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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。
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
CommonLit | 青少年注意力分散的大脑
心理学家扎卡里·罗珀和他的团队与两组志愿者合作：13 至 16 岁的青少年和 20 至 35 岁的成年人。每个志愿者都必须玩一种游戏。在训练阶段，计算机会显示六个圆圈，每个圆圈颜色不同。玩家必须找到红色或绿色的圆圈。这些目标里面有一条水平线或垂直线。其余圆圈有其他角度的线。当参与者找到正确的目标时，他们必须按下键盘上的两个键之一。一个键会报告他们找到了垂直线。另一个键报告找到了一条水平线。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
请注意Global中管理董事选举竞赛的规则...
近年来，由于股东行动主义的激增，公司管理与股东之间的关系越来越多。在美国，证券交易委员会（SEC）已对股东通信法规（包括通用代理规则）进行了回应。与此同时，日本的活动家运动显着增加，开发了一个替代招标框架，该框架最初是受美国系统启发的，但此后已演变为纳入独特的当地实践。本说明研究了美国和日本在代理规则下对“招标”方法之间的关键区别，分析了对股东和管理诉讼的监管限制，信息披露的作用以及促进股东参与投票权超出投票权的机制。通过在全球公司治理的背景下重新评估这些系统，本文提供了有关股东行动主义对监管实践的影响的见解，并提供了与美国和日本以外司法管辖区新兴行动主义有关的观点。
注意：使您的手机保持沉默。保持...
众议员卡罗尔·达比（Carol Dalby），主席辛迪·克劳福德（Cindy Crawford）众议员阿什利·哈德森（Ashley Hudson）众议员肯德·安德伍德（Kendon Underwood），副主席众议员妮可·乔伊（Nicole Clowney）众议员耶利米·摩尔（Jeremiah Moore）众议员Matthew J. ShepherdRep。AndredRep。AnderredRep。Andhewrep。And.Andredrep。JonS. Eubanks S. Eubanks Rian S. Brian S. Brian S. EvansRep。Step.Step.Steper。Pep.rep。Ept。斯科特·理查森（Scott Richardson）众议员贾斯汀·冈萨雷斯（Justin Gonzales）众议员乔伊·斯普林格（Joy Springer）
使用自我注意力增强心脏病预测...
心血管疾病（CVD）仍然是全球超过1700万枚死亡的主要原因。以高精度对心力衰竭的早期检测对于临床试验和治疗至关重要。患者将根据血压，胆固醇水平，心率和其他特征等特征将患者分为各种类型的心脏病。使用自动系统，我们可以通过分析其特征来为那些容易发生心力衰竭的人提供早期诊断。在这项工作中，我们部署了一种新型的基于自我发挥的变压器模型，该模型结合了自我发项机制和变压器网络以预测CVD风险。自我发项层捕获上下文信息并生成有效建模数据中复杂模式的表示。自我注意力的机制通过给输入序列的每个组成部分来提供一定程度的注意力重量来提供可解释性。这包括调整输入和输出层，结合更多层，并修改注意力过程以收集相关信息。这也使医生可以理解数据的哪些功能有助于该模型的预测。提出的模型在Cleveland数据集上进行了测试，克利夫兰数据集是加利福尼亚大学尔湾分校（UCI）机器学习（ML）存储库的基准数据集。将提出的模型与几种基线方法进行比较，我们达到了96.51％的最高准确性。此外，我们的实验结果表明，我们的模型的预测率高于其他用于心脏病预测的尖端方法的预测率。
Vandevelde，Eric D.Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher ClarkChris Whittaker碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项Martie Kutscher Clark
Martie以她能够处理新兴技术引起的新法律问题的能力而闻名，并提供了预期未来风险的战略顾问。她在将复杂的技术概念提炼成清晰，有说服力的论点方面使她成为了人们的追求 - 在需要对法院和事务调查员的复杂技术进行细微的解释的情况下，她的结果驱动的焦点和战略方法使她成为了塞里康谷（Silicon Valley）的许多知名公司的信任倡导者和顾问。