XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System注意
LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
请注意：冒充者将被起诉
1. 依据“Agnipath 计划”下 Agniveervayu 入职的新人力资源方法，旨在为印度青年提供为期四年的军事生活方式体验机会，印度空军邀请未婚印度男性和女性候选人自 2025 年 3 月 22 日起在线申请选拔考试，以加入印度空军成为 AGNIVEERVAYU。女性候选人的数量和就业能力将根据服务要求决定。（选拔考试不用于选拔为军官/飞行员/领航员/飞行员）2. 候选人只需在线填写申请表，详细填写说明可在 https://agnipathvayu.cdac.in 上找到。3. 本次考试对 2026 年 1 月的 AGNIVEERVAYU 入学有效。
心理评论 - 注意力与工作记忆实验室
当今大多数心理学家对“智力”一词的理解本质上是一个差异性概念。最广为接受的智力结构描述是赫布-卡特尔-霍恩-卡罗尔（HCHC）模型（Brown，2016；Carroll，1993；McGrew，2009；见图 1），该模型将智力归因于一个层次结构。在最低层次上，特定技能和狭义的认知能力可能会对不同的认知任务产生影响。在第二层次上，更具普遍性的广义能力因素有助于解释为什么某些任务彼此之间的关联比与其他任务的关联更紧密。这些广义的能力是相关的，这种常见的、任务一般性的变异性在该模型层次结构的顶端表示为一般智力，通常表示为 g 或 g 因子。 g 因子解释了为什么所有认知任务都倾向于相互关联，这种模式被称为正流形（Carroll，1993；McGrew，2009）。尽管人们对智力结构有着广泛的共识，但对于导致智力个体差异的因果因素，人们的看法却不太一致。智力差异的一个主要解释是人们完成基本认知操作的速度不同，这被称为信息处理速度或处理速度。另一个可能的解释是执行注意力或避免分心、集中注意力和保持注意力的能力不同，有时也称为“认知控制”或“执行功能”。
基于EEG的听觉注意解码 - ESAT的主页
d∈Rlc×1，收集所有时间滞后和通道的所有解码器系数，以及x（t）= h x 1（t）t x 2（t）t x 2（t）t·x c（t）t c（t）
2024年3月母乳喂养中的技术注意测试
通过IST，HIV/AIDS，病毒性肝炎和结核病（CAIST）的协调，市政卫生秘书处（CAIST），指南：在所有哺乳期中对HIV进行快速测试。乳糖测试应在分娩和连续性后一个月开始，每3个月进行母乳喂养，即使先前的结果在PN期间和分娩时对HIV没有反应。tr也应在风险暴露后立即进行艾滋病毒（例如不受保护的性交，暴露于生物材料等）并进行必要的预防。测试频率可能会增加较高的情况
人类引起的多能干细胞和神经干细胞的生长速率来自注意力缺陷多动障碍患者：一项初步研究
脱碳复杂的工业能源系统是减轻气候变化的重要步骤。设计此类部门耦合的工业能源系统向低碳设计的过渡非常具有挑战性，因为在系统设计中，必须考虑成本效益的操作和整个生命周期中环境影响的减少。可以使用软件来确定最佳系统设计：最近，引入了开源框架SECMOD，以通过完全整合生命周期评估来考虑环境影响，以实现多能系统模型的线性优化。在这项工作中，我们扩展了SECMOD，以允许综合决策对于建模工业能源系统至关重要。因此，我们提供了第一个开源的混合企业线性程序框架，并完整地集成了生命周期评估。我们使用secmod来研究扇区耦合的工业能源系统中抽水热量的储能系统的好处，并通过比较经济和气候最佳限度来确定有关系统设计的权衡。
流感疫苗禁忌症及注意事项（针对曾接种过流感疫苗并出现严重过敏反应的人）*
† 存在禁忌症时，不应接种疫苗，这符合 ACIP 免疫接种通用最佳实践指南；https://www.cdc.gov/vaccines/hcp/acip-recs/general-recs/index.html。除了表中列出的基于流感疫苗严重过敏反应史的禁忌症外，每种流感疫苗均禁用于对该疫苗的任何成分产生严重过敏反应（例如过敏反应）的人。疫苗成分可在包装说明书中找到。尽管对鸡蛋有严重过敏反应（例如过敏反应）史是使用鸡蛋类 IIV4 和 LAIV4 的禁忌症，但 ACIP 建议有鸡蛋过敏史的人可以接种任何经许可、推荐的流感疫苗，只要这些疫苗适合他们的年龄和健康状况。
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项