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流量对在里奥格兰德盆地上层气候的潜在变化的响应
欣赏鸟类的人每年向美国（美国）经济贡献超过1000亿美元的相关购买，有助于支持140万个工作岗位和900亿美元的劳动相关收入（美国鱼类和野生动物服务，2022）1。在全国范围内，美国地质调查局（USGS）的鸟类带实验室（BBL）和繁殖鸟类调查（BBS）对于联邦和州野生动植物机构，迁徙鸟类飞行委员会和非政府组织的职能至关重要。BBL和BBS提供的数据可帮助资源经理履行其减少鸟类与人之间冲突，确定最大保护需求的物种并设定健康收获水平的任务。私营部门的行业采用了基于科学的，可持续的实践，该实践是由BBL和BB的数据驱动的，这些实践受益于自己的行动和鸟类。在没有足够支持BBL和BBS的情况下，具有不同兴趣的群体依赖于这些数据，以实现有效的管理决策并实现与鸟相关挑战的协作成果。
通过动态稀疏分布式内存
摘要高保证加密术的领域很快就已经成熟，但对于端到端的端到端验证了效果有效的加密实现，仍然缺失了尚未确定的基础框架。为了解决此差距，我们使用COQ证明助手正式连接三个现有工具：（1）Hac-特定的紧密加密规范语言； （2）用于效果，高保证加密实现的茉莉语； （3）模块化加密证明的Ssprove基础验证框架。我们首先将HACSPEC与Ssprove连接起来，通过设计了从HACSPEC规范到命令式Ssprove代码的新译本。我们通过考虑从HACSPEC到纯粹的功能性COQ代码的第二次，更标准的翻译来验证这一翻译，并生成两个翻译产生的代码之间的等价性的证明。我们进一步定义了从茉莉蛋白到ssprove的翻译，这使我们能够在ssprove中正式推理有关茉莉蛋白中有效的加密信息。我们证明，相对于Jasmin的操作语义，在COQ中正确地证明了这一翻译。最后，我们通过给出有效的AES的基础端到端COQ证明，证明了方法的有用性。在此案例研究中，我们从使用硬件加速的AE的现有茉莉实现开始，并证明它符合HACSPEC编写的AES标准的规格。我们使用Ssprove基于AES的Jasmin实施来形式化加密方案的安全性。
基础生物多样性信息计划（FBIP）
图1：将知识生成和数据动员与全球变化和生物经济领域的用户需求保持一致的框架。红色文本=价值链的组成部分，该价值链的组成部分将资助绿色文本=价值链的组成部分，这些成分必须为基础生物多样性知识的产生和资助的基础生物多样性知识的重点提供信息。
通过最终用户参与增强神经技术研发的基础指南
抽象的神经技术越来越多地与我们的日常生活，身体和精神状态融为一体。随着神经技术的流行和影响，我们有责任确保我们了解其对最终用户的特殊含义，以及更广泛的道德和社会含义。有许多不同的术语和框架可以阐明最终用户参与技术开发生命周期的概念，例如：“公众和患者的参与和参与”（PPIE），“生活经验”，“共同设计”或“共同生产”。本教程的目的是利用PPIE框架来制定明确的指南，以实施当前和未来的最终用户在神经技术中的强大参与过程，重点是患者参与。介绍将用户参与的有形和概念上的好处进行了介绍之后，我们首先指导读者制定一般策略来建立自己的PPIE流程。然后，我们帮助读者绘制其相关的利益相关者，并提供有关如何考虑用户多样性和表示形式的建议。我们还提供有关如何量化参与结果的建议和工具。我们将各种在线资源到方向单个团队（及其资助者）的建议巩固了自己的建议，以阐明自己的有意义的参与方法。关键输出包括一个利益相关者映射工具，衡量参与影响的方法以及用于透明报告的结构化清单。使最终用户和其他利益相关者能够参与神经技术的发展，即使在其最早的概念阶段，也将帮助我们更好地围绕道德，社会和可用性考虑，并提供更具影响力的技术。总体目的是建立金标准的方法，以确保患者和公众见解处于我们科学探究和产品开发的最前沿。
支持国际空间站和地球之间联合学习以训练空间生物医学机器学习模型的基础架构
公共和商业太空行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。这些任务将产生大量数据，这些数据太大且成本太高，无法发送回地球，其中一些数据可能受到隐私保护。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习来构建模型，以协助科学实验、机组人员医疗保健、资源管理、航天器维护、调度和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习提供了一种解决方案，它允许模型训练，而无需在地球和太空之间传输大量可能对隐私敏感的数据集。在这项工作中，我们提出了一种基础架构，以促进地球和国际空间站之间模型更新的安全传输。该架构代表了在太空飞行环境中部署的第一个联合学习框架，能够使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练和更新分类器模型。
探索基础模型和...
