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![arxiv：2307.05097v2 [Math.pr] 2024年10月29日](/simg/a\aea5ba3a8fb908b8f717d813591edd2ab5ad4793.webp)
arxiv：2307.05097v2 [Math.pr] 2024年10月29日
1.1。概述。定向聚合物模型描述了无序培养基中的随机路径。该模型最近引起了人们的极大兴趣，因为它被认为是在KPZ（Kardar-Parisi-Zhang）普遍性中。在所谓的强障碍状态中，尤其是在空间维度d = 1中，预计聚合物具有超排除的缩放指数，因此其行为与其无限温度版本完全不同（通常的简单随机步行）。目前，仅在少数可解决的模型中进行了验证。与一维情况相反，在空间维度d≥3中，众所周知，简单随机行走的扩散尺度持续到某些反度βCR> 0。此参数制度被称为弱混乱阶段，它是当前文章的重点。它的特征是一组β，因此（归一化的）分区函数WβN会收敛到正时wβ∞。与强障碍阶段相比，弱混乱阶段的长期行为要比[14、2、21]的理解要好得多，但仍然存在许多重要的问题。我们对β接近βCR的情况特别感兴趣，这是一个有趣的制度，因为强大的障碍超出了βCR（最近证明βCR本身属于弱疾病阶段[32]）。本文的贡献是引入一种基于L p估计的方法，该方法有效，该方法超过βl 2 Cr，并且对于某些类别的环境，最多可达βCR。更准确地说，可以写然而，从技术上讲，这种制度在技术上很困难，因为一种成功的方法可以追溯到[14]，并且基于L 2-木星技术，并不适用于全部弱疾病状态，而仅适用于某些βL 2 Cr，这是严格小于βCR的βL 2 Cr。我们的主要结果是在时空点（0、0）和（n，x）之间的点对点分区Wβ，0，x 0，n的束缚，在n∈N中均匀地均匀，在大的x范围内，尤其暗示着对聚合物度量的局部限制定理。非正式地，后者的结果表明，聚合物测量的密度µβΩ，n（聚合物的淬灭定律直到时间n）与简单随机行走的密度相当，具有良好行为的随机乘法常数。
Yellow Open Access 与 Choice Fund 计划概述
以下是 S CHOOL C ARE 黄色开放式计划的一些亮点。首先，它提供与其他 SchoolCare 计划相同级别的治疗、医院和处方药保险。您的预防性护理和某些通用预防性药物均免费提供。所有其他承保的医疗服务和处方均适用于免赔额和共同保险，最高可达年度自付费用最高限额。一旦达到自付费用最高限额，则所有承保的服务和处方在当年剩余时间内将获得 100% 的保险。该计划包括 Choice Fund 嵌入式 HRA，可自动支付免赔额的第一部分。内置的 Choice Fund HRA 一旦激活，便会支付免赔额。从技术上讲，选择基金是一种嵌入式健康报销账户，即 HRA。当订户在 myCigna.com 完成机密健康评估时，它就会被激活。必须每年完成此操作才能激活选择基金。当前参与者可以在 6 月 1 日至 7 月 30 日期间参加健康评估。新的 Cigna 参与者可以从 7 月 1 日开始参加。不需要生物特征数据。个人费用为 1,000 美元，双人和家庭保险为 2,000 美元。如果在任何一年中选择基金未完全使用，则任何剩余余额将结转到下一年。现在我们来查看福利摘要。该计划使用 Cigna 的国家开放获取提供商网络。预防性护理是免费的。只要订户在 myCigna.com 完成健康评估，选择基金将支付 1000 美元或 2000 美元的年度免赔额。单人保险的免赔额为 1250 美元，双人或家庭保险的免赔额为 2500 美元。达到免赔额后，您将支付 20% 的医疗费用和 10% 的处方费，但最高不超过 75 美元，最高不超过年度自付费用。个人保险的自付费用最高为 2000 美元，双人或家庭保险的自付费用最高为 4000 美元。所有医疗服务都按此公式计算，包括医生就诊、远程医疗和行为健康就诊。它还包括全球急诊室和紧急护理就诊、检查、实验室和住院。您总共有 60 次语言、
通过示例应用评估建筑中的增强现实
