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具有双重抑制策略的协同分解双线性网络用于 MRI 脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤自动分类是一种可行的加速临床诊断的方法。最近，使用 MRI 数据集进行深度卷积神经网络 (CNN) 训练已在计算机辅助诊断 (CAD) 系统中取得成功。为了进一步提高 CNN 的分类性能，在脑肿瘤的细微判别细节方面仍有一条艰难的道路。我们注意到，现有方法严重依赖数据驱动的卷积模型，而忽略了使一个类别与其他类别不同的因素。我们的研究旨在引导网络在相似的肿瘤类别中找到确切的差异。我们首先提出了一种针对脑肿瘤 MRI 的“双重抑制编码”模块，它从我们的网络中分出两条路径来细化全局无序信息和局部空间表示。目的是通过减少负面全局特征的影响并扩大显着局部部分的注意力，为正确的类别提供更有价值的线索。然后我们引入了一个用于特征融合的“分解双线性编码”层。目的是生成紧凑且有判别力的表示。最后，这两个组件之间的协同作用形成了一个以端到端方式学习的管道。大量实验在三个数据集的定性和定量评估中表现出卓越的分类性能。
基于BaTiO3多元掺杂提高介电陶瓷铁电材料储能密度及效率的研究
摘要：在环境污染日益严重的情况下，为推动绿色能源的研究，介电陶瓷储能材料正受到广泛研究，其具有充放电循环极快、耐用性高的优点，在新能源汽车、脉冲电源等方面有广阔的用途。但普通介电陶瓷铁电材料储能密度较低，因此，本文以BaTiO 3 (BT)为基础，划分出8个组分，通过传统固相烧结法，将AB位置替换为不同比例的各类元素，以提高其储能密度，提高BT基铁电材料的储能效率。本文研究了掺杂样品的XRD、Raman、铁电、介电、阻抗测试结果，确定了最佳组分。通过Bi3+、Mg2+、Zn2+、Ta5+、Nb5+五种元素掺入制备了(1-x)BT-xBi(Mg1/3Zn1/3Ta1/6Nb1/6)O3系列陶瓷。随着掺杂量x的增加，电滞回线变细，饱和极化强度与剩余极化强度下降，储能密度先上升后下降。x=0.08以后的介电特性呈现平缓的介电峰，说明已经形成了铁电弛豫。最佳组分x=0.12的储能密度和效率分别达到了1.75J/cm3和75%，居里温度约为-20◦C，具有在室温下使用的潜力。
量子热力学能节省时间吗？| PhilSci-Archive
Connes 和 Rovelli (1994) 提出了一个彻底的解决方案：时间的流动（不仅仅是它的方向）具有热力学起源。任何粗粒度的统计状态都会自然地定义一个时间概念，根据该概念，它处于平衡状态。热时间假设 (TTH) 将这种依赖于状态的热时间与物理时间等同起来。Connes 和 Rovelli 借助 Tomita-Takesaki 模块理论的工具，展示了如何在一般协变量子理论中严格实现 TTH。这个想法很有趣，但迄今为止，哲学家们很少关注它。TTH 不仅代表了关于时间起源的惊人猜想，还提供了关于 Tomita-Takesaki 模块理论物理意义的诱人线索。模块理论是我们用来研究量子理论中使用的算子代数结构的最强大的数学工具之一，它已经发现了越来越多样化的物理应用。 2 尽管模块化理论非常重要，但其背后的基本物理思想仍然模糊不清。如果模块化理论是正确的，那么广义协变量子理论就会使用模块化自同构群来描述涌现的动力学。本文代表了向丰富的哲学领域迈进的一次适度的初步尝试。其目标是提出模块化理论面临的一些技术和概念挑战，并提出一些应对策略。在§2中，我对模块化理论进行了完整的介绍，强调了康纳和罗威利最初的提议与罗威利后来在永恒力学方面的工作之间的联系。（这使我们能够清楚地区分出模块化理论中容易混淆的各个组成部分。）在§3-4中，我探讨了两个
由人类提供动力，由数据驱动……
