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拜登的外交政策遗产：失败与犯罪的混合体
《多尼亚-埃克特萨德报》在评论中就伊朗与英法德三国的新一轮会谈发表了看法。该报称：“伊朗与欧洲第二轮会谈于周一在瑞士日内瓦开始。在特朗普重返白宫前一周，这些会谈具有重要意义。会谈中提出了四个主要议题。与双边关系有关的挑战、制裁、核问题和伊核协议相关问题以及乌克兰和加沙战乱。”无论双方的优先事项如何，以及达成可接受谈判形式的意愿和明确计划如何，所有问题都与德黑兰和欧洲首都无关，但这一进程的一个重要部分与特朗普重返白宫有关。换言之，特朗普对乌克兰和加沙和平的承诺自然会影响伊朗与欧洲的关系，减少挑战，双方可以更加专注于双边关系和解决相关问题。但核问题，尤其是伊核协议，仍然面临不确定性。
解开人机混合体
摘要 人工智能 (AI) 在组织中具有巨大潜力。实现这一潜力的道路将涉及人机交互，这一点已得到众多研究的证实。然而，人类代理和人工智能系统之间的这种交互应该朝哪个方向发展仍有待探索。迄今为止，研究仍然缺乏对人机混合体特征纠缠交互的整体理解，之所以这样称呼，是因为它们是在人类代理和人工智能系统紧密合作时形成的。为了加强这种理解，本文提出了一种人机混合体的分类法，该分类法是通过回顾当前文献以及 101 种人机混合体样本而开发的。利用弱社会物质性作为正当知识，本研究提供了对人类代理和人工智能系统之间纠缠关系的更深入理解。此外，还进行了聚类分析以得出人机混合体的原型，确定了实践中人机混合体的理想典型情况。虽然分类法奠定了坚实的基础
使用深... 的MR图像中脑肿瘤的分类 用lomitapide靶向PP2A，通过激活AMPK/Beclin1介导的自噬 基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统 通过Fastai 在脑MR扫描上检测大脑异常检测的混合体系结构
脑肿瘤是大脑中异常细胞的质量或簇，由于其能够侵入邻近组织并形成转移酶的能力，因此可能会威胁生命。准确的诊断对于成功的治疗计划和磁共振成像是必不可少的，这是诊断脑肿瘤及其程度的主要成像方式。近年来，计算机视觉应用程序中的深度学习方法已显示出显着的改进，其中大多数可以将大量数据可用于培训模型，并且模型体系结构的改进在有监督的环境中产生更好的近似值。使用这种深度学习方法对肿瘤进行分类，这使得带有可靠注释的开放数据集的可用性取得了重大进展。通常这些方法是3D模型，它使用3D体积MRI，甚至是2D模型，即分别考虑每个切片。然而，通过分别处理一个空间维度，或通过将切片作为一系列图像随着时间的推移来处理，时空模型可以用作此任务的“空间空间”模型。这些模型具有学习特定的空间和时间关系的功能，同时降低了计算成本。本文使用两个时空模型，即Resnet（2+1）D和Resnet混合卷积，以对不同类型的脑肿瘤进行分类。观察到，这两个模型的性能都优于纯3D卷积模型RESNET18。此外，还观察到，在训练肿瘤分类任务之前，将模型预先培训在不同的，甚至是无关的数据集上可以提高性能。最后，在这些实验中，预先训练的重新结合卷积是最佳模型，达到了0.9345的宏F1评分，测试准确性为96.98％，而同时是计算成本最少的模型。
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。