（通讯作者的电子邮件：akdagfazil@gmail.com） 摘要 当今的技术不断发展，日常生活的惯例也在发生变化，新的制造和生产形式也不断涌现。虽然计算机系统以不同的形式参与到生活的方方面面，但传统方法却让位于更先进、更具有技术性的替代方法。近年来，发展迅速的技术发展之一就是增强现实。AR 可以描述为一种结合现实和虚拟对象并同时提供它们之间交互的技术。它创造了一种增强现实的感觉，在虚拟和现实之间架起了一座桥梁。尽管 AR 起源于 20 世纪中叶，但这个术语是在 1992 年的文献中创造的。需要结合使用虚拟和现实对象，提供实时交互，并在三维空间中对齐虚拟和现实对象，以形成精确的 AR 系统。 AR 现已应用于许多领域，在广告、商业、娱乐、教育、健康和设计等领域得到广泛应用。虽然从技术上讲，AR 是一种可以满足所有感官需求的潜在技术，但通常用于最强烈的视觉内容。本研究通过示例应用程序研究了 AR 的属性及其对设计领域的影响。希望这项工作能够引起人们对 AR 和建筑的关注，并为未来的工作做出贡献。关键词：增强现实、建筑、建筑增强现实应用。介绍 AR 技术的快速发展也导致 AR 系统在许多不同领域的应用。随着技术的发展，AR 应用在建筑中的使用也越来越广泛。在当今的数字建筑环境中，设计的表达是由数字技术和计算机制作提供的，而不是传统方法。设计产品的最终可视化现在几乎完全在 3D 环境中通过 3D 模型或动画实现。借助 AR 技术，在计算机环境中制作的媒体内容和 3D 模型可以在真实的物理环境中显示。可以说，在 AR 应用程序中使用计算机生成的虚拟模型或动画可以被视为一种独特的呈现方式。从这一点来看，可以说 AR 和其他相关数字技术可能为建筑领域提供全新的可能性。目前建筑和相关学科中的 AR 应用程序通常是为智能手机和平板电脑开发的，但也有可以在不同平台上运行的应用程序。这些应用程序广泛用于从建筑教育到专业实践的领域。建筑系统、建筑设计、城市设计、室内建筑及装饰、建筑材料、考古及修复是AR应用普遍应用的领域。
联邦深度学习研究
背景：卫生保健深度学习的快速发展为自动化复杂的医疗任务和改善临床工作流程提供了重要的机会。但是，数据隐私问题和多个机构中大型，多样化的数据集的必要性阻碍了广泛的采用。联邦学习（FL）已成为可行的解决方案，从而实现了协作人工智能模型开发而无需共享个人患者数据。要有效地实施医疗保健，健壮和安全的基础设施至关重要。开发此类联合的深度学习框架对于利用人工智能的全部潜力同时确保患者数据隐私和监管合规性至关重要。目的：目的是引入一种创新的FL基础设施，称为个人健康培训（PHT），其中包括在现实世界中实施FL所需的程序，技术和治理组件，包括培训深度学习神经网络。该研究旨在将此联邦深度学习基础设施应用于肺癌患者的胸部计算机断层扫描图像的总肿瘤体积分割的用例，并介绍了概念验证实验的结果。方法：PHT框架在共享数据时，通过保持数据接近源并将分析带入数据时解决了数据隐私的挑战。结果：我们证明了使用PHT以联合方式执行深度学习算法的可行性，并从概念证明研究中介绍了结果。建议的基础架构解决从技术上讲，PHT需要3个相互依存的组件：“轨道”（受保护的通信渠道），“火车”（容器软件应用程序）和“站点”（机构数据存储库），这些（机构数据存储库）得到了开源“ Vantage6”软件的支持。这项研究将此联邦深度学习基础设施应用于肺癌患者的胸部计算机断层扫描图像的总肿瘤量进行分割的用例，并引入了一个称为安全聚合服务器的其他组件，其中模型平均是在可信和不可及的环境中进行的。基础设施将8个国家的12家医院联系起来，涵盖了4个大洲，证明了拟议方法的可扩展性和全球范围。在执行和培训深度学习算法期间，医院外没有共享数据。结论：讨论了概念证明研究的发现以及基础设施和结果的含义和局限性。由PHT框架和Vantage6平台促进的联合深度学习在非结构化医学成像数据中的应用代表了该领域的重大进步。
国防工业中的边缘人工智能技术通过……
摘要 边缘人工智能（Edge AI）技术有助于避免漏洞，同时受益于当今广泛使用的云技术的优势，尤其是人工智能和大数据。在将系统转移到云的情况下，云方法中出现了敏感信息保护和高带宽等需求。边缘AI在满足该领域需求的同时，为敏感数据安全性和减少系统流量等问题提供了解决方案，当与数字孪生和自主系统技术一起使用时，可以为军事领域的项目提供新的视角。在本研究中，我们从技术上评估了使用边缘AI技术的“虚拟环境中的部队机器学习（FIVE-ML）”仿真系统，并分析了使用该技术获得的结果。已经确定当前的工作处于边缘AI调平系统的第2级，并且使用边缘AI时，性能（在时间和准确性方面）提高了54％。此外，模拟系统的击中准确率也有所提高，达到34%。关键词：航空航天仿真、人工智能、数字孪生、边缘人工智能、边缘计算 Öz Edge AI 技术、günümüzde özellikle yapay zekâ ve büyük veri ile yaygın olarak kullanılan bulut teknolojilerinin avantajlarından yararlanırken güvenlik açıklarının önlenmesine deyardımcı olmaktadır。