本报告是在 Vivendi 集团（定义见下文）可能拆分出数家实体的背景下编写的，这些实体预计将分别成为独立上市公司，独立于 Vivendi SE（“Vivendi”）运营，Vivendi SE 是一家受法国法律管辖并在巴黎泛欧交易所上市的欧洲公司（其股票将继续在巴黎泛欧交易所上市），其中包括 Vivendi 的 Havas 业务部门（“Havas 业务”）。为实施这一潜在拆分，Vivendi 或其直接或间接持有股权的任何合并子公司或附属公司（“Vivendi 集团”）所需的交易在本文中统称为“Vivendi 分拆”。 Vivendi 分拆的完成取决于一系列条件的满足，包括但不限于获得法国、荷兰和英国的相关监管部门批准，以及在 2024 年 12 月 9 日左右举行的 Vivendi 股东大会上，Vivendi 股东三分之二 (⅔) 多数票批准 Vivendi 分拆。Havas 无法保证 Vivendi 分拆所需的部分或全部条件将得到满足或及时豁免。如果 Vivendi 分拆的所有条件均得到满足或及时豁免，预计 Havas 将拥有并运营 Havas 业务，并随后进行上市。在这种情况下，Havas 普通股在泛欧交易所阿姆斯特丹的交易预计将于 2024 年 12 月 16 日上午 9:00（CET）开始，最初以“是否交割和何时交割”为基础，Havas 普通股的常规交易预计将于 2024 年 12 月 18 日上午 9:00（CET）开始。Havas 将根据适用法律法规，在适当的时候向市场通报最新情况。
综合生物信息学方法揭示 LRP1 表达在卵巢癌中的预后意义
摘要：过度活跃的肿瘤微环境 (TME) 导致卵巢癌 (OC) 中癌细胞的无限制存活、耐药性和转移。然而，OC 的 TME 内治疗靶点仍然难以捉摸，量化 TME 活性的有效方法仍然有限。在此，我们采用综合生物信息学方法来确定哪些免疫相关基因 (IRG) 调节 TME，并进一步评估它们在 OC 进展中的潜在治疗诊断 (治疗 + 诊断) 意义。使用稳健的方法，我们开发了一个预测风险模型，以回顾性检查来自癌症基因组图谱 (TCGA) 数据库的 OC 患者的临床病理参数。预后模型的有效性通过来自国际癌症基因组联盟 (ICGC) 队列的数据得到证实。我们的方法确定了九个 IRG，AKT2、FGF7、FOS、IL27RA、LRP1、OBP2A、PAEP、PDGFRA 和 PI3，它们形成了 OC 进展的预后模型，区分出低风险组内临床结果明显更好的患者。我们验证了该模型作为独立的预后指标，并证明当与临床列线图一起使用时具有增强的预后意义，以实现准确预测。LRP1 表达升高表明膀胱癌 (BLCA)、OC、低级别神经胶质瘤 (LGG) 和胶质母细胞瘤 (GBM) 预后不良，也与其他几种癌症的免疫浸润有关。与免疫检查点基因 (ICG) 的显著相关性凸显了 LRP1 作为生物标志物和治疗靶点的潜在重要性。此外，基因集富集分析突出了 LRP1 参与代谢相关途径，支持其在 BLCA、OC、低级别神经胶质瘤 (LGG)、GBM、肾癌、OC、BLCA、肾肾透明细胞癌 (KIRC)、胃腺癌 (STAD) 以及胃和食管癌 (STES) 中的预后和治疗相关性。我们的研究在癌症的 TME 中生成了九个 IRG 的新特征，这些特征可以作为潜在的预后预测因子，并为改善 OC 的预后提供宝贵的资源。
自我复制探测器即将问世——对 SETI 的影响
摘要 20 世纪 80 年代初，萨根和蒂普勒就费米悖论的解释展开了激烈的争论，但并未分出胜负。萨根根据哥白尼原理主张外星智能的存在，而蒂普勒则根据奥卡姆剃刀原理主张外星智能的不存在。蒂普勒的立场是对类似但更早的哈特宣言的扩展。然而，自我复制星际机器人探测器在蒂普勒论证中发挥的作用至关重要。任何具备技术能力的物种都会发展自我复制技术，作为以最少的投资探索太空和整个银河系的最经济手段。没有证据表明我们的太阳系包括小行星带内存在此类探测器，因此外星智能不存在。这是一个强有力且令人信服的论点。反驳的论据都很薄弱，包括萨根的社会学解释。我们提出一个哥白尼论点，即外星智能并不存在——人类如今正在开发自我复制技术。作为通用原位资源利用 (ISRU) 能力的一部分，我们正在开发利用外星资源（包括电动机和电子设备）3D 打印整个机器人机器的能力。我们拥有 3D 打印电动机，可以利用每个恒星系统中都应有的外星材料。从类似的材料中，我们找到了一种 3D 打印神经网络电路的方法。从我们的工业生态中，自我复制的机器和通用构造器都是可行的。我们详细描述了如何利用小行星资源制造出自我复制的星际飞船。我们描述了小行星材料处理的技术特征（预计在大多数恒星系统中都很常见），以及某些类型的粘土和其他碎屑材料的过量生产。自我复制技术正在开发中，而且即将问世——如果人类正在追求自我复制技术，那么根据哥白尼原理，其他任何精通技术的物种也会这样做。没有证据表明他们已经这样做了。
Syncline Energy 提交 - PR ...
