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迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
多人广播，分形工程，人工智能和智能广播环境：一种基于分形集和智能元表面拓扑的新方法
这些研究的相关性与需要对无线电和无线电工程系统中发生的实际过程进行更准确的描述有关。首先，考虑到遗传，非高斯和田野的缩放。所有这些概念都包含在分形或分形的描述中，这是Mandelbrot B [1]于1975年首次提出的。上个世纪末的“分形”一词被认为是异国情调的。有些夸张，我们可以说分形在20世纪末在强大的科学骨架上形成了薄薄的汞合金。在技术应用中使用分形结构来处理随机信号和图像，人工智能，无线电波的传播和散射，电动动力学，天线器件的设计，其他电动力学和无线电工程结构，具有分形障碍等的无线电等等， 。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。[2-18]。目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，
机器学习的数据收集和标签技术
1引言机器学习领域（ML）近年来经历了一段空前的增长。这种显着的进步可以归因于两个关键因素：计算能力的指数增长和广泛数据集的不断增加[1-3]。然而，这一进展基础的基础是数据收集和标签 - 提出了重大挑战，可以阻碍ML模型的功效和道德实施[4-8]。本评论论文介绍了复杂的数据收集和标签机器学习的世界，并借鉴了数据管理和机器学习社区的见解。机器学习的变革潜力在许多域中显而易见。从疾病诊断和个性化医学[9]革命性医疗保健[10]和在供应链中优化物流[11]中，ML算法正在迅速重塑我们的世界。这些进步的核心在于ML模型从数据，识别模式学习并根据其暴露的信息进行预测的能力。用于训练这些模型的数据的质量和数量对于它们的成功至关重要。高质量，多样化和标记的数据对于构建可在现实世界中有效性能的强大且可推广的ML模型至关重要[12，13]。但是，收集和标记机器学习数据的过程远非直接。此外，关于数据隐私和数据集中潜在偏见的道德考虑训练复杂模型所需的庞大数据可能令人生畏，并且对每个数据点进行精心标记的任务可能非常耗时且昂贵。
脑疾病研究基础设施数据收集和探索 (BRIDGE) 平台简介
1,100 1. 一天内发布数据 2. 数据包括昂贵且难以获取的 MRI、PET 和遗传学 3. 受试者为阿尔茨海默病和轻度认知障碍 (MCI) 患者以及健康志愿者。 4. AIBL 的研究也是第一个在实验设计中使用计算机化认知评估的研究。 5. 可在 ADNI LONI 网站上免费下载，供全球研究人员使用。 6. 数据协调与共享：AIBL 数据已提供给全球阿尔茨海默病协会互动网络 (GAAIN)，并安装了软件，从而使 GAAIN 用户能够查询元数据并接收队列摘要，随后用户可以在需要时通过提交意向书 (EoI) 请求更多信息（以及生物流体样本；血液和脑脊液）。
核心收集和开发核心收集的方法
P.O. Box 2003，埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴摘要农业的特征是由于人类和自然事件而导致栽培植物的多样性急剧下降。 植物育种通过扩展遗传均质品种和促进少数广泛适应的品种而导致农作物多样性的减少。 种质收集的大小经常限制对它们的访问，因此它们在植物育种和研究中的使用。 因此，如果选择有限数量的遗传多样化的加入作为核心收集，则可以增强种质收集的管理和使用。 因此，本文旨在审查核心收集建立的方式及其在育种计划中的影响。 核心收集是大型种质收集的子集，该子集涉及选择代表收集遗传多样性的加入。 核心收集的目标是改善种质收集的使用和管理。 创建核心收集是具有挑战性的，并且可以花费时间来进行时间，并且可以为任何种质收集而完成。 通常，将配件分组，并在这些分组内部/内部进行选择以创建核心收集。 创建核心集合的基本过程可以分为四个步骤，其中包括域的定义，组中的划分，条目分配和登录选择。 核心集合提供了可管理的样本量，该样本大小是结构化的，并且比整个集合都小。P.O.Box 2003，埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴摘要农业的特征是由于人类和自然事件而导致栽培植物的多样性急剧下降。植物育种通过扩展遗传均质品种和促进少数广泛适应的品种而导致农作物多样性的减少。