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ia 450/2023：发音，录制的订单分开...
u/s。7，2016年：M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M： - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula，Hon'ble成员（司法）sh。Charan Singh，Hon'ble成员（技术）
我们可以将人类艺术与AI生成的图像区分开吗？
生成AI图像的出现完全破坏了艺术界。将AI产生的图像与人类艺术区分开是一个具有挑战性的问题，其影响会随着时间的流逝而增长。未能解决这个问题，使坏演员能够欺骗为人类艺术支付保费的人和所陈述的政策禁止AI图像的公司。对于内容所有者而言，建立版权也至关重要，对于有兴趣策划培训数据的模型培训师，以避免潜在的模型崩溃。有几种不同的方法将人类艺术与AI图像区分开，包括经过监督学习培训的分类器，针对扩散模型的研究工具以及使用其艺术技术知识的专业艺术家识别的研究工具。在本文中，我们试图了解这些方法在良性和对抗性环境中都可以对付当今现代生成模型。我们在7种样式中策划真实的人类艺术，从5种生成模型中产生匹配的图像，并应用8个探测器（5个自动检测器和3个不同的人类群体，包括180名人群工作者，3800多名专业艺术家以及13位在探测AI的专家艺术家）。Hive和专家艺术家都做得很好，但是以不同的方式犯错（在对抗性扰动上较弱，而专家艺术家产生更高的误报）。我们认为这些弱点将持续存在，并认为人类和自动化的构件的结合提供了准确性和鲁棒性的最佳组合。
t细胞多样性：将事实与小说分开2/12/24
t细胞群是异质的。现代的生物医学技术允许对T细胞多样性进行洞察力，并具有未经证实的粒度，阐明了细胞表型的细微差异，代谢重新布线或受体克隆型。这样的精细映射可能一方面质疑T细胞常规亚型的保真度。另一方面，可以说将T细胞分类为粗糙的，调用的“垃圾箱”仍然被证明是有用的，并且可以对基本生物学过程或成功的免疫疗法进行再生预测。现代技术甚至可能因产生仅仅是自我实现的预言并想象没有功能性关系的人工异质性而受到批评。在这个研讨会中，T细胞研究领域的领导者将报告T细胞多样性的不同风味，从而尝试将事实与小说分开。
分开高级传动系统和HV-DCDC应用程序的充电和负载要求
我们正在为每个人创造最好的Infineon旅程。这意味着我们拥抱多样性和包容性，并欢迎每个人的身份。在Infineon，我们提供了一个以信任，开放性，尊重和宽容为特征的工作环境，并致力于为所有申请人和员工提供平等的机会。我们根据申请人的经验和技能为基础。请让您的招聘人员知道他们是否需要特别注意某件事，以便您参与面试过程。
定义获胜率的估计：将真实效果与审查>分开
摘要该获胜率越来越多地用于具有层次复合终点的试验中。虽然涉及的结果及其比较规则与应用程序有所不同，但几乎没有关注所得统计量的估计，从而造成了解释和盘问比较的困难。我们提出将估计数作为赢得比率分析的第一步，并确定其根本性的根本原因是其对比较时间范围的固有依赖性，如果未指定，则通过试验特异性的审查来偶然地设定。从统计文献中，我们总结了两种一般的方法来克服这种不确定性，这是一种预先指定所有比较的时间范围的非参数，以及一种半摩托车，一种在所有时间中都持续的胜利率，这些时间始终是所有时间的持续胜利率，其中包括公开可用的软件和真实示例和真实示例。最后，我们讨论了尚未解决的挑战，例如估计和推断发生界面事件的挑战。
通过绿色电力池将电价与气价分开：设计方案和演变
本文提出了一个详细的提案，以有效的方式将大规模可再生能源的价值以“成本加成”价格传递给消费者，这些可再生能源的价格已经比天然气驱动的批发电价便宜得多。这将减少政府在市场补贴方面的财政压力，并为最需要的消费者提供更稳定的支持。我们详细介绍了这种“绿色电力池”方法如何与批发市场互动，以确保电力稳定，同时使平衡可变可再生能源产出的成本透明化，并保持有效供需响应的激励机制。我们参考英国可再生能源的成本和数量轨迹来说明这种方法，这些可再生能源由政府差价合约支持，最初针对特定的消费者群体，作为更广泛地向消费者直接获得廉价可再生能源过渡的第一步
在语音的基本频率上，早期皮层反应在时间上与后来的皮质贡献分开