医学分析的进步长期以来一直依赖于尖端技术和临床专业知识的交集。随着基础模型和创新深度学习体系结构的出现，该领域在解决诊断成像，治疗计划和个性化医学的挑战方面取得了显着进步。这些模型，例如SAM（段的任何模型）和Mamba等新兴体系结构等基础框架，提供了前所未有的功能来了解复杂的模式并从多模式医疗数据集中获得可行的见解。本期特刊旨在探索医学分析中基础模型和新型深度学习体系结构的变革潜力。对理论创新，实际实施或经验评估进行深入研究，尤其是那些提高临床适用性并应对诸如注释稀缺，数据可变性和多模式整合等挑战的贡献。提交有望展示优先考虑鲁棒性，可伸缩性和解释性的方法，以确保在各种医疗环境中广泛采用。Topics of interest include, but are not limited to, the following: • Development of foundational deep learning architectures tailored for medical analysis in 2D, 3D, or video data • Applications of foundational and large-scale models (e.g., SAM, Mamba) to enhance performance in multi-modal medical imaging • Advanced multi-modal techniques integrating diverse medical data (MRI, CT, X-ray, ultrasound) for comprehensive analysis • Innovative approaches to weakly supervised and semi-supervised learning for addressing annotation limitations • Cross-domain transfer learning and domain adaptation strategies to enable the adoption of models across different imaging conditions • Integration of attention mechanisms and novel processing techniques to enhance the accuracy and efficiency of medical models • Computational efficiency solutions for deploying foundational models in resource-constrained environments • Real-world clinical validation and applications of deep learning models in healthcare environments • Model interpretability and explainability techniques to make medical models more accessible to clinicians, including visualization and feature attribution tools • Development of benchmark datasets and metrics for evaluating foundational models in medical contexts Guest Editors Shaohua Wan, University of Electronic Science and Technology of China, shaohua.wan@uestc.edu.cn Stefano Berretti, University of Firenze, stefano.berretti@unifi.it Manoranjan Paul，Charles Sturt University，mpaul@csu.edu.edu.edu.au Michele Nappi，Salerno，salerno，Mnappi@unisa.it关键日期日期日期截止日期截止日期的截止日期：提交时间：2025年8月31日，第2025年8月31日，201025年10月31日，2025年10月31日，截止时间为202年3月31日，202年3月31日，202年5月31日；