Sistemlerin buluta taşınması durumunda, hassas bilgilerin korunması ve yüksek bant genişliği gibi ihtiyaçlar ortaya çıkmaktadır.Bu alandaki ihtiyaçları karşılarken hassas verilerin güvenliği ve sistem trafiğinin azaltılması gibi konulara çözüm sunan Edge AI, dijital ikiz ve otonom sistem ile birlikte kullanıldığında özellikle Askeri alandaki projelere Yeni bir bakış açısı sunabilmektedir。Bu çalışmada edge AI 技术模拟系统的技术。但技术是可以分析的。Edge AI 系统已完成 2. 旧版测试，Edge AI 已完成 %54 表演艺术。Ayrıca simülasyon sisteminde hedefi vurma isabet oranı da %34 oranında artırılmıştır。Anahtar kelimeler : Havacılık simülasyonu、Yapay zekâ、Dijital ikiz、Uç yapay zeka、Uç hesaplama
北海道大学医学研究院免疫学教室 助教 公募
北海道大学医学院免疫学助理教授公共招聘，北海道大学疫苗研发中心助理教授（HU-IVRED）1。Job details: 1 assistant professor The Department of Immunology, Hokkaido University School of Medicine and Medical School, was established in 1922 as a Bacteriology Department and produced Dr. Nagano Yasukazu, the discoverer of interferon, and is a traditional laboratory known for many years in the fields of infectious diseases, infection immunity, etc. Currently, we are focusing on innate immunity, MHC expression control, and new cancer treatment 发展。此外，我们正在开发新的疫苗技术作为北海道大学疫苗开发中心的实验室之一，该中心旨在开发国内疫苗。我们期待着收到充满激情和志向高以及将共同发展研究的人们的公众询问。 2。任期：5年。可以通过检查重新任命。 3.研究和职位描述我们的研究目标是NLR蛋白家族激活所获得的免疫系统的机制，以及在传染病和炎症性疾病中的作用。此外，随着发现癌症的主要免疫逃避机制，我们正在开发癌症治疗和生物标志物。具体而言，我们参与了NOD2基因突变对肠道细菌菌群的影响，使用克隆疾病模型开发新的治疗剂，NLRC5/CITA用于创建MHC I类分子转录机制，逃避癌细胞的免疫系统，并开发新的癌症治疗。作为北海道大学创建与发展研究所新成立的疫苗研发中心的核心实验室，我们正在开发针对冠状病毒，其他感染性疾病和癌症的疫苗平台以及疫苗的研究和开发。有关研究的摘要，请参阅以下内容。 https://hokudaiimmunology.wixsite.com/kobayashi/kobayashi/blank-15从技术上讲，我们使用免疫学方法（FACS，收养转移等），细胞学方法（培养，成像，CRIS/CRISPR/CAS9等），组织学方法，组织学方法，组织学方法，基因修饰的小鼠创建，遗传方法，遗传学分析（统计分析）。实验室会议和研讨会将以英语举行，申请人将被要求积极参加学术会议并赚取外部研究资金。除研究以外的其他任务包括对医学生的实践培训和教育，研究生指导以及实验室操作的帮助。 4。申请资格：具有大约7年或更短时间的研究人员 - 具有国际科学期刊的主要作者 - 具有以下专业知识的研究人员
尊敬的 CAISO 董事会成员，我想提交
