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日本陆上自卫队教育训练研究本部规格
14日 11:30出发 宫古机场—宫古岛驻地—宫古下地岛机场—牧山瞭望台—宫古岛住宿 17:00到达 15日 07:40出发 宫古岛住宿—宫古机场 08:00到达
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
受过训练的免疫作为Duchenne肌肉营养不良症治疗性免疫调节的潜在靶标
涉及先天免疫细胞的炎症失调，特别是单核细胞/巨噬细胞谱系，是导致Duchenne肌肉营养不良症（DMD）发病机理的关键因素。受过训练的免疫力是一种抗感染的进化古老的保护机制，其中表观遗传和代谢改变赋予了先天免疫细胞对各种刺激的非特殊性过度反应性。在DMD动物模型（MDX小鼠）中的最新工作表明，巨噬细胞表现出训练有素的免疫力的基本特征，包括存在先天免疫系统“记忆”。通过骨髓移植对训练的表型对健康的非疾病小鼠的表观遗传变化和耐用的可传播反映了后者。机械上，建议通过受损的肌肉受损的因素在骨髓水平上诱导了4个调节的，带有样本的先天免疫的记忆样能力，从而夸大了促进性和抗流量的基因的上调。在这里，我们提出了一个概念框架，以参与训练有素的免疫力参与DMD发病机理及其作为新的治疗靶点的潜力。
迈向电子竞技运动员的创新训练方法
如今，电子竞技现象无处不在。国际锦标赛和参赛选手让数百万观众激动不已，他们观看电子竞技运动员和他们的团队努力提高水平并超越彼此。为了达到必要的认知和身体最佳状态，并抵消因在电脑或游戏机前训练数小时而导致的一般健康问题，电子竞技运动员需要最佳的认知、身体和心理训练。然而，在电子竞技特定的健康管理方面存在差距，包括预防健康问题和训练这些功能。为了对这一主题做出贡献，我们在本篇小评论中介绍了基于跨学科研究结果的可能途径，为认知、身体和精神更健康、更强大的电子竞技运动员提供整体训练方法。我们讨论了运动游戏作为一种激励和有前途的电子竞技运动员补充训练方法，它同时在有吸引力的游戏环境中结合了身体和认知刺激和挑战。此外，我们提出运动游戏是创新的全身电子竞技锦标赛革命。总而言之，运动游戏为（物理）电子竞技带来了新的方法，这反过来又在不断发展的电子竞技研究和开发社区中引发了新的话题。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…
2024 年 11 月 15 日，法尼·克劳丁 (Fany Claudin) 121 军团元帅在利比亚护航任务中训练部队
法尼·克劳丹元帅在黎巴嫩代尔基法和纳库拉之间的运输物流护航任务中，对途中发生的事故表示祝福。 Malgré 获得了黎巴嫩联合国军国际部队快速医疗奖（最终），克劳丹元帅的医疗团队。