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评估领导风格在促进可再生能源项目管理中创新的作用
目录摘要................................................................................................................................................................书签未定义。
摩尔风格：东方主义、犹太人和犹太教堂建筑
近一百年前，在另一个世界，拉比阿拉达·德意志在这里的落成典礼上发表了讲话。出席仪式的有波希米亚总督、市长、警察局长和其他高级市政官员、商品交易所总裁和交易所秘书，以及“众多企业家、批发商、律师、新闻界代表等”。一位女华彩女高音带领管风琴和混声合唱团演唱了一首动人的“哈利路亚”。在场的一位拉比点燃了永恒之光。很快，一群身着白衣的男孩和女孩开始沿着过道行进，撒满了银莲花。女人们从上面向他们微笑，他们坐在由波浪形拱门支撑的走廊上，让人想起传说中的东方清真寺和宫殿。
WIP：文本到图像生成模型中的审计艺术家风格海盗
摘要 - 基于扩散过程的文本到图像模型，能够将文本描述转换为详细的图像，在艺术，设计以及其他方面具有广泛的应用，例如Dall-E，例如Dall-E，稳定的扩散和Midjourney。但是，它们使用户可以在没有艺术培训的情况下创建与专业质量相当的艺术品，从而导致对侵犯版权的担忧。为了解决这些问题，以前的作品提出了诸如基于对抗扰动和基于水印的方法之类的策略。前者涉及引入微妙的变化以破坏图像生成过程，而后者涉及在艺术品中嵌入可检测的标记。现有方法面临限制，例如需要修改原始图像，容易受到图像预处理的影响，并在将其应用于已发表的艺术品时面临困难。
人工智能时代的艺术：通过神经网络实现日本艺术绘画风格的迁移
日本艺术历史悠久，底蕴深厚；最早定居日本列岛的人们可以追溯到公元前十世纪，当时他们使用各种媒介创作艺术作品（Mason 1993）。绳文时代是日本历史上“最早”的时代，以陶器而闻名，这种陶器不仅是日本最古老的，也是世界上最古老的。它以印在粘土上的“绳纹”图案而独树一帜（Hoang 2016）。从历史上看，日本文化和艺术深受中国人的影响，中国人引入了新的艺术技巧和风格（Kaminishi 2006）。但日本艺术与其文化影响截然不同，并发展出了自己的创新风格和主题。例如，日本人在早期历史中开发了大和绘，这种绘画既体现了中国的影响，又用本土图案取代了某些中国图案（日本物品 2021）。
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4\4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
自然风格的仿生表面，用于控制细菌附着和生物膜发育
估计，由于抗生素耐药细菌引起的感染每年享有70万寿命。如果耐药细菌继续以相同的速度进化，则预计到2050年，该数字将增加到1000万。[5]同样，生物和非生物表面上生物膜的形成对人类健康也面临着另一个重大挑战。生物膜形成。[2,3,6]在生物膜形成期间，微生物经历了几种生物学变化，导致细胞外聚合物物质（EPS）产生。EPS矩阵可防止并从攻击生物膜的化学物质和其他毒素中产生微生物。这使得很难使用传统的抗生素治疗生物膜，并使微生物获得抗菌抗性。[7]解决此问题的一种方法是使用抗菌材料和表面，以抑制抑制性细胞的附着和生物膜的形成。[4,8–13]这种抗菌材料作为工程材料的作用至关重要，因为这些材料可能有助于我们减少对抗生素和消毒剂的依赖。已经采用了各种技术来制造抗臭材料，包括用杀菌层涂上材料表面。[11,14–18]常见方法是基于从材料表面（例如金属衍生物和抗生素）释放杀菌剂的。[24]因此，当地形特征的尺寸在亚微米和纳米长度尺度中时，表面会抑制细菌的附着。[18]一种替代方法涉及将微/纳米摄影应用于消除细菌细胞的应用，并且在过去十年中，这种方法引起了很大的兴趣。[19-21]具有独特的微/纳米尺度表面纹理和特征的材料已被证明可以有效禁止细菌附着并防止生物膜形成。[22,23]提出，当地形特征的尺寸小于细菌细胞的尺寸时，降低了附着的细胞的可用接触区域。由于其表面地形特征，许多天然材料已经获得了防染色和反抗性行为。[11,25,26]这激发了科学家开发类似的材料和结构，这些材料和结构限制了生物膜形成并积极消除与表面接触的细菌。这样的
TSMG：使用脑电图识别人类学习风格的深度学习框架
摘要：教育理论声称，将学习风格纳入与学习相关的活动可以提高学业成绩。识别学习方式的传统方法主要基于问卷和在线行为分析。这些方法在识别方面是高度主观的，并且不准确。脑电图（EEG）信号具有在学习风格的测量中使用的显着潜力。本研究使用EEG信号设计了一种基于学习的认识模型，通过使用非重叠的滑动窗口，一维时空卷积，多尺度特征提取，全球平均池池，全球平均池和小组投票机制来识别人们的学习风格；该模型被命名为TSMG模型（时间空间 - 群体 - 全球模型）。它解决了处理可变长度的脑电图数据的问题，并且与普遍的方法相比，对学习样式的识别的准确性将近5％，同时将计算成本降低了41.93％。提出的TSMG模型还可以识别其他领域中的可变长度数据。作者还制定了一个包含学习样式处理维度的特征的EEG信号（称为LSEEG数据集）的数据集，该功能可用于测试和比较识别模型。该数据集也有利于脑电图技术的应用和进一步开发以识别人们的学习方式。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。