XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDom
驯化Vigna stipulacea：染色体级...
在全球气候变化带来的挑战下增加粮食生产，从头驯化的概念（利用耐心的野生物种作为新作物）最近引起了人们的关注。我们以前曾在豆类维格纳氏菌（Minni payaru）的诱变人群中鉴定出具有所需的驯化性状的突变体，为新命运的试点。鉴于有多种耐心的野生豆类物种，使用反向遗传学建立有效的驯化过程很重要，并确定负责驯化性状的基因。在这项研究中，我们使用Vigna stipulacea ISI2突变体将VSPSAT1识别为负责降低硬种子的候选基因，该基因从镜头凹槽中吸收水。扫描电子显微镜和计算机断层扫描显示，ISI2突变体的蜂窝状蜡密封镜头凹槽比野生型较小，并且从透镜凹槽中取水。我们还鉴定了ISI2突变体的多效性效应：加速叶片衰老，种子大小的增加和每个豆荚的种子数量减少。在这样做的同时，我们在11个染色体和30,963个注释的蛋白质编码序列中生产了441 MBP的二木杆菌全基因组组件。这项研究强调了野生豆类的重要性，尤其是维格尼亚属的豆类，对生物和非生物胁迫的耐受性对于气候变化期间的全球粮食安全。
关于在国内实施国际人道主义法的自愿报告
此外，自 2019 年 3 月发布第一份自愿报告以来，英国一直鼓励和支持其他国家就其本国实施国际人道法的情况编写报告。为了实现这一目标，英国制作了一个工具包，为各国研究和起草自己的报告提供指导。它包括两个可选模板——用于简短和更详细的实施报告——以及如何发布报告的指导。该工具包可在 gov.uk 网站上在线访问，目前提供七种语言版本以及英语版本。1 我们已经做了这项工作，并将继续做这项工作，因为英国的立场是，自愿报告的发布有助于加强全球对国际人道法的实施和遵守，并有力地表明了一个国家遵守和实施国际人道法的承诺。我们希望这份更新版的自愿报告将鼓励其他国家公布其在国内实施国际人道法的活动细节，并使这些出版物保持最新，以更好地确定最佳做法，并最终改善对国际人道法的实施和遵守。
世贸组织危机的国内政治经济学
世界贸易组织危机的主要贡献者是美国对多边主义的支持下降。该组织设计的三个关键问题导致了下降。首先，与贸易补救措施相关的不完整规则是由组织的上诉机构解释的，与一组狭窄的美国国内优先事项相抵触。第二，现有的组织规则不能充分说明非市场经济体，例如中国。第三，由于世界贸易组织中基于共识的决策，对这些问题的补救是不可行的。这些问题代表了增加的经济融合引起的更根本的挑战 - 主权和民主侵蚀的损害。为了减轻多边协议中的这些问题，我们建议：（1）一个狭窄的解决方案，该解决方案是为处理贸易补救纠纷的特殊过程； （2）一种广泛的解决方案，可以放松对组织改革的共识要求，采用某种形式的超级敬意投票或日落条款； （3）美国境内的国内共识建设机构的改革直接解决了选民不满的政治经济来源。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
供应链管理域（SCM）
•开发和维护业务流程模型，业务交易模型，语义和内容的语法中性方式，以满足供应链和电子过程框架内的贸易和行业社区的要求。The supply chain and e-procurement covers the Purchasing, Material Management and Product development areas • approve based on the syntax neutral business transactions the corresponding UN/CEFACT syntax solutions provided by the UN/CEFACT Methodology and Technology group • encourage the active participation in SCM of interested user communities in Industry, Trade and Procurement, in accordance with UN/CEFACT membership criteria • maintain close relations with other UN/CEFACT groups as appropriate •促进和支持UN/CEFACT
摄像机-LLM系统的域适应技术
针对摄像机-LLM系统的域适应技术DOCAS AKINYELE，GODWIN OLAOYE日期：2024摘要：将来自相机的视觉数据与语言模型集成的视觉数据的摄像机模型（摄像头）对于各种应用至关重要，包括各种应用，包括实时图像字幕字幕，对象识别，对象识别，互动AI II系统。但是，这些系统通常由于域的变化而面临挑战 - 相机硬件的差异，环境条件和语言上下文变化。域适应技术通过使模型能够在培训和部署环境方面有效地跨不同领域执行，以解决此问题。本文探讨了与摄像机-LLM系统相关的关键领域适应技术。它涵盖了数据增强，功能一致性，对抗性训练，转移学习和生成模型。此外，它研究了这些技术如何减轻相机数据中变异性的影响并改善视觉输入和语言生成之间的交叉形态对齐。本文还讨论了诸如实时字幕，对象检测和AR/VR等应用程序，以及评估适应性绩效的评估指标。未来的方向指向多域适应性，自适应学习技术和人类在循环系统中。这些进步有望为真实应用程序提供更健壮和广义的摄像头系统。简介摄像机模型（摄像机-LLM）系统代表了视觉感知和自然语言理解的集成方面的重大进步。通过将通过相机捕获的图像数据与复杂的语言模型相结合，这些系统可实现一系列应用程序，从实时图像字幕和对象检测到交互式AI和增强现实体验。随着人工智能的能力继续增长，可以在各种环境中无缝运行的强大摄像头系统的需求变得越来越重要。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
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。
铁电畴壁的第三维度
波纹现象和曲率效应可提高稳定性并产生各向异性，以及增强的机械、光学和电子响应。双层石墨烯中的霍尔效应[1]和 MoS 2 中形成的人造原子晶体[2]就是很好的例子，它们表明电导率与偏离完美平坦结构之间存在很强的相关性。最近，铁电畴壁作为一种全新类型的二维系统出现，其形貌和电响应之间具有特别强的相关性。[3–6] 畴壁表现出 1-10 Å 数量级的有限厚度，因此通常被称为准二维系统。除了有限的厚度和与波纹二维材料类似之外，这些壁并不是严格意义上的二维，因为它们不会形成完全平坦的结构。弯曲和曲率自然发生，以尽量减少静电杂散场，确保机械兼容性，或由于导致畴壁粗糙的点缺陷。[7–10] 重要的是，相对于主体材料电极化的任何方向变化都会直接导致电荷状态的改变，从而导致局部载流子