1 Syncline Energy Pty Ltd (Syncline) 是一家位于维多利亚州的领先可再生能源项目开发公司。 2 Syncline 开发了 MREH 项目，这是一个 2.4 GWh 电池储能系统 (BESS)，将连接到墨尔本郊外的 AusNet 500kV 网络。该项目已获得债务、承购和股权担保。它已与 AEMO 达成发电机性能标准，并已获得所有规划、土地和环境批准。第一阶段是对澳大利亚能源转型的约 8 亿美元投资。 3 MREH 的连接资产包括对声明共享网络 (DSN) 的增强，该网络既有“可竞争”的组件，也有“不可竞争”的组件。 4 2022 年，Syncline 将 MREH 的一部分出售给全球绿色能源基础设施基金 Equis。Equis 将在最终通知继续进行时拥有 MREH 100% 的股份。 5 在维多利亚州，Syncline 还开发了价值 1.8 亿美元的 Bannerton 太阳能园区，该园区于 2019 年投入使用，为维多利亚州的有轨电车网络提供绿色能源。 6 Bannerton 的电网连接需要对 AusNet 的 Wemen 终点站进行实质性扩建。 7 Syncline 由 Phil Galloway 所有，他在能源领域拥有 30 多年的经验。这包括在必和必拓、埃索和 CS First Boston 担任全球高管职位。与此提交相关的是，在埃索，Phil 是一名负责东澳大利亚的能源市场分析师。在 CS First Boston，他是将 SEC 私有化的团队的一员，包括准备第一个 ACCC 合并授权以进行拆分。在必和必拓，他领导了公司电力资产的出售，并且是一家主要电力消费者、总部位于伦敦的必和必拓铝业公司的董事。
自我复制探测器即将问世——对 SETI 的影响
摘要 20 世纪 80 年代初，萨根和蒂普勒就费米悖论的解释展开了激烈的争论，但并未分出胜负。萨根根据哥白尼原理主张外星智能的存在，而蒂普勒则根据奥卡姆剃刀原理主张外星智能的不存在。蒂普勒的立场是对类似但更早的哈特宣言的扩展。然而，自我复制星际机器人探测器在蒂普勒论证中发挥的作用至关重要。任何具备技术能力的物种都会发展自我复制技术，作为以最少的投资探索太空和整个银河系的最经济手段。没有证据表明我们的太阳系包括小行星带内存在此类探测器，因此外星智能不存在。这是一个强有力且令人信服的论点。反驳的论据都很薄弱，包括萨根的社会学解释。我们提出一个哥白尼论点，即外星智能并不存在——人类如今正在开发自我复制技术。作为通用原位资源利用 (ISRU) 能力的一部分，我们正在开发利用外星资源（包括电动机和电子设备）3D 打印整个机器人机器的能力。我们拥有 3D 打印电动机，可以利用每个恒星系统中都应有的外星材料。从类似的材料中，我们找到了一种 3D 打印神经网络电路的方法。从我们的工业生态中，自我复制的机器和通用构造器都是可行的。我们详细描述了如何利用小行星资源制造出自我复制的星际飞船。我们描述了小行星材料处理的技术特征（预计在大多数恒星系统中都很常见），以及某些类型的粘土和其他碎屑材料的过量生产。自我复制技术正在开发中，而且即将问世——如果人类正在追求自我复制技术，那么根据哥白尼原理，其他任何精通技术的物种也会这样做。没有证据表明他们已经这样做了。
COVID-19中断电池材料和制造供应...
