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Latour Capital 和 Fimalac 完成对 SYSTRA 的投资，与 RATP 集团和 SNCF 集团一起成为股东
在快速增长的公共交通市场中，此次交易旨在支持业务遍及 80 个国家的 SYSTRA 的增长和国际发展战略。SYSTRA 在全球拥有超过 11,000 名员工，是全球领先的工程和咨询集团之一，专门提供公共交通和移动出行解决方案。新股东 Latour Capital 和 Fimalac 的加入将有助于巩固其作为可持续移动出行全球领导者的地位。在掌舵 13 年后，Pierre Verzat 借此机会辞去 SYSTRA 首席执行官兼管理委员会主席一职。他的继任者是 Jean-Charles Vollery，他将继续推进和加速 SYSTRA 的发展。SYSTRA 首席执行官兼管理委员会主席 Pierre Verzat 表示：“我们很高兴欢迎 Latour Capital 和 Fimalac 成为我们的股东，与我们的传统投资者 SNCF 和 RATP 一起。开放我们的资本是我们扩大业务的重要一步，因为我们正努力在高潜力地区扩大我们的市场份额。我很高兴能够为这一重大转型做出贡献。但这也是我退后一步的机会，我很高兴将大权移交给 Jean-Charles Vollery，28 年来，他一直以其热情和才华为我们工作。”Jean-Charles Vollery 是 SYSTRA 的首席运营官、未来首席执行官兼管理委员会主席，他已在集团工作近 30 年，他评论道：“我很高兴能够进一步发展我们的业务，同时保留我深爱的品牌。我致力于将客户满意度和员工福祉置于这一共同愿景的核心。”Latour Capital 高级合伙人、SYSTRA 新任监事会主席 Jean-François Beaudoin 补充道：“SYSTRA 在一个极其活跃的市场中运营，拥有独特且备受追捧的专业知识，我们对其增长潜力充满信心。我们很自豪能够支持它实现全球目标。我们感谢 Pierre Verzat 为 SYSTRA 的发展做出的杰出贡献，并完全相信 Jean-Charles Vollery 有能力带领公司走向成功。”
通过1D晶格中的孤子形成对拓扑终端状态的光学控制
*通讯作者：宾夕法尼亚州大学公园，宾夕法尼亚州16802，宾夕法尼亚州立大学物理学系克里斯蒂娜·约尔格； Kaiserslautern- Landau大学的物理系和研究中心Optimas，Kaiserslautern D-67663，德国，电子邮件：cjoerg@rptu.de。https://orcid.org/0000-0001-6187-0155 MariusJürgensen，宾夕法尼亚州大学公园，宾夕法尼亚州16802，美国宾夕法尼亚州立大学物理系MariusJürgensen；以及美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学物理系。 https://orcid.org/0000-0001-7074-0002宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州公园，宾夕法尼亚州16802，宾夕法尼亚州立大学物理学系Sebabrata Mukherjee；印度班加罗尔印度科学学院物理系560012，印度。 https://orcid.org/0000-0003-1942-2521 Mikael C. Rechtsman，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学公园，宾夕法尼亚州16802，宾夕法尼亚州立大学物理学系。 https://orcid.org/0000-0002-6909-8355https://orcid.org/0000-0001-6187-0155 MariusJürgensen，宾夕法尼亚州大学公园，宾夕法尼亚州16802，美国宾夕法尼亚州立大学物理系MariusJürgensen；以及美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学物理系。