一种统一的方法和描述符，用于二维过渡金属二分法单层的热膨胀
我们介绍了使用各种实现技术和语言构建的裸机服务器的验证，该技术根据机器代码，网络数据包和椭圆形曲线密码学的数学规范来针对全系统输入输出规范。我们在整个堆栈中使用了非常不同的形式性技术，范围从计算机代数，符号执行和验证条件生成到对功能程序的交互式验证，包括用于C类和功能性语言的编译器。所有这些组件规格和特定于领域的推理技术都是针对COQ证明助手中常见的基础定义和合理的。连接这些组件是一种基于功能程序和简单对象的断言，无所不知的程序执行和基本分离逻辑，用于内存布局。此设计使我们能够将组件以最高级别的正确性定理汇总在一起，而无需理解或信任内部接口和工具而可以进行审核。我们的案例研究是一款简单的加密服务器，用于通过公开验证的网络消息翻转一些状态，其证明显示了总功能正确性，包括内存使用方面的静态界限。本文还描述了我们使用的特定验证工具的经验，以及对我们经历的工具和任务组合之间经历的生产力差异的原因的详细分析。
基础支持
4 截至 2024 年 9 月 30 日。更多信息请参阅 NDIS 季度报告链接：https://www.ndis.gov.au/about-us/publications/quarterly-reports。 5 2024-25 补充预算估计，2024 年 11 月 6 日，社会服务组合议事录。网址：https://www.aph.gov.au/Parliamentary_Business/Senate_estimates/ca/2024-25_Supplementary_budget_estimates。 6 https://teamdsc.com.au/resources/ndis-act-explained:-eligibility-reassessments 7 残疾人社区和部门的参与者表示对与 NDIS 相关的政府流程缺乏信任的磋商包括：DSS 和 Social Deck 磋商“我们听到的关于基础支持的内容”，2024 年 11 月 29 日；就 2023 年 NDIS 独立审查最终报告进行磋商；以及就 CYDA 的《重新构想针对儿童和青少年的更好的 NDIS 报告 2023》进行磋商。
永旺创业理念 永旺集团未来愿景
我们的宗旨的第一部分“让‘金融’更贴近每个人”表明了我们的愿望。第二部分“通过对每个人的承诺，我们让每天的生活都充满安心和微笑”定义了我们的愿望。每个部分的文字都包含深刻的含义。这些含义主要是由 20 多岁到 30 岁出头的年轻员工，下一代领导者创造的。“让‘金融’更贴近每个人”听起来可能很温和，但对我们来说却是一个巨大的挑战。我们在日本举行了全体会议，分享了对我们宗旨的理解，我们相信这会让员工更深入地理解它。另一方面，我们需要一些准备时间，用当地语言向我们的海外基地解释宗旨，这些基地遍布亚洲 10 个国家。2024 年 5 月，我们在马来西亚吉隆坡召集了他们的人力资源主管，我作为我们的宗旨大使，亲自向他们解释了一整天。虽然我们的宗旨还没有得到充分的分享，但它正在成为日本员工在采取行动时重新审视的基本价值观。在日本以外，通过讨论，让不同国家的员工牢固理解我们的宗旨，并分享这一价值观至关重要。同样重要的是，我作为我们的宗旨大使，要扩大认同这一价值观的人群范围，包括
来自2D基础模型的3D相互作用推理
估计相互作用的人类的3D姿势和形状以及来自单个野外图像的物体对于混合现实和机器人技术很重要。由于阻塞，深度歧义和广泛变化的物体形状，这具有挑战性。现有工作通过利用身体和物体上的表面接触点并使用这些来指导3D重建来应对这些挑战。不幸的是，获得3D接触注释需要昂贵的3D地面真相或耗时的手动标签。，根据大规模获取培训数据是一个挑战。我们通过开发一种称为InteractVLM的新型模型来解决此问题，该模型利用大型视觉语言模型（VLM）的广泛视觉知识。问题是，这些大型模型并未直接“理解” 3D人类对象接触。为了解决这个问题，我们利用了3D人类对象交互的现有小型数据集来微调大型模型以了解接触。但是，这是非平凡的，因为这种模型仅在2D中“仅”，而触点是继承的3D。因此，我们引入了一个新颖的“ RenderLecalize-Lift”模块，该模块：（1）通过多视图渲染将3D主体和物体表面嵌入2D空间，（2）训练一种新型的多视图本地化模型（MV-LOC），以推断2D，