冠状病毒全球大流行的影响遍及许多生命，并且在几乎每个国家都颠覆了医疗保健，运输和经济的方面。包括电池供电的电动汽车，电网存储和个人电子设备在内的能源材料和可再生转换型货币也不例外。随着企业在全球关闭，道路交通地面停滞不前，对电动汽车的需求下降了。隔离和全职订单禁止工人使用电池和汽车生产设施，关闭的矿山和炼油厂以及冻结制造商品的运输。经济不确定性和批量裁员减少了消费者的支出，并减少了对顶级手机和平板电脑的需求。这些因素威胁着能源储能材料的活力和可再生能源的长期增长。对这场危机的回应，包括政府政策，新兴的能源存储和制造技术以及研究界的持久性，将为Covid-19的长期影响是否受到危害还是加剧。对锂离子电池（LIBS）的需求非常巨大：他们的市场在2019年将其固定在367亿美元，预计到2027年将达到1,293亿美元。LIB的普遍存在源于研究驱动的效率提高和全球范围内的制造业，通过改进规模和加工，在过去十年中，电池价格降低了87％。尽管美国是Libs最大的消费者之一，但它仅生产锂细胞制造的年度316 GWH的12％。中国仍然是最大的制造商，占年度LIB生产的73％。制造中的这种差异与能够在最新液体中高性能的构成关键要素相关。锂和钴在电池阴极和电解质中起关键功能。中国主导着稀土元素的生产（63％），并且有效地控制了这些材料的全球供应链的80％。虽然刚果民主共和国矿山占全球70％的钴供应，但中国拥有主要的金融所有权。澳大利亚生产55％的世界锂，并将其大部分出口到中国。随后，由此产生的供应链遍布世界各地，涉及众多的生产设施，包括国内和
逻辑与人工智能特刊
高度发展。然而，众所周知，经典布尔逻辑在处理不确定性、等级真值或相似性等问题时是不够的，因此出现了其他更具表现力的逻辑，这些逻辑与人工智能更加相关。非经典逻辑作为解决许多人工智能挑战的方法而出现。事实上，正是在 20 世纪，逻辑中解决了模糊性、多义性和不确定性的形式化问题。这样，改变或删除经典逻辑的七个传统标准属性中的一些属性的想法导致了非经典逻辑的诞生。这些逻辑包括一大类不同的逻辑系统，例如模态逻辑、模糊逻辑、直觉逻辑或多值逻辑 [7、8、10 – 13、20、24、25、27、31]。在人工智能领域，我们通常区分出四种一般方法 [33]：基于逻辑的人工智能、非逻辑主义人工智能、智能代理连续体方法和异构人工智能方法。基于逻辑的人工智能是一种符号方法，由麦卡锡 [28] 于 1959 年具体发起，它基于使用逻辑将知识形式化并通过逻辑推理解决问题的一般思想。该方法涵盖的一些主要领域包括知识表示、信念理论、系统实现、非单调推理、溯因和归纳推理、常识推理和规划以及问题解决（有关基于逻辑的人工智能的一般讨论，请参阅 [29]）。请注意，基于逻辑的人工智能是本特刊中处理的方法。多值逻辑应用的最突出领域是基于逻辑的人工智能。一些重要的应用领域包括数据和知识挖掘的自动化、模糊概念的形式化和常识推理。在文献中，在人工智能中使用多值逻辑的研究工作包括：Aksoy 和 Ercanoglu [ 1 ] 在滑坡识别和分类中使用多值逻辑；Moraga 等人[30] 回顾并讨论了用于模糊控制的多值逻辑；Falomir 等人[22] 使用描述逻辑来解释数字图像，通过每个对象的颜色和定性形状以及其主要空间特征（位置、相对方向和拓扑）来描述每个对象，这允许通过推理推断出新的对象类别（例如门）；Corsi 和 Fermüller[14] 探讨了加权论证框架与基于 t 范数的逻辑之间的联系； Almubarak 等人 [ 2 ] 提出了一种基于模糊逻辑的颜色直方图分析方法，用于在皮肤镜图像中区分良性皮肤病变和恶性黑色素瘤；Badia 等人 [ 4 ] 和 Costa 和 Dellunde [ 15 ] 研究了模糊逻辑编程和计算机科学中相关概念的逻辑属性，16]；Eklund 和Löfstrand[19]应用多值逻辑，旨在丰富制造业中关于产品和生产过程的信息结构及其表示的语言；Falomir 和Pich[32]提出了一种组成定性形状的逻辑方法，并将其应用于解决空间推理测试；Flaminio等人[23]分析了多值逻辑与不确定性决策理论之间的关系；Falomir等人[21]定义了将模糊颜色模型与概率参考和接地机制（PRAGR）相结合的逻辑，以便根据上下文获得对象最具辨别力的颜色描述符。最近，Dubois等人[18]发表了关于用于推理的多值逻辑的专刊。