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英国、核威慑和不断变化的世界
温·鲍文教授是伦敦国王学院战争研究系的成员，也是伦敦国王学院安全研究学院弗里曼航空航天研究所的联席主任。鲍文目前还是加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室全球安全研究中心的客座科学家。曾任安全研究学院院长（2016-2022 年）、英国国防学院联合指挥参谋学院国防研究系系主任/学术研究系主任（2014-16 年）和伦敦国王学院科学与安全研究中心主任（2007-2014 年）。鲍文的研究和教学兴趣集中在广义的核/大规模杀伤性武器安全、威慑和胁迫外交。他撰写/合著了许多出版物，包括有关利比亚核计划、美国导弹扩散政策、美国安全政策、伊朗核行为和八国集团威胁减少的书籍。鲍文目前正在与马修·莫兰 (Matthew Moran) 和杰弗里·克诺夫 (Jeffrey Knopf) 合作完成一个项目，研究美国/西方在叙利亚使用化学武器方面的威慑失败和强制性外交成功。
打破障碍：肠道上皮渗透性在...
自我报告的行为报告通常是汇总的，以衡量广义的亲环境倾向或环境影响。行为任务，例如碳排放任务（CET）和环境保护任务（WEPT）的工作允许在受控条件下观察具有环境后果的特定行为。目前尚不清楚这些任务在多大程度上反映了环境倾向和环境影响的个体差异。在对英格兰575名居民进行的预注册的在线研究中，我们估计了这些行为任务，共同倾向和影响措施以及社会经济地位之间的关联。CET和WEPT彼此之间存在微弱关系，并且与更强大的环境主义身份和反复的亲环境行为量表（REBS）相关。这与CET和哭泣是一致的，涵盖了人们对环境采取行动的广泛倾向的一部分。此外，CET和REB与较低的碳足迹无关，但是哭泣和环保主义的身份却没有，提供了进一步的证据，表明亲环境倾向与环境影响的相关性有限。收入和财富与更高的碳足迹相关，强调了改变高影响行为的需求，尤其是在富裕人士中。
计算机视觉综合症 - 顺势疗法结合人体工程学干预
摘要 电脑和其他数字视觉屏幕（智能手机、平板电脑、iPad、iPhone）的引入给我们的生活带来了巨大的变化，并很快成为我们日常生活中不可或缺的一部分。社会上数字视觉屏幕的使用正在增加，预计未来几年也将呈现同样的趋势。尽管这些设备具有巨大的优势，但如果使用不当，也会出现健康问题。电脑视觉综合症，也称为数码眼疲劳，包括一系列眼部、视觉症状和其他肌肉骨骼症状，据估计，在数码屏幕用户中其患病率为 50% 或更高。 关键词：电脑视觉综合症 (CVS)、数码眼疲劳、视觉显示终端 (VDT)、人体工程学。 介绍 视觉显示终端在现代学术、职业和社会生活的许多方面都至关重要。VDT 是一个广义的术语，用于描述电脑、手机、平板电脑、iPad 和电子阅读器。几十年前，在电脑和其他视觉显示设备发明之前，办公室工作涉及一系列活动，包括打字、归档、阅读和写作等。所有这些活动都需要不同的姿势和视觉，导致每项活动之间自然而然地出现间隙。随着
COVID-19和大脑老化
了解哈伯德模型对于研究各种多体状态及其费尔米金和玻色子版本至关重要。最近，过渡金属二分元元素杂叶剂已成为模拟Hubbard模型丰富物理学的有前途的平台。在这项工作中，我们使用托有此杂种颗粒密度的WS 2 /WSE 2异核器设备探讨了费米子和玻色子种群之间的相互作用。我们分别通过电子掺杂和电子孔对的光学注射来独立调整费米子和骨气群。这使我们能够形成强烈相互作用的激子，这些激子在光致发光光谱中表现出很大的能量隙。通过观察激子强度的抑制抑制激子的抑制，而不是玻色子的弱相互作用气体的预期行为，这表明爆发剂的预期行为，这表明形成了玻体莫特绝缘子，进一步证实了激子的不可压缩性。我们使用包括相空间填充的两波段模型来解释我们的观察者。我们的系统提供了一种可控的方法，可以在广义的bose-fermi-Hubbard模型中探索量子多体效应。
使用上下文感知的自动编码器
对药物治疗的患者特定反应的准确，可靠的预测对于药物开发和个性化医学至关重要。但是，患者数据通常太稀缺了，无法训练广义的机器学习模型。尽管已经开发了许多方法来利用细胞系数据，但由于数据分布变化和混杂因素，很少有它们可以可靠地预测患者对新药的临床反应。我们开发了一种新颖的上下文感知的反面自动编码器（Code-AE），该自动编码器（Code-AE）可以提取通过上下文特定模式和混杂因素掩盖的常见生物学信号。广泛的研究表明，代码可以有效地减轻模型泛化的分布外问题，显着提高了对最先进方法的准确性和鲁棒性，这两种方法都可以预测患者特异性的体内和体内药物反应纯粹是从体外筛查中，并且是从体外筛查中的，并且是从体外筛查中的，并脱离了本质上的生物学因素。使用Code-AE筛选了9,808例癌症患者的50种药物，并发现了新型的个性化抗癌疗法和药物反应生物标志物。
从 EEG 中捕捉时间动态和空间不对称......
