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关于 DICE 和其他中对动态现实主义的需求......
2. 另一个否定？动态现实主义及其在均衡模型中的遗漏 DICE 模型以及许多遵循其一般理念的模型的目的是计算成本和收益的长期平衡。图 1 显示了从最新版本的 DICE（2016 年）获得的结果。根据诺德豪斯的标准默认发布假设，它产生了一条排放路径，该路径（在降至目前的“最佳水平”后）具有适度的初始减排量，由于气候损害的增加和假设的减排成本下降，随着时间的推移而增强。减排往往会被推迟，2050 年的全球排放量将回升至目前的水平，然后在下个世纪初以加速的速度下降至零。基本假设意味着“气候损害”——以对全球 GDP 的影响表示——到本世纪末仍将低于 GDP 的 4%（然后在 2150 年左右翻一番）。预计全球 GDP 将在百年内增长七倍，而标准 DICE 认为气候问题只是一个中等问题，全球损失和减排成本对预计的全球 GDP 持续增长的影响可以忽略不计。
ccdice：基于连接组件的拓扑感知骰子得分
摘要。图像分割是一项复杂的任务，旨在同时符合各种质量标准。在这种情况下，拓扑越来越被考虑。保证正确的拓扑特性对于对物体的具有挑战性确实至关重要（例如，小，细长，多种形状。在医学成像中尤其如此。设计拓扑感知指标是相关的，既可以评估分割结果的质量又用于设计学习程序所涉及的损失。在本文中，我们介绍了CCDICE（连接的组件骰子），这是一种拓普式的拓扑指标，可概括流行的骰子评分。与骰子相比，该骰子的作用在像素的尺度上，CCDICE的作用在比较对象的相关组件的尺度上起作用，从而导致对其相对结构和嵌入的拓扑评估。CCDICE是一种简单，可解释的，归一化的和低计算的拓扑度量。我们提供了CCDICE的正式定义，CCDICE是一种用于计算它的算法方案，并通过比较其他常规拓扑指标来评估其行为，从而强调了其相关性。代码可在GitHub上找到：https：//github.com/pierrerouge/ccdice。
量子骰子筹集了200万英镑的预付资金，以革新安全
成立于2020年4月，量子骰子是牛津大学物理系的一项旋转，该协议最初是在牛津大学领导的量子量子研究小组中由伊恩·沃尔姆斯利（Ian Walmsley）教授领导的。此初始QRNG原型已经打破了记录，其极快的生成速率为8.05 Gbps的量子安全随机性。量子骰子是由乔治·邓洛普（George Dunlop），马克·梅尔（Marko Mayr），拉米·谢尔巴亚（Ramy Shelbaya），Zhanet Zaharieva和Wenmiao Yu共同创立的，都是由牛津科学创新，牛津大学和牛津大学Innovation Innovation oxford Student企业家计划（Step）的获胜团队。认识到量子光学组进行的研究中存在的网络安全的潜在价值，五个联合创始人
COVID-19类型事件对随机骰子模型下经济和气候的影响
经典骰子模型是经济和气候系统联合建模的广泛接受的综合评估模型，在该模型中，所有模型状态变量都会随着时间的推移而确定性地发展。我们将骰子模型重新制定为最佳控制动态编程问题，其中六个状态变量（与碳浓度，温度和经济资本有关）随着时间的推移而确定性地演变，并且由两个控制（碳排放率和消耗）造成影响。然后，我们通过添加离散的随机冲击变量来扩展模型，以模拟压力和正常状态中的经济，作为由COVID-19-19大流行等事件引起的跳跃过程。这些冲击减少了世界的总产出，导致世界净产量和碳排放量的减少。假设冲击事件平均每100年随机发生一次，持续5年，则在几种情况下解决了扩展模型作为最佳随机控制问题。结果表明，如果每次事件发生在世界上的全球总产出全面恢复，即使在5年内，即使在每年的总产量中，即使在每年的总产量下降10％的情况下，COVID-19事件对温度和碳浓度的影响也无关紧要。撞击变得明显，尽管仍然很小（长期温度下降0。1°C），在存在5％输出降低的持续冲击中，通过递归降低的生产率传播到随后的时间段。如果确定性骰子模型策略是在随机冲击的存在下应用的（即当此策略次优）时，温度下降较大（大约0。25°C），也就是说，由于震惊而导致的较低的经济活动意味着，更雄心勃勃的缓解目标现在是可行的，成本较低。25°C），也就是说，由于震惊而导致的较低的经济活动意味着，更雄心勃勃的缓解目标现在是可行的，成本较低。
贝叶斯相似度加权聚合用于联合脑肿瘤分割
度量贝叶斯+UCB SimAgg RegAgg 模拟时间（小时） 47.45 78.14 78.13 预计收敛分数 0.7264 0.7273 0.7227 DICE 标签 0 0.9977 0.9978 0.9980 DICE 标签 1 0.6844 0.6657 0.6561 DICE 标签 2 0.7257 0.6430 0.6665 DICE 标签 4 0.7464 0.7603 0.7313
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
硅通孔 (TSV) 封装概述
• 2.5D IC 与 2D IC 的区别在于，2.5D IC 在芯片和基板之间添加了一个硅中介层，中介层上表面和下表面的金属化层之间通过 TSV 连接。[10] 这样，通过将芯片并排放置，就可以实现不同芯片之间的互连。例如：存储器芯片与逻辑芯片。