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基于 SAM 的伪标记和多尺度特征分组的弱监督隐藏对象分割
弱监督隐藏物体分割 (WSCOS) 旨在使用稀疏注释的数据进行模型训练，以分割与周围环境良好融合的物体。这仍然是一项具有挑战性的任务，因为 (1) 由于内在相似性，很难将隐藏物体与背景区分开来，以及 (2) 稀疏注释的训练数据仅为模型学习提供弱监督。在本文中，我们提出了一种新的 WSCOS 方法来应对这两个挑战。为了解决内在相似性挑战，我们设计了一个多尺度特征分组模块，该模块首先按不同粒度对特征进行分组，然后聚合这些分组结果。通过将相似的特征分组在一起，它可以促进分割的一致性，从而有助于获得单个和多个物体图像的完整分割结果。对于弱监督挑战，我们利用最近提出的视觉基础模型“分割任何物体模型 (SAM)”，并使用提供的稀疏注释作为提示来生成分割蒙版，用于训练模型。为了减轻低质量分割蒙版的影响，我们进一步提出了一系列策略，包括多增强结果集成、基于熵的像素级加权和基于熵的图像级选择。这些策略有助于提供更可靠的监督来训练分割模型。我们在各种 WSCOS 任务上验证了我们方法的有效性，实验表明我们的方法在这些任务上实现了最先进的性能。代码将在 https://github.com/ChunmingHe/WS-SAM 上提供。
缓慢而弱的吸引子计算嵌入快速和强的E-I平衡神经动力学
吸引子网络需要神经元连接是高度结构的，以维持代表信息的吸引子态，而激发和抑制平衡网络（E-INNS）需要神经元连接才能被延伸，并且稀疏以产生不规则的神经元素。尽管被视为神经回路的规范模型，但通常对两种类型的网络进行独立研究，并且鉴于它们的结构需求非常不同，因此仍不清楚它们如何在大脑中共存。在这项研究中，我们研究了连续吸引人神经网络（CANNS）和E-INN的兼容性。与重新实验数据一致，我们发现当神经元突触由两组组成时，神经回路可以表现出CANN和E-INN的特征：一组对于不规则的曲线是强的且快速的，而另一组对于吸管动力学而言弱且缓慢。另外，与仅使用一组突触相比，模拟和理论分析都表明，该网络表现出增强的性能，并加速了吸引子态的融合并保留了局部输入的E-I平衡状况。我们希望这项研究能够了解结构化神经计算如何通过神经元的不规则曲率实现。
弱与在相互作用的标量量子场理论中的集成性破坏
我们考虑在铁磁状态的混合场三状态量子链中量子淬灭后的非平衡动力学。与Ising自旋链的类似设置相比，Potts模型具有更丰富的现象学，这部分源自频谱中的Baryonic兴奋，部分源自初始磁化和纵向场的各种可能的相对比对。我们通过结合半经典近似和精确的双向反应来获得激发光谱，并使用结果来解释我们观察到的各种动力学行为。除了恢复动态限制以及由于Bloch振荡与Ising链相似的振荡引起的Wannier-Stark局部性外，新颖的特征是淬火光谱中的Baryonic兴奋的前提。另外，当初始磁化和纵向场被错位时，限制和BLOCH振荡仅导致部分定位，而某些相关性保留了未抑制的轻孔行为，以及相应的纠缠侵入型。
基于弱缩放指数和对神经科学中MEG录音的应用多型分析
背景：多环芳烃（PAHS）具有环境和公共卫生的关注，并导致皮肤不良属性，例如过早的皮肤老化和色素疾病。但是，关于慢性城市PAH污染物在皮肤微生物群中的潜在作用的信息很少。鉴于皮肤微生物群在健康和不良的皮肤表型以及PAH和皮肤特性之间的关系中具有作用，我们假设PAH的暴露可能与皮肤微生物群的变化有关。在这项研究中，来自中国两个城市的200多个中国人的皮肤菌群具有不同的PAH曝光水平，其特征是细菌和真菌扩增子和shot弹枪宏基因组学测序。结果：皮肤遗址和城市是改变微生物群落及其组装过程的强大参数。降低细菌 - 真菌微生物网络结构完整性和稳定性与皮肤条件（痤疮和头皮屑）有关。多变量分析揭示了丙酸杆菌和马拉西亚的丰富性与宿主特性和污染物暴露水平之间的关联。香农多样性的增加与剂量依赖性的PAH的暴露水平相关。shot弹枪元基因组学分析样品（n = 32）的PAH的个体的样本（n = 32）进一步强调了量化的PAH和减少皮肤分子的丰富性与口腔细菌的增加之间的关联。功能分析确定了PAH的水平与代谢和其他途径的微生物基因之间的关联，具有潜在的重要性在宿主 - 微生物相互作用以及芳香族化合物的降解中。结论：这项研究的结果证明了与PAH的长期暴露水平相关的皮肤微生物群的组成和功能能力的变化。这项研究的发现将有助于制定利用微生物群保护皮肤免受污染物的策略。
评估新型杀菌剂（FRAC组7、9、12）用于管理蔓越莓果实腐烂