https://orcid.org/0000-0001-7074-0002宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州公园，宾夕法尼亚州16802，宾夕法尼亚州立大学物理学系Sebabrata Mukherjee；印度班加罗尔印度科学学院物理系560012，印度。https://orcid.org/0000-0003-1942-2521 Mikael C. Rechtsman，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学公园，宾夕法尼亚州16802，宾夕法尼亚州立大学物理学系。https://orcid.org/0000-0002-6909-8355https://orcid.org/0000-0002-6909-8355
缅甸端到端语音综合的基于生成对抗网络的神经声码器
最近，端到端语音综合中已采用神经声码器将中间光谱表示转换为相应的语音波形。在本文中，提出了两个基于生成的对抗性网络（GAN）的声码器，平行的Wavegan和Hifi-GAN，用于缅甸终端语音综合和主观评估，以比较模型的绩效。主观评估结果表明，在小型缅甸语音数据集中训练的两个模型都以快速的推理速度实现了高保真性语音综合，表明了对未见扬声器的旋光磁化倒置的能力。具体来说，在端到端的语音合成中，tacotron2与Hifi-Gan Vocoder的Tacotron2达到了最先进的性能，从而获得了4.37的缅甸语言意见分数（MOS）。
一项有关网络安全生成对抗网络应用的调查：前瞻性，指导和开放研究范围
随着人工智能的扩散，累积的数据量大幅增加并以数字方式分发。由于数据可在具有复杂且复杂的基础设施的数字景观中在线获得，因此基于网络安全的各种防御机制至关重要。是深入学习模型的生成对抗网络（GAN）已成为解决不断变化的安全问题的强大解决方案。这项调查研究了深度学习模型的重要性，正是对GAN的增强网络安全防御的重要性。我们的调查旨在探索gan中完成的各种作品，例如入侵检测系统（IDS），移动和网络侵入，僵尸网络检测和恶意软件检测。重点是研究gan如何成为有影响力的工具来增强这些领域中的网络安全防御。此外，本文讨论了在这些领域使用gans的挑战和约束，并提出了未来的研究方向。总的来说，本文突出了甘恩在增强网络安全措施中的潜力，并解决了该领域进一步探索的必要性。
dcg-gan：具有生成对抗网络的设计概念生成
抽象生成的对抗网络（GAN）最近被提议是一种潜在的破坏生成设计方法，因为它们具有出色的视觉吸引力和现实样本的能力。然而，我们表明当前的生成器二歧视架构固有地限制了gans作为设计概念生成（DCG）工具的能力。具体来说，我们基于GAN架构对大规模数据集进行了DCG研究，以促进对这些生成模型的性能的理解，以生成新颖和多样化的样本。我们的发现源自一系列的综合和客观评估，表明，尽管传统的gan架构可以生成逼真的样本，但生成的样本和时尚混合的样本非常类似于训练数据集，表现出明显较低的创造力。我们提出了一种使用GAN（DCG-GAN）的DCG的新通用体系，该架构使基于GAN的生成过程能够以几何条件和标准（例如新颖性，多样性和可取性）为指导。我们通过严格的定量评估程序和涉及89名参与者的广泛定性评估来验证DCG-GAN模型的性能。我们通过为工程设计社区提供了几个未来的研究方向和见解，以实现DCG的甘斯潜力尚未开发的潜力。
基于权重共享的生成对抗网络的进化架构搜索
摘要 - 生成的对抗网络（GAN）是一种能力的生成技术，但甘斯经常面临训练不稳定的挑战。网络体系结构在确定gan的最终性能中起着重要作用，但是设计精细的体系结构需要深入的领域知识。本文旨在通过通过神经体系结构搜索（NAS）来搜索高性能的架构来解决此问题。所提出的方法称为Ewsgan，基于重量共享，由两个步骤组成。首先，我们根据重量共享培训了一条发电机的超级网。然后，采用多目标进化算法从超级网中提取子网，并且通过直接从超级网遗传的权重进行健身评估，并且对候选网络结构的帕累托前部进行了搜索。两种策略用于稳定发电机的超级网的训练：公平的单路抽样策略和丢弃策略。实验结果表明，我们的方法设计的架构达到了FR´Echet Inception距离（FID）为9.09，而在CIFAR-10上获得了8.99的成立分数（IS），这是NAS-GANS领域的新最先进的。在STL-10上也获得了竞争结果（IS = 10.51，FID = 21.89）。
