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摘要 - 空中车辆的广泛采用，包括无人机和无人机，为监视，物流和灾难响应等领域带来了重大进步。尽管有这些好处，但它们增加的使用却构成了实时检测和分类的实质性挑战，尤其是在精确性和可伸缩性必不可少的多级场景中。本文提出了一个基于Yolov11的高性能检测框架，该框架专门针对识别机载汽车量身定制。Yolov11整合了创新功能，例如锚定检测和增强注意力机制，以提供卓越的准确性和速度。在全面的机载车辆数据集上测试了所提出的框架，该数据集具有不同的条件，包括高度，遮挡和环境因素的变化。实验结果表明，微调的Yolov11模型超过了现有模型的性能。此外，它的实时操作能力使其非常适合空中交通管理和安全监控等关键应用程序。
AI上的精美印刷品：揭穿AI神话
他们使用类比来解释为什么它仅仅是一种极端的假设情况，而不是实际的威胁，花了大量时间来进行解释。经常被用来证明对AI构成的存在威胁的恐惧的一种思想实验是“造纸最大化器”实验。在本实验中，AI系统偶然地消除了人类，以最大程度地提高纸袋生产。在这种情况下，AI认为需要更多资源来生产纸卷，并意识到人类正在阻碍获得这些资源。但是，卡普尔和纳拉亚南认为，这种推理假设AI是强大的，但缺乏对人类遗产的根本关注，这是一个有缺陷的前提。他们认为，这种无意识的文字不是具有某些内置保护措施和更细微的解释过程的现代AI系统的特征。直观的AI（AGI） - 一种比当前正在使用的现代AI更先进的系统 - 应该能够识别这对人类不利，如果需要的话，可以执行该功能。
通过独立二维反应层中的双极电化学微调还原氧化石墨烯的功能
Seyyed Mohsen Beladi-Mousavi、Gerardo Salinas、Nikolas Antonatos、Vlastimil Mazanek、Patrick Garrigue 等人。通过独立 2D 反应层中的双极电化学微调还原氧化石墨烯的功能。Carbon，2022 年，191，第 439-447 页。�10.1016/j.carbon.2022.02.010�。�hal-03635847�
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。
在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
在Ni-Bx cocatalyst中进行微调D-P杂交，以增强光催化H2的产生
H 2-进化动力学在管理光催化氢进化过程中起关键作用。然而，实现对H吸附和H-吸附平衡（H ADS /H DES）的精确调节仍然是一个巨大的挑战。在此，我们提出了一种调整D-P杂交策略，以精确优化Ni-B X修饰CDS Photocatalyst（Ni-B X /CDS）中的H ADS /H des Kinetics。X射线吸收细胞结构光谱和理论计算表明，Ni-B X cocatalyst的B原子量增加逐渐增强Ni 3 D和B 2 P之间的D-P轨道相互作用，从而导致连续的D-band宽带扩展和可控制的D-band d-band d-band d-band在Ni Active位点上中心。上述连续的D频带优化允许对Ni -B X /CD中的H ADS /H DES动力学进行精确调制，最终证明了13.4 mmol G -1 H -1 H -1 H -1（AQE = 56.1％）的显着H 2-散发活性。飞秒瞬态吸收光谱进一步确认了Ni-B X /CDSPSD催化剂中快速的电子转移动力学。这项工作为预期H 2-进化催化剂的最佳设计提供了见解。
2025 年政府计划草案 - 爱尔兰统一党
在地缘政治紧张局势和民主挑战迫在眉睫的情况下，爱尔兰人民赋予了一个能够提供稳定和取得进步的政府重大授权。爱尔兰共和党、爱尔兰统一党和独立代表携手合作，形成稳定的多数，以推行一项雄心勃勃的计划和五项预算。
使用合成数据微调Yolov10进行订单准确性验证
图8：MAP50未经合成数据训练的数据的结果与使用合成数据集训练的数据，仅根据真实图像进行评估。合成数据仅用于显示适配器（第2类）。包括合成数据还改进了其他类别的MAP50。
研究文章分析在PT Hakiki Donarta Company
印尼海藻的潜力是支持印度尼西亚蓝色经济议程的部门之一。海藻的用途非常多样化，并取决于海藻基地的生产加工。海藻是马里培养部门的主要商品之一。但是，增加可能会对环境产生负面影响。这是因为海藻加工会产生65-70％的浪费，并且处理废水处理厂（WWTP）仍然使用治疗化学物质，因此该方法尚未包含在环保和可持续的管理标准中。本研究使用一种描述性方法，具有深入的访谈，并得到了文献评论的支持，以加强实施等离子体细胞泡沫技术的研究验证。PFB实施分析旨在确定使用PFB管理海藻废品时产生的成本效益。结果发现，血浆精细泡沫技术可以将废物管理成本降低50％。希望使用PFB进行海藻废物管理活动，以减少公司的支出并支持可持续，环保的实践。
通过微调大型语言模型实现表格数据的迁移学习
尽管人工智能 (AI) 革命不断，但由于特征空间异构、样本量有限且缺乏可行的迁移学习，深度学习在表格数据方面尚未取得很大成功。由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能新时代为各种数据和领域带来了前所未有的学习机会。本文研究了 LLM 应用程序编程接口 (API) 和 LLM 迁移学习在表格数据分类中的有效性。LLM API 使用标记数据和指令响应输入文本提示，而迁移学习则针对目标分类任务对 LLM 进行微调。本文提出了一种端到端的 LLM 微调，以在不存在大型预训练表格数据模型来促进迁移学习的情况下，在十个基准数据集上展示跨数据迁移学习。所提出的 LLM 微调方法在具有少于十个特征（表格数据集的标准特征大小）的表格数据上的表现优于最先进的机器和深度学习方法。迁移学习方法仅使用其他深度学习或基于 API 的解决方案的计算成本的一小部分，同时确保具有竞争力或卓越的分类性能。