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Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
分类和付款计划
工作时间 工作时间 工作时间 工作时间 1. 节假日 1. 病假 1. 节假日 1. 病假 2. 预先安排的 2. 休假/年假 2. 预先安排的 2. 休假/年假 休假 以前没有休假 休假 以前没有休假 3. 恩恤假/计划假 3. 恩恤假/计划假 葬礼假 3. LOA 葬礼假 3. LOA 4. 工会假 4. 残疾假 4. 预先安排的 4. 残疾假 5. 预先安排的 5. 工伤补偿时间 5. 工伤补偿时间 6. 军假 5. 预先安排的 6. 军假 6.先前安排的奖励假 奖励假 6. 陪审团义务 7. 陪审团义务 7. 献血 8. 献血 8. 家长/教师会议 9. 家长/教师会议 9. 诊所/EAP 访问 10. 自愿休假 10. 大楼疏散 11. 诊所/EAP 访问 11. 县面试 12. 大楼疏散 12. 行政假（灾难） 13. 县面试 13. 带薪育儿假 14. 行政假（灾难） 15. 带薪育儿假 谈判单位员工应参阅各自的合同以获取更完整的信息。 II. 特殊补偿 A. 轮班差异：
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
综合分类学和系统发育学
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
部门分类方法
bezero部门分类的轮廓3方法论3 1。简介4贝泽部门分类的概述4 BEZERO分类结构5 2。项目资格7 3。数据和数据源7 4。BeZero部门分类委员会7 5。Guidelines for BeZero Sector Classification 8 Project data collection 9 Sector classification by primary project activity 9 One project activity maps to one BeZero sub-sector 9 Project is applicable to multiple BeZero sub-sectors and provides quantitative data on credit issuance 9 Project activity matches with multiple BeZero sub-sectors and does not provide quantitative data on credit issuance 10 Review process 11 Appendix A: Sector Classification Definitions (Version 2.1) 12 10 Energy 12 20家庭设备13 30工业流程14 40基于自然的解决方案15 50工程碳清除16 60浪费17附录B：更新和审查18附录C：标准机构和相关注册表（非避免）19