■大部分语音都表达了，表现出具有基本频率和许多较高态度的一定程度。一些神经种群对这种时间良好的结构做出反应，特别是在基本频率下。This frequency-following response to speech consists of both sub- cortical and cortical contributions and can be measured through EEG as well as through magnetoencephalography (MEG), although both differ in the aspects of neural activity that they capture: EEG is sensitive to both radial and tangential sources as well as to deep sources, whereas MEG is more restrained to the measurement of tangential and superficial neural activity.eeg对连续语音的反应显示，与
形态和功能性大脑连接性将国际象棋大师与业余参与者区分开
大脑图像分析中的一项常见任务包括诊断某种疾病，其中分析并比较了健康对照组和患病受试者。另一方面，对于一组具有不同技能的健康参与者，对大脑功能的独特分析仍然是一个具有挑战性的问题。在这项研究中，我们开发了新的计算工具，以探索健康个体大脑之间可能存在的功能和解剖学差异，以不同水平的任务经验/培训率识别。为此，我们查看了业余和专业国际象棋播放器的数据集，在那里我们利用静止状态功能磁共振图像来生成功能连接（FC）信息。此外，我们还利用T1加权磁共振成像来估计形态计量连通性（MC）信息。我们将功能和解剖学特征结合到新的连接矩阵中，我们将其称为功能形态相似性连接组（FMSC）。由于FC和MC信息都易于冗余，因此使用统计特征选择减少了此信息的大小。我们使用现成的机器学习分类器，支持向量机，用于单模式分类。从我们的实验中，我们确定大脑的显着性和腹侧注意网络在两组健康受试者（国际象棋参与者）之间在功能和解剖学上不同。我们认为，由于国际象棋涉及高阶认知的许多方面，例如系统思维和空间推理，并且识别网络是对需要响应的认知任务的任务阳性，因此我们的结果是有效的，并且支持拟议的计算管道的可行性。此外，我们对现有的神经科学假设进行了定量验证，即学习某种技能可能会导致大脑的变化（功能连通性和解剖结构），并且可以通过我们的新型FMSC算法进行测试。
由靶向SKP2研究文章基于多替验分段和基于机器学习的方法，将Covid-19与病毒性肺炎区分开
冠状病毒疾病（Covid-19）造成了前所未有的破坏和全球数百万生命的丧生。传染性和死亡总是对医生和医疗保健支持系统构成挑战。使用逆转录聚合酶链反应和其他方法的临床诊断评估目前正在使用。te胸部X射线（CXR）和CTIMAGE被有效地用于筛选目的，这些目的可以提供有关感染影响的局部区域的相关数据。在这些湍流时期，使用CXR和CTC进行自动筛查和诊断的一步至关重要。te主要目标是探测一种简单的基于阈值的分割方法，以识别CXR图像中可能的感染区域，并研究基于强度的小波变换（基于小波）和基于法律的纹理特征，并具有统计措施。使用随机森林（RF）的进一步选择策略，然后选择用于创建机器学习的特征（ML）代表，并使用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）从病毒性肺炎（VP）中进行不同的covid-19。te结果清楚地表明，基于强度和WT的特征在两种病理中有所不同，这些病理与使用SVM和RF分类器训练的组合特征更好地不同。分类性能度量诸如曲线（AUC）下的面积为0.97，使用RF模型的0.9分类精度为0.9，这清楚地表明，实施的方法可用于表征COVID-19和病毒性肺炎。
射管内和周围超声放射素学区分开良性和恶性甲状腺结节：多中心研究
医生的判断（5）。为了克服这一限制，Wildman-Tobriner等人进行的研究。深入研究了人工智能（AI）在优化美国放射学院（ACR）TI-RADS的潜力。他们强调，AI技术的整合可以提高特异性（6）。放射素学可以从传统图像中深入提取和量化肉眼无法察觉的微妙特征，从而为临床决策提供了更客观和更定量的基础（7）。这种创新不仅减少了人为因素的影响，而且还将甲状腺结节的诊断推向了更准确和更有效的轨道。放射线分析是一种基于计算机的基于计算机的图像分析技术，该技术广泛用于器官疾病的诊断，分级，分期和预后预测，例如甲状腺，乳房，胸部和肺，肝，肾脏，肾脏和妇科（8）。几项研究确定，结合放射素学方式可以进一步改善与临床和超声信息结合使用的基本诊断性能。Yoon等人建立的预测模型。（9）使用多元逻辑回归分析分析表明，接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）的恶性甲状腺结节（AUC）由组合放射线与临床变量组合的模型明显高于仅临床变量物（0.839 vs. 0.839 vs. 0.583）的模型。Liang等。Liang等。（10）比较了四个Ti-Rads分数的放射线分数，发现放射线分数模型比使用任何Ti-Rads得分模型增加了更多的好处。