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rw-voiceshield：基于原始波形的对抗性攻击一声音conversion
近年来，单发语音转换（VC）取得了重大进步，使能够用一个句子改变说话者特征。但是，随着该技术的成熟并产生了越来越现实的说法，它很容易受到隐私问题的影响。在本文中，我们提出了RW-Voiceshield，以保护声音免于复制。这是通过通过使用基于原始波形的生成模型产生的不可察觉的噪声来有效攻击单发VC模型来实现的。使用最新的单发VC模型进行测试，我们进行了测试，在黑盒和白色盒子方案下进行主观和客观评估。我们的结果表明，VC模型产生的话语与受保护的说话者的话语之间的说话者特征存在显着差异。此外，即使在受保护的话语中引入了对抗性噪声，说话者的独特特征仍然可以识别。索引术语：语音转换，对抗性攻击，扬声器verification，扬声器表示
马赛克：一种基于人工智能的框架，用于稀有癌症中的多模式分析，分类和个性化预后评估
在这种情况下，建立有效的分类和预后系统将立即提供临床实用性，从而为改善临床决策过程提供稳定的基础。癌症中的常规分类/预后工具主要依赖于临床和组织病理学特征，这些特征是基因组特征补充的，以更好地捕获临床病理学性能并预测感兴趣的临床结果。7基因组促进在分类中的潜在影响和罕见癌症的临床管理在于三个关键方面：（1）能够将肿瘤定义为形态学上定义的肿瘤分类为形态上不同的基因组子组，并以不同的基因组疾病疾病的疾病疾病和不同的基因组进行分类，并且是生物疾病的基础，（3）识别（3）识别（2）forning-fying（2）（2）（2）and-fying（2）（2）。用于个性化治疗。尤其是，临床和基因组数据的联合使用可以使能够创建能够产生临床结局的人性化预测的预后模型。8
exascale计算和数据处理-AMS期刊
摘要：Exascale计算和人工智能的出现提供了巨大的潜力，可以显着提高地球系统的预测能力。但是，必须克服巨大的挑战，以适应模型和预测系统以有效地使用这些新技术。2022年WMO关于EXASCALE计算的报告建议“在努力和关注与不断发展的计算技术相关的中断的努力和关注，这将越来越难以克服，威胁要在天气和气候预测能力方面持续进步。”此外，来自观察，模型和启动输出以及后处理的数据的爆炸性增长有可能使能够及时，准确和精确的决策信息提供能力。人工智能（AI）提供了未开发的机会来改变模型的开发方式，处理观察结果，并分析和提取预测以进行决策。鉴于计算的成本非常高，预测系统的复杂性日益增长以及越来越难以管理的数据生产和消费，这些挑战对于任何单个机构或国家都无法处理的挑战迅速变得太大了。本文描述了关键的技术和预算挑战，确定了解决方案的差距和方法，并提出了许多建议。
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如扩散模型）在近年来已取得了重大进步，从而使能够在各个领域综合高质量的现实数据。在这里，我们探讨了从公开可用数据库的超分辨率显微镜图像的扩散模型的适应和培训。我们表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会记住训练集中的现有图像。此外，我们比较了使用我们生成的高分辨率数据与使用样本数学建模获得的高分辨率数据训练的基于深度学习的反卷积方法的性能。使用一个小的实际训练数据集，我们可以根据空间分辨率获得出色的重建质量，从而表明了准确的虚拟图像生成的潜力，以克服收集和注释图像数据的局限性进行培训。最后，我们使我们的管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了生成扩散模型对显微镜任务的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
小米作为
小米是在全球数百万人的食品和营养安全中具有重要作用的绝佳营养来源。小米的营养成分优于其他主要谷物，例如小麦和大米，使其成为未来的营养谷物。Hon'ble总理Shri Narendra Modi还分享了他的愿景，即使印度成为“全球小米枢纽”。认识到小米的巨大潜力，他将其命名为“ Shree Anna”，而小米为我们提供了一个独特的机会，可以使能够了解那些具有巨大潜力来增强全球粮食和营养安全的农作物。自远古时代以来，奥里萨邦的部落人口主要参与小米生产，而小米已成为部落文化的生命线。小米品种在奥里萨邦的部落腹地中维持，主要是因为部落的优惠粮食习惯和社会文化活动。考虑其高营养价值，赋予经济能力的潜力以及对不断变化的气候的韧性，我们古老的实践现在可以利用，以改善小型和边缘农民的生活和生计。
ai in Energy V2
在当今迅速发展的世界中，人工智能（AI）正在彻底改变能源部门，推动大量进步，迈向更智能，更高效和可持续的能源解决方案。AI和能源的这种融合不仅是一种技术创新，而且是解决气候变化，能源效率和可持续性等全球挑战的关键战略。本报告研究了AI对能源生产，分销和消费的变革性影响，强调了其在重塑行业未来中的作用。通过实现数据驱动的决策，预测分析和自动化，AI提供了前所未有的机会，以增强高度复杂的能源景观中的创新。它有助于预测性维护，优化能源利用，并支持可再生能源的无缝集成，从而促进了更具弹性和适应性的能源生态系统。该报告探讨了人工智能的关键应用，包括机器学习，预测分析和自动化，这些应用程序可以推动运营效率，降低成本和环境可持续性。现实世界中的例子说明了AI驱动的技术如何增强能源电网管理，改善可再生能源绩效，并使能够转向分散的能源模型，从而为可持续的未来定位了该行业。
gardnerella，prevotella和...物理评论B 108，165415（2023）超薄膜...