2024 年 3 月草案摘要：在加利福尼亚州，使用住宅屋顶阵列生产可再生电力的成本大约是使用公用事业规模太阳能发电场的 6 倍。为了利用这一点，引入了一种潜在的新服务概念，称为远程住宅太阳能，简称远程太阳能。远程太阳能将为房主和租户提供在公用事业规模太阳能发电场购买太阳能电池板和电池存储的选择，并代表他们将其生产的能源输入电网。这将抵消他们的家庭从电网中获取的能源，并反映在较低的公用事业账单中。从技术上讲，这并不是什么新鲜事，因为公用事业太阳能早已通过电网输送到家庭；然而，远程太阳能的财务安排不同，需要获得 CPUC 和其他机构的监管批准。开发了一个计算机模型来估算客户使用远程太阳能的大致前期资本成本、回收期和投资回报率。结果取决于各种因素，包括阵列和电池大小，以及公用事业对电网使用的收费。然而，如果一个远程太阳能系统能够产生相当于加州普通家庭年用电量的电量，并配备 5.3 千瓦时电池，那么在扣除税款后，其成本将约为 4200 美元。这项财务分析假设，像 PG&E 这样的公用事业公司将收取约 0.20 美元/千瓦时的费用，以将客户的能源从远程太阳能发电场输送到客户住所，因为这就是 PG&E 目前收取的传输和配电费用。如果是这样，这个远程太阳能系统将在 3.3 年内收回成本，投资回报率为 30%/年。类似的屋顶系统的成本约为 24,000 美元。由于远程太阳能是一项有吸引力的投资，因此客户将自愿出资，从而提供一种新的、快速且轻松的方式来资助更多的太阳能，而不是提高每个人的电费。因此，远程太阳能可以大大加速可再生太阳能的部署，并帮助加州实现其减少温室气体的雄心勃勃且必要的目标。远程太阳能不受任何特定地址的限制，而且价格相对便宜，因此租户和低收入居民都可以负担得起远程太阳能。使用电池存储，它可以帮助减少日落后启动天然气发电厂的需要。远程太阳能目前还只是一个概念。作者希望专家们对其进行审查，如果发现可行，建议加州能源公司、加州空气资源委员会、加州公用事业委员会、立法者和其他关注气候变化的人在政策层面进行考虑。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
RheumaGen – 探索 HLA 基因编辑的真正潜力，开发
Richard Freed 首席执行官 RheumaGen 采访人：Lynn Fosse，高级编辑 CEOCFO 杂志 CEOCFO：Freed 先生，根据您的网站，RheumaGen 正在彻底改变自身免疫领域，为什么会这样？ Freed 先生：RheumaGen 正在通过开发一类新型疗法来治疗主要的自身免疫性疾病，从而彻底改变自身免疫领域。在我们独特的方法中，RheumaGen 专注于人类白细胞抗原 (HLA) – 或“免疫” – 基因，以实现一直被认为不可能实现的目标：控制人体免疫系统的触发。 CEOCFO：这与今天可能实现的有何不同？ Freed 先生：首先，对于我们的先导疗法 RG0401，我们最初专注于治疗难治性或耐药性类风湿性关节炎 (RA) 患者。这些患者病情最严重，需求巨大，目前尚无治疗选择。其次，即使对于我们未来可能治疗的中度至重度患者，目前的治疗标准——无论是传统的 DMARD、生物制剂还是 JAK 抑制剂——都是在自身免疫炎症循环肆虐后 T 细胞激活后起作用，而在不断尝试对抗这些火焰的过程中，可以说，目前的药物也有显著的副作用，并且会全面抑制患者的免疫系统。我们的 HLA 基因编辑解决方案从源头上治愈了自身免疫性疾病，在本例中是类风湿性关节炎。CEOCFO：你们是如何做到这一点的？弗里德先生：嗯，这是经验和技术创新。首先，在经验和专业知识方面，我们的首席科学官 Brian M. Freed 博士和他在科罗拉多大学安舒茨医学院的团队拥有真正独特的专业组合：免疫学、组织相容性和再生医学。弗里德博士是一位免疫学教授，拥有数十年的经验，在该领域发表过许多出版物。他的大学实验室拥有 80 多名员工，年收入约 2000 万美元，负责对科罗拉多州和全国各地的数千例器官移植进行 HLA 分型并确保其组织相容性。他的实验室还拥有世界上最大的脐带血库之一，并在干细胞移植方面开展了大量医疗工作。其次，从技术上讲，这是一种自体造血干细胞 (HSC) 移植，我们使用 CRISPR/Cas9 编辑患者的 HLA 基因。换句话说，我们收集患者的血液干细胞；对患者的 HLA 基因进行一次精确编辑，以免被免疫系统检测为外来细胞；然后将编辑后的细胞注入患者体内。例如，在类风湿性关节炎中，当这些编辑过的细胞重新植入经过修改的 HLA 分子（现在与正常功能的分子相似）时，免疫系统不再呈现激活 T 细胞攻击人体自身蛋白质（如胶原蛋白）的自身抗原。 RheumaGen 的采访继续在第 3 页。
所用算法：人工智能企业责任劳动模型