摘要— 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
TSception：从脑电图中捕捉时间动态和空间不对称以实现情绪识别
摘要 — 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
减轻fMRI至...
尽管现有的fMRI到图像重建方法可以预测高质量的图像，但它们并未明确考虑训练和测试数据之间的语义差距，从而导致具有不稳定和不确定语义的重建。本文通过明确减轻语义差距来解决广义fMRI到图像重建的问题。具体来说，我们利用预先训练的剪辑模型将训练数据映射到紧凑的特征表示形式，该图表将训练数据的稀疏语义扩展到密集数据，从而避免了附近已知概念的实例（即训练超级杆）的语义差距。受FMRI数据中强大的低级表示的启发，这可以帮助减轻远离已知概念（即在培训超级阶级之外）的情况的语义差距，我们利用结构信息作为一般提示来指导图像重建。此外，我们基于概率密度估计来提出语义不确定性，并通过在扩散过程中自适应地整合e xpanded s emantics和s弹性信息（GESS），从而实现了g耗电fMRI到图像的重建。实验结果表明，所提出的GESS模型优于最先进的方法，我们提出了一种广义的场景拆分策略，以评估GESS在缩小语义差距方面的优势。我们的代码可在https://github.com/duolala1/gess上找到。
光活性对组成波板的Mueller矩阵椭圆法的影响
摘要：Mueller矩阵椭圆测量法已用于精确表征石英波板，用于在半导体行业苛刻的应用和高精度偏光仪。我们发现这种实验技术对使用是有益的，因为它使我们能够在宽光谱范围内获得绝对和精确的延迟测量，波浪板方向以及复合波板调节。在本文中，证明了在Mueller矩阵模型和数据处理中包括光活性的必要性。尤其是，石英的光活性会影响化合物双重垂直方向波动板之间的未对准的调整。我们证明，从模型中省略光学活性会导致未对准的值不准确。此外，模型中包括有限单色带宽引起的去极化效应。将光活性纳入Mueller矩阵模型已需要基于适当的本构方程的严格理论发展。已将广义的YEH的基质代数与双异型培养基用于计算具有减少对称性的手性材料中的本本征传繁殖。基于应用方法，作者提出了代表光学波动板和双座的Mueller矩阵的近似分析形式，并提供了有关该方法的分析和数值限制的讨论。
![arxiv：2311.12386v3 [CS.CV] 2024年3月27日](/simg/7\7f44962f6543f6c8bd6e46396e93d7bef56e1429.webp)
arxiv：2311.12386v3 [CS.CV] 2024年3月27日
类别不合时宜的对象计数旨在将图像中的所有对象计数相对于示例框或类名称，又称几个弹药和零照片计数。在本文中，我们提出了一个基于检测的几射击对象和零射击对象的广义框架。我们的框架结合了两个基础模型的出色优势，而不会损害其零拍的能力：（i）SAM将所有可能的对象分割为掩膜建议，以及（ii）剪辑来对建议进行分类以获得准确的对象计数。但是，这种策略遇到了效率过高的障碍，而无法局部和区分的小型拥挤的物体。要解决这些问题，我们的框架称为PSECO，遵循三个步骤：点，细分和计数。具体来说，我们首先提出了一个类不足的对象局部 - 为SAM提供准确但最小的提示，因此，这不仅会降低计算成本，而且还避免了缺少小对象。此外，我们采用了一种广义的对象分类，该对象分类利用剪辑图像/文本嵌入为分类器，遵循层次知识蒸馏，以获得层次掩盖建议中的歧视性层状。对FSC-147，可可和LVISMON的广泛实验结果，即PSECO在几次/零摄像对象计数/检测中都可以实现最先进的性能。