立地肥力、主要树种和林分发育情况等分类属性对林分进行分类；（iii）测量、建模和预测感兴趣的林分属性。全方位遥感数据的出现使 FMI 发生了范式转变，从高度主观的视觉评估转变为客观的基于模型的推断。以前，光学遥感数据用于补充视觉评估，尤其是在林分划分和高度测量方面。机载激光扫描（ALS）的发展使得以已知精度客观估计森林特征成为可能。新的光学和基于激光雷达的传感器和平台将进一步提高精度。然而，在混合林中，与特定物种林分属性信息和树木质量评估相关的瓶颈仍然存在。在这里，我们专注于在北欧国家特别应用的方法和方法。
从全基因组关联数据推断人类大脑形态的一般尺寸
图 1 典型脑网络定义。为了将人类脑形态测量的遗传结构支撑到脑的典型网络组织上，我们考虑了九个重叠的脑网络。被认为位于这些网络内的区域体积通过 83 个灰质体积（N = 36,778）的全基因组关联数据表示，该图表明不同体积被分配到哪些网络。网络定义采用 Madole 等人（2021 年）的定义，但并非无可争议。我们使用这些基于理论的网络定义来应用我们新颖的降维技术基因组 PCA，以获得明确标记的网络下的遗传 PC。使用这些遗传 PC1，我们测试了不同的网络甚至整个大脑是否与认知衰老有遗传关联。
从全息图到量子模拟器
二元性的另一侧是重力和黑洞。双重性也有助于我们通过边界量子系统中的量子信息处理来理解黑洞的量子性质[58]。近年来，Sachdev – Ye-Kitaev（Syk）模型与几乎反DE的保姆时空之间的二元性的简单性和分析性[59 - 64]是我们对黑洞的理解中许多发展的指导灯笼。这是指黑洞的量子混沌特性[65-69]，以及最近向黑洞信息悖论[70，71]朝着黑洞的量子混沌特性。朝着霍金辐射的信息含量，海顿和普雷斯基尔[72]提出了一个引人入胜的思想实验，其中只能观察到几个量子的鹰辐射，就可以迅速恢复到旧的黑洞中。此提案后来通过提供用于解码预期信息的机制来使通用量子系统混凝土[73]。在第一个思想中，人们可以将信息在Quanth Ciced中可视化，以作为从输入到输出的信息传送的一种形式。上述内容是正确的，是本次评论的某些部分。最近有人争辩说，Hayden-Preskill启发的信息解码通用量子通道的解码实际上与受虫洞传送启发的电路相似（在某些限制中相同）[74 - 76]。
从全基因组 CRISPR-CAS9 筛查中得到的经验教训：
CRISPR 技术以一种前所未有的方式彻底改变了生物医学领域，PCR 可能是人们能想到的唯一例子。该系统最初在细菌中发现，是一种适应性免疫系统（Makarova 等人，2011 年），很快就被证明是生物医学中最强大的工具之一，其应用于基因操作，包括敲除、抑制、激活、编辑（Adli，2018 年）、功能研究和治疗学（Steinhart 等人，2017 年；Uddin 等人，2020 年）。大规模筛选是一种 CRISPR 应用，用于寻找参与感兴趣的生物途径的基因。 CRISPR-Cas9 系统能够靶向和敲除任何感兴趣的基因，因此已被用于各种全基因组筛选研究，在这些研究中，研究人员从 sgRNA 文库中筛选出与感兴趣过程相关的间隔物 (Shalem 等人，2014 年；Wang 等人，2014 年)。这些功能基因组研究引入了 CRISPR 时代之前未曾考虑过的新的潜在治疗靶点。这些研究的一个例子是我们进行的全基因组 CRISPR-Cas9 筛选，并引入了 SH3D21 作为吉西他滨的新型敏化剂 (Masoudi 等人，2019 年)。鉴于 CRISPR-Cas9 基因组规模筛选的复杂性和多步骤性（参见补充信息，补充图 1），研究人员在开始之前应该注意一些关键点和挑战。这篇评论将全基因组 CRISPR-Cas9 筛选的经验分享给那些正在考虑使用该系统进行大规模筛选但尚未有过此经验的研究人员。作者将逐步引导读者完成整个过程，提及他的经验/挑战，并在适当的情况下展示原始结果作为示例。
从全球视角审视营销中的人工智能 (AI) 技术：当前趋势和未来研究机会
近年来，人工智能 (AI) 引起了众多营销学者的极大兴趣。我们的研究通过全球视角研究营销中的 AI 技术，为这一新兴领域做出了贡献。具体而言，我们的视角侧重于三个分析层面：国家、公司和消费者。我们的国家层面分析强调了各国经济不平等的差异性，因为采用 AI 需要大量经济资源。我们的公司层面分析侧重于全球本土化，因为虽然这些技术所依赖的硬件本质上是全球性的，但它们的应用需要适应当地文化。我们的消费者层面分析考察了消费者的道德和隐私问题，因为 AI 技术通常在全球范围内收集、存储和处理大量个人数据。通过这三个视角，我们关注营销中 AI 技术的两个重要维度：(1) 人机交互和 (2) 文本、音频、图像和视频的自动分析。然后，我们从三部分全球视角探索人工智能这两个关键维度之间的相互作用，从而为这一日益重要的领域的未来营销学术研究制定一系列研究问题。2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