2. Michael Chui、James Manyika 和 Mehdi Miremadi，《机器可以取代人类的地方以及目前还不能取代人类的地方》，MCK INSEY Q.（2016 年 7 月 8 日），https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and- where-they-cant-yet [https://perma.cc/Q24J-3RRU]（“目前展示的技术可以自动化 45% 的人类有偿活动……”）。本文几乎交替使用“机器人”和“算法”。从技术上讲，机器人有物理形态，而算法没有。就目前的目的而言，这种区别并不重要。它会影响每种机器人可能造成的伤害类型，但不会影响它们是否会造成伤害。 3. Patrice Taddonio，《人工智能的兴起是否会危及卡车司机的工作？》，PBS（2019 年 11 月 5 日），https://www.pbs.org/wgbh/frontline/article/could-the-rise-of-artificial-intelli gence-put-truckers-jobs-in-peril [https://perma.cc/ZF96-UVPH]。4. Jeffrey Dastin，《独家：亚马逊推出打包订单并取代工作的机器》，R EUTERS（2019 年 5 月 13 日），https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-automation-exclusive/exclusive-amazon-rolls-out-machines-that-pack-orders-and-replace-jobs-idUSKCN1SJ0X1 [https://perma.cc/SF4R-FQKY]。 5. Alana Semuels，《数百万美国人在疫情中失去工作——机器人和人工智能正在以前所未有的速度取代他们》，《时代》（2020 年 8 月 6 日），https://time.com/5876604/machines-jobs-coronavirus [https://perma.cc/D3WN-9KWS]（“弗吉尼亚州的一家回收公司于 2019 年为其罗阿诺克工厂购买了四台 AMP 机器人，将它们部署在装配线上，以确保纸张和塑料流中没有放错材料。”）。 6. Will Knight，《人工智能即将取代最令人麻木的办公任务》，《WIRED》（2020 年 3 月 14 日上午 7:00），https://www.wired.com/story/ai-coming-most-mind-numbing-office-tasks [https://perma.cc/8CSN-JP6W]（“简单的软件自动化正在消除一些特别重复的工作，例如基本的数据输入……”）。7. Lauri Donahue，评论《法律行业人工智能入门》，《J OLT D IG》。 （2018 年 1 月 3 日），https://jolt.law.harvard.edu/digest/a-primer-on-using-artif icial-intelligence-in-the-legal-profession [https://perma.cc/ZF56-D3D5]（“依赖于整理和分析历史数据（例如过去的司法判决，包括法律意见或评估可能的诉讼结果）的法律工作将成为人工智能的领域。”）。 8. William Baldwin，《人工智能投资者：AI 和选股的未来》，F ORBES（2019 年 12 月 9 日，上午 6:00），https://www.forbes.com/sites/baldwin/2019/12/09/connecting-a- million-dots [https://perma.cc/2ZHJ-2J8R]（“EquBot 表示，其基金是唯一使用 AI 进行主动管理的 ETF，但它不会长期独霸这一领域。IBM 正在华尔街四处兜售 AI。”）。9. Ohad Oren、Bernard J. Gersh 和 Deepak L. Bhatt，医学成像中的人工智能：从放射病理数据转向有临床意义的终点，2 LANCET D IGIT. H EALTH（2020 年 9 月），https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30160-6/fulltext [https://perma.cc/CH6S-HECK]（“人工智能增强的阅读性能可用于识别与更糟糕结果相关的轻微结构或动态变化，从而改善干预的患者选择。”）。