磷烯是黑磷的单层，是一种二维材料，在布里渊区缺乏多杂志结构，并且具有可忽略的旋转轨道耦合。这使其成为独立于山谷或旋转大厅效应的轨道厅效应的有前途的候选人。为模型磷烯，我们利用了一种密度功能理论的紧密结合哈密顿量，该密集结合哈密顿量是通过假性轨道轨道投射方法构建的。为此，我们使用新实施的内部基础的Paoflow代码，该代码提供了对磷烯传导带的相当好的描述。通过采用线性响应理论，我们表明磷烯在轨道霍尔电导率中表现出相当的轨道霍尔效应，对轨道霍尔电导率有强各向异性，用于平面外轨道角度动量成分。电导率的大小和符号取决于施加的电场的平面内方向。这些独特的特征使能够明确地观察该材料中的轨道大厅效应。还探索了应变和垂直施加的电场对磷酸轨道霍尔响应的影响。我们表明，在其导电状态下，垂直于磷酸层的补充电场可产生诱导的平面内轨道磁化强度。
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如Di usion模型）在近年来已取得了显着的进步，从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里，探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性，将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图（SISR）方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像，改进了重建图像的重建质量和空间分辨率，从而展示了分解模型图像产生的潜力，以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后，该管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
ekf – sindy -iris re.public@polimi.it
可以通过Kalman过滤器将动态系统中的测量数据吸收到预测模型中。Kalman滤光片的非线性扩展，例如扩展的Kalman滤波器（EKF），以实现（可能是非线性）系统动力学和输入参数的关节估计。要构建在EKF的预测阶段中使用的进化模型，我们建议依靠非线性动力学（Sindy）的稀疏识别。sindy使能够直接从初步获得的数据中识别进化模型，从而避免由于错误的假设和系统动力学的不正确建模而导致可能的偏差。此外，与基于有限元素相比，Sindy模型的数值集成与替代策略相比，可以节省大量计算。最后，辛迪允许立即定义EKF所需的Jacobian矩阵，以识别系统动力学和属性，这是通常与物理模型非常相关的推导。结果，将EKF与Sindy结合起来，为识别非线性系统提供了数据驱动的计算效率，易于应用的方法，即使在Sindy的培训范围之内，也能够稳健地操作。为了证明该方法的潜力，我们解决了一个线性非自主系统的识别，该系统由真实的地震图激发的剪切构建模型以及部分观察到的非线性系统的识别。挑战
Zhiqiang人脑sha的白质连接组的遗传结构； Schijven，d。; S.E. Fisher； Francks，C。2023，文章 /字母T < / div>
摘要 - 本文的目的是有助于更好地理解从识别到治疗的儿童视力护理，特别是更好地理解眼睛跟踪（ET）技术的使用。有迹象表明这些技术可以支持视力护理，但缺乏对可能性的全面理解。在这里，我们回顾了有关执行视力护理的跨学科研究，并确定了当前的使用和进一步开发ET技术的挑战。为此，我们描述了（1）所涉及的利益相关者，（2）在学校筛选可能性，以及（3）如何使用技术支持的视力筛查。数据来自对同行评审期刊和会议文章的文献调查，并得到了相关项目和产品的次要来源的补充。重点是2000年以后的文献，尤其是针对小学生筛查动目的功能障碍（OMD）。结果表明，来自各种研究领域的最新技术的贡献是分散的，特别是关于影响视觉护理的必要利益相关者之间的沟通，对一般和功能视觉护理的处理以及筛查和治疗之间的沟通。进一步的ET技术发展可能取决于克服这些碎片。朝这个方向迈出的第一步包括对利益相关者，角色和要求的详尽描述，使能够对有视力问题的儿童进行沟通。