缩回：利用生成对抗网络进行皮肤病学中的痤疮数据集生成
摘要：背景：近年来，针对皮肤状况的计算机辅助诊断已取得了重大进展，主要是由人工智能（AI）解决方案驱动的。，尽管取得了这种进步，但支持AI的系统的效率仍然受到高质量和大规模数据集的稀缺性的阻碍，这主要是由于隐私问题所致。方法：本研究通过使用生成的对抗网络（GANS）创建具有不同痤疮严重程度（轻度，中度和严重）的人脸的合成数据集来规避与现实世界痤疮数据集相关的隐私问题。此外，三个对象检测模型 - Yolov5，Yolov8和detectron2-用于评估增强数据集检测痤疮的功效。结果：将StyleGAN与这些模型集成在一起，结果证明了平均平均精度（MAP）分数：Yolov5：73.5％，Yolov8：73.6％，检测2：37.7％。这些得分超过没有gan的地图。结论：这项研究强调了GAN在产生合成面部痤疮图像中的有效性，并强调了利用gans和卷积神经网络（CNN）模型的重要性，以进行准确的痤疮检测。
MEVO-GAN：用于水下图像增强的多尺度进化生成对抗网络
摘要：在水下成像中，实现高质量的成像是必不可少的，但由于诸如波长依赖性吸收和复杂的照明动力学之类的因素而具有挑战性。本文介绍了MEVO-GAN，这是一种新颖的方法，旨在通过将生成性对抗网络与遗传算法相结合来解决这些挑战。关键创新在于将遗传算法原理与生成对抗网络（GAN）中的多尺度发生器和鉴别器结构的整合。这种方法增强了图像细节和结构完整性，同时显着提高了训练稳定性。这种组合可以对溶液空间进行更有效的探索和优化，从而减少振荡，减轻模式崩溃以及对高质量生成结果的平滑收敛。通过以定量和定性的方式分析各种公共数据集，结果证实了Mevo-GAN在改善水下图像的清晰度，颜色保真度和细节准确性方面的有效性。在UIEB数据集上的实验结果非常明显，Mevo-GAN的峰值信噪比（PSNR）为21.2758，结构相似性指数（SSIM）为0.8662，为0.6597。
Compeer：主动的生成对话代理...
对话剂（CAS）充当同伴支持者的对话已经广泛研究并证明对人们的心理健康有益。但是，以前的同伴支持CA是用户启动的，或者遵循预定义的规则来启动对话，这可能会阻止用户与CAS合作并建立与CAS的关系以获得长期利益。在本文中，我们开发了Compeer，这是一种生成的CA，可以主动为用户提供自适应同伴支持。compeer利用大型语言模型来检测和反映对话中的重大事件，从而使其能够战略性地计划主动护理的时间和内容。此外，Compeer将同伴支持策略，对话历史及其角色纳入生成信息。与基准用户启动的CA相比，我们的一周受试者之间的研究（n = 24）展示了Compeer在提供同伴支持并提高用户参与度方面的优势。我们报告用户与计算机的互动模式，并讨论设计主动生成剂以促进人们的福祉的影响。
菌群组成对结直肠癌患者免疫疗法结果的影响：系统评价
总共确定了5,132篇论文，2017 - 2022年之间进行了三项研究和一项摘要，符合纳入标准，并在描述性合成表中进行了总结。这四项研究符合以下发现，四个主要门，富公司，杆菌，放线杆菌和verrucomicrobobiota与CRC患者对ICIS治疗的临床反应有关。Ruminococaceae主要与CRC患者相关，而对治疗的反应，而微球菌家族在非反应者中更为常见。细菌分类群（例如粪便菌群和prevotellaceae）与对ICIS的更好反应有关，并且可能是预测的生物标志物。粪便菌群与Akkermansia Muciniphila和Eubacterium guctale richment的特征，以及Rothia Mucilaginosa Deptetion可以独立预测CRC患者对ICI的更好反应。