种质收集的大小经常限制对它们的访问，因此它们在植物育种和研究中的使用。因此，如果选择有限数量的遗传多样化的加入作为核心收集，则可以增强种质收集的管理和使用。本文旨在审查核心收集建立的方式及其在育种计划中的影响。核心收集是大型种质收集的子集，该子集涉及选择代表收集遗传多样性的加入。核心收集的目标是改善种质收集的使用和管理。创建核心收集是具有挑战性的，并且可以花费时间来进行时间，并且可以为任何种质收集而完成。通常，将配件分组，并在这些分组内部/内部进行选择以创建核心收集。创建核心集合的基本过程可以分为四个步骤，其中包括域的定义，组中的划分，条目分配和登录选择。核心集合提供了可管理的样本量，该样本大小是结构化的，并且比整个集合都小。通常，通过简化在基因库运营，基础研究和教育中的种质使用来改善作物的核心收集至关重要。关键词：核心收集，种质，种质收集，遗传资源，遗传多样性。
人类内部空间的分子富集和清除
颅内溶质运输的机制是人类脑健康的基础，其变化通常与疾病和功能障碍有关，并有独特的个性化诊断和治疗机会。然而，我们对这些机制及其相互作用的理解仍然不完整，部分原因是跨尺度，物种和不同模态之间的洞察力的复杂性。在这里，我们结合了混合尺寸建模，多模式磁共振图像和高性能计算，以构建和探索人类颅内分子富集的高保真性内部模型。该模型预测了在蛛网膜下腔，心室系统和脑实质的图像衍生几何表示中溶质的颞空间扩散，包括表面周围空间（PVSS）的网络。我们的发现强调了脑脊液（CSF）产生和颅内搏动性对鞘内示踪剂注射后分子富集的显着影响。我们证明，低频血管舒张症会在表面PVS网络中引起中度CSF流量，从而大大增强了示踪剂的富集，并且富集受损是PVS扩大的直接自然结果。因此，这个公开可用的技术平台为整合了关于神经胶体扩散，血管动力学，颅内搏动性，CSF的产生和外排的单独观察的机会，并探索了人脑中的药物输送和清除率。
解决数字时代的隐私悖论：平衡创新、数据收集和道德责任
摘要目的——本文旨在探索生成人工智能 (AI)、数据收集和消费者隐私的交集，强调人工智能驱动广告中的道德矛盾。本研究探讨了关键挑战，包括智能设备中的数据挖掘以及亚马逊拟收购 iRobot 等备受关注的案例的影响。设计/方法/方法——本文对案例研究、监管发展和美国和欧盟当前的立法反应进行了概念性探索。本研究进一步提出了道德自我监管，与国防工业计划等历史先例相似，同时强调透明度、默认隐私和以消费者为中心的人工智能设计。结果——本研究的结果揭示了现有监管框架存在重大漏洞，尤其是在美国，并强调需要在自我监管方面发挥积极主动的行业领导作用。本文确定了一些实用的解决方案，例如选择加入数据收集模型和将道德推理纳入人工智能训练，以增强消费者信任和隐私保护。实际意义——企业可以利用本文的建议来解决隐私悖论，增强消费者信任并降低隐私风险，从而促进道德创新。社会意义——主动解决隐私问题可以减轻社会对人工智能技术的担忧，有助于更广泛地接受人工智能，提高消费者信任度，并在日常生活中合乎道德地融入人工智能数据收集。原创性/价值——这项研究弥合了人工智能伦理理论讨论与实际可实施解决方案之间的差距。通过倡导自我监管和强有力的立法措施，这项研究为平衡数据驱动广告的技术创新与道德责任提供了一条新途径。
2H-1,4-苯并嗪-3（4H）的炎症活性 基于机器学习的结直肠癌患者的影响 使用2元组语言Q-Rung Orthopair模糊集和Schweizer-Sklar加权电源平均操作员，一种用于评估人工智能对教育影响的MAGDM方法
考虑到1,2,3-三唑结构的有效抗弹性特性，以及2H-1,4-苯并毒素3（4H）在开发神经退行性疾病的治疗方法中的广泛使用，一系列2H-1,4-苯唑 - 3（4H） - 单位衍生物的一系列 - 介绍了一系列的启示。对小胶质细胞中抗炎性活性的筛查表明，E2，E16和E20化合物表现出最有希望的作用，没有明显的细胞毒性。这些化合物有效地降低了LPS诱导的NO产生，并显着降低了促炎性细胞因子IL-1β，IL-6和TNF-α的转录水平。此外，他们下调了与LPS刺激响应炎症相关酶Inos和Cox-2的转录和蛋白质水平。分析了这些衍生物在小胶质细胞中的抗炎性机制，细胞内ROS水平和NRF2-HO-1信号传导途径的激活。结果表明，2H-1,4-苯唑3（4H） - 一种衍生物显着激活了NRF2-HO-1途径，减少了LPS诱导的ROS的产生，并减轻了小胶质细胞的影响。分子对接研究表明，E2，E16和E20的化合物可以与NRF2相关的结合位点相互作用，从而阻止了KEAP1的降解。此外，小鼠的急性毒性测试表明，化合物E16表现出良好的安全性。