蔓越莓水果腐烂（CFR）是一种主要的疾病复合体，显着影响蔓越莓作物，导致大量产量损失。在过去十年中，CFR越来越有问题，尤其是在高产和新品种中，据报道损失范围从50％到100％。此外，蔓越莓行业还面临着对使用广谱杀菌剂（例如Chlorothalonil和Mancozeb）的限制，因此需要探索替代管理策略。这项研究于2021年至2024年在马萨诸塞大学 - 阿默斯特蔓越莓站进行，评估了Frac组7、9和12的新型杀菌剂。单独测试并与硫代蛋白（FRAC 11）结合了活性成分 - 苯并叶二氟，pydi lumetofen，cyprodinil和流胞菌。这些杀菌剂在降低CFR发病率和提高产量方面的效率在蔓越莓品种“ Demoranville”，“ Ben Lear”和“ Stevens”和“ Stevens”上评估，并在Bloom早期和晚期阶段进行了应用。在2021、2023和2024中观察到果腐发生率和产量的显着差异。处理含有Pydi umetofen，pydi limetofen＆fludioxonil和Benzovindi Floupyr的处理，当与硫代蛋白结合使用时，始终导致较低的腐烂率和较高的产率。含有cyprodinil＆fludioxonil加上阿佐昔霉素的处理，仅在2021年进行了测试，也导致腐烂的发病率和较高的产率。这些发现突出了FRAC组7、9和12的新型杀菌剂的潜力，作为CFR管理的有效替代方法。他们的使用可以使CFR管理工具包多样化，减轻杀菌剂的耐药性并减少环境影响，从而解决了增加杀菌剂法规所带来的挑战。
和国家——妇女、和平行动计划
实施妇女地位议程是美国外交政策和国家安全的道义和战略要务。研究表明，妇女地位与国家稳定密不可分：平等程度越高的国家越繁荣、越安全和越民主；相反，性别平等程度越低则越不稳定、越腐败、越冲突。有针对性地削减妇女和女童权利的升级已被证明是动荡加剧的最早警示信号之一。了解和解决冲突中的性别动态将有助于美国实现和维护我们的国家安全优先事项。当我们通过政策和计划制度化和投资妇女地位倡议时，我们就是投资于可持续和平、国际安全和经济稳定。
在锂金属电池快速充电期间的故障过程，具有弱溶性荧光电解质
摘要：在改善锂金属（LI）库仑效率的虽然是电解质设计的重点，但高电流下的性能较少，但与实际应用相关。在这里，我们使用三种类型的弱溶解荧光电解质来评估电荷率依赖性循环稳定性。尽管在低电流密度下的所有三个电解质中都实现了良好的循环寿命，但它们均表现出在各种阈值电流密度（2至5.2 mA cm -2之间）的柔软短路行为。我们将电流依赖性电极形态归因于LI生长和残留的固体电解质界面（RSEI）生长过程。在早期周期中，Li形态指导了RSEI结构的形成。在后来的周期中，RSEI结构部分影响了LI的生长。在低电流密度下，RSEI不均匀，具有较大的空隙，可用于随后的大量锂生长。在高电流密度下，RSEI变得更加致密，这加剧了通过RSEI的高表面/体积比率的生长。在三个弱溶剂荧光电解质中，观察到离子电导率较低的电解质在较少的周期内和较低的电荷电流密度下短。我们的工作表明，电解质中的快速离子传输可能是高能密度锂金属电池> 1c充电的稳定操作的理想特征。■简介
弱奖励模型将生成模型转换为强大的因果事件提取系统
因果关系边界的固有歧义在评估因果事件提取任务时构成了挑战。传统的会议诸如精确匹配和Bertscore之类的传统会议反映了模型性能，因此我们训练了评估模型以近似人类评估，从而达到了高度的一致性。我们用它们通过提取模型来形成增强学习，以使其与人类的喜好保持一致，并优先使用语义理解。我们通过多PLE数据集成功地探索了我们的方法，包括将在一个数据集中训练的评估者转移到另一个数据集中，以减轻对人类注销数据的依赖。在这种情况下，我们还提出了一种弱至较小的诉讼方法，该方法使用AN-NOTARDATED数据的一部分来训练评估模型，同时仍在训练RL模型中达到高性能。1
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
社会杠杆效应：机构将弱声誉效应转化为强大的合作激励
当互惠和声誉提供的激励不足时，制度可以让合作持续下去。然而，它们如何做到这一点仍不清楚，特别是考虑到制度本身就是一种合作形式。为了解决这个难题，我们开发了一个基于声誉的合作数学模型，其中两个社会困境相互嵌套。第一个困境的特点是个人成本高或监督不足，不能仅靠声誉来解决。第二个困境是制度集体行动，涉及个人以激励合作的方式做出贡献来改变第一个困境的参数。我们的模型表明，这种嵌套架构产生了杠杆效应。虽然声誉本身不足以激励第一个困境中的合作，但它激励对制度集体行动的贡献，这反过来又加强了第一个困境中最初较弱的合作激励。正如滑轮系统将最小的肌肉力量转化为显著的提升能力一样，机构充当合作滑轮，将最初较弱的声誉激励转化为合作行为的强大驱动力。基于这些结果，我们认为机构已经发展成为社会技术，由人类设计以利用这种社会杠杆效应，就像物质技术旨在利用物理定律一样。