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以显著性图为指导的有效混合策略
数据增强现在是图像训练过程的重要组成部分，因为它可以有效地防止过度拟合并使模型对噪声数据集更加稳健。最近的混合增强策略已经取得了进展，可以生成可以丰富显着性信息的混合掩码，这是一种监督信号。然而，这些方法在优化混合掩码时会产生很大的计算负担。出于这个动机，我们提出了一种新颖的显着性感知混合方法GuidedMixup，旨在以较低的计算开销保留混合图像中的显着区域。我们开发了一种高效的配对算法，该算法致力于最小化配对图像的显着区域的冲突并在混合图像中实现丰富的显着性。此外，GuidedMixup通过平滑地插值两个配对图像来控制每个像素的混合率以更好地保留显着区域。在多个数据集上的实验表明，GuidedMixup 在分类数据集上实现了数据增强开销和泛化性能之间的良好平衡。此外，我们的方法在损坏或精简数据集的实验中也表现出良好的性能。
unodc的路线图为阿富汗和邻国...
在实施2022年4月的麻醉品禁令之前，阿富汗的鸦片产量占世界非法鸦片产量的80％。仅来自罂粟种植的收入占该国农业部门总价值的29％。1个麻醉品禁令的结果在第二年第二年变得明显：2023年，该地区的耕种面积下降了95％，从上一年的233,000公顷下降到仅10,800公顷，这表明农民遵守了该禁令。3在执行第二年，该禁令继续持有。2024年，耕种面积的估计为12,800公顷，比2023年（10,800公顷）高出19％。4尽管有所增加，但罂粟种植量仍远低于先前的豆类水平。从经济角度来看，从向贸易商出售2023种鸦片收获的农民的总收入下降了92％，从2022年的13亿美元增加到2023年的1.1亿美元。5脆弱的罂粟依赖农民的收入损失显着，是在阿富汗面临经济收缩6和世界上最大的人道主义危机之一的时候。7这种减少收入带来了严重的社会经济后果。虽然耕种暴跌，但鸦片价格急剧上涨。8除了加剧和加剧人道主义危机外，该禁令还对不规则迁移施加了额外的压力。阿富汗是全球难民最大的起源国家，有9个由于经济困难，缺乏基本服务以及与气候相关的挑战而离开该国。过去一年中返回移民的流动增加了这一挑战，这些挑战是以前的家庭，具体取决于罂粟种植，生存可能会进一步增加流离失所的数量。在过去的两年中，阿富汗国民从巴基斯坦和伊朗的大规模回报进一步加剧了这些挑战。
走向自然的路线图为所有企业奠定积极基础
总体而言，社会和各利益相关方越来越期望企业采取更多行动，以遏制和扭转自然丧失。作为 2022 年生物多样性晴雨表的一部分，道德生物贸易联盟 (UEBT) 消费者观点调查发现，在全球范围内，消费者认为生物多样性丧失是仅次于气候变化的第二大紧迫环境问题。一些最大经济体和中国、巴西等新兴市场的消费者将生物多样性丧失列为全球最受关注的环境问题。德勤 10 和麦肯锡 11 最近进行的其他调查显示，在英国和美国等国家，消费者和员工在做出决策时越来越多地考虑可持续性和环境因素。
污染物监测与绘图为雨水最佳管理实践提供参考
接下来，将进行初步现场测试。在此任务期间，将进行测量以确保该技术适用于检测裂缝和各种城市/工业表面和介质中的污染源，并确定其在绘制污染积聚区域地图方面的潜力。采样和现场测试程序将进行优化，以确保现场测量具有可重复性、准确性和可现场分析性。这将允许开发可在现场部署的方法来精确定位浓度梯度上的污染源，确定污染是局部的还是扩散到某个区域，并提供有关最佳管理措施（例如清扫、吸尘、渗透介质）是否影响了相关污染水平的反馈。还将采用不同的使用场景，可能包括：1. 对码头边清扫和/或吸尘的前后进行评估2. 评估靠近金属表面的区域以评估锌和铜的浸出，以此作为改进模型的一种手段，例如 WinSLAMM 模型（NESDI 项目编号 455：用于量化雨水排放中金属的来源、负荷和缓解行动的海军设施建模工具）3. 测量生物过滤带上方和下方表面的金属污染情况4. 测量飞碟靶场的铅浓度。
基因组草图为受气候变化威胁的北美西部关键植物物种的耐旱性提供了假设
图 3 每个支架的 RDE 类别热图以及每个基因的系统发育背景。每个单元格内的值等于每个基因启动子序列中给定类别的 RDE 出现次数。根据 Kruskal-Wallis 和 Dunn 检验结果，RDE 的光照类别相对于所有其他类别都显著丰富。ABA 类别 RDE 相对于除光照以外的所有其他类别都显著丰富。温度类别 RDE 最不普遍，并且与其他类别相比，发生次数并不显著
“具身”语言处理：心理运动意象能力可以预测青少年对高意象性词语的定义能力，但不能预测低意象性词语的定义能力
图 2. Frak 等人（2001 年）使用的实验范例说明。上图为显性动作，参与者被要求用拇指和食指抓住一个装满水的圆柱形容器，将水倒入容器中。下图为隐性动作。左图：计算机显示器上容器（即圆盘）的示意图。圆盘上的两条小线表示在想象动作期间食指和拇指应放置的位置。右图：操纵对立轴从 -22° 到 +56°。
Hongquan Le 可持续性报告
博士学位候选人Hongquan Le监督员Gursel Alici教授，Geoff Spinks教授，Het Panhuis的Marc教授。研究主题使用机器学习技术识别和翻译假肢用户的意图为自然控制信号。研究突出显示了直观且可靠的三阶段管道接口，用于识别和翻译跨性肌电假体手用户意图为控制信号，这对SEMG非平台和最小用户培训要求很强。研究兴趣：生物医学信号处理。人机界面，应用机器学习和深度学习，多视图学习，域适应性，电子和嵌入式系统。
