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美国能源部宣布拨款 4300 万美元用于聚变创新研究引擎
DE-FOA-0003361 聚变创新研究引擎 (FIRE) 合作旨在创建聚变能源科学和技术创新生态系统。FES 很高兴宣布 FIRE 合作的第一轮奖项。第一轮项目支持各种概念所需的材料和技术。它们包括在爱达荷国家实验室开发核包层测试能力、在田纳西大学诺克斯维尔分校开发材料、在麻省理工学院开发材料测试和高级模拟能力、用于惯性聚变概念的目标喷射器技术、在萨凡纳河国家实验室开发聚变燃料循环测试能力。
LncFusion 鉴定出儿童神经母细胞瘤中常见的 lncRNA 衍生融合：潜在的生物标志物和治疗意义
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.16.25320696 doi：medRxiv preprint
使用正弦和基于教学学习的融合培训馈送前馈神经网络，用于医学图像注册
摘要这项研究提出了一种新型的杂交元神经算法，正弦辅助教学学习学习的优化（SCATLBO），旨在训练用于单声道和多模式医学图像注册的喂养前进神经网络（FNNS）。scatlbo结合了正弦骨算法（SCA）的优势，用于探索基于教学学习的优化（TLBO），以实现剥削，达到了平衡，从而增强了算法能力，以避免局部最小值并提高逆转率。医学图像注册，对于准确的医学分析必不可少的，从这种混合方法中受益，因为它有效地对齐了复杂的多模式图像。在这项工作中，SCATLBO用于训练来自癌症基因组乳房侵入性癌（TCGA-BRCA）数据集的乳房MRI图像。SCATLBO的性能是针对几种众所周知的元启发式算法的基准测试，包括TLBO，粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO），灰狼优化器（GWO）和进化策略（ES），以及基于平均平方误差（MSE）的评估（MIS）和杂音的评估（MI）。实验结果表明，SCATLBO在准确性，收敛速度和稳健性方面优于其他技术，将其确立为基于神经网络的图像注册任务的有前途的工具。这项工作有助于提高FNN的元启发式培训方法，并在各种医学成像领域中使用了潜在的应用。
盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。
一个更安全，更小，更清洁的亚临界th裂 - 杜特隆融合杂种反应堆：DD对撞机而不是Muonic Fusion
抽象的化石燃料满足了人类大部分能量需求，由于其高碳排放而导致气候变化。有两种类型的能源可以替代化石燃料：可再生和核能。核能来源在效率和可持续性方面更有优势。由于脑尿液的产生要低得多，将th th的用作融合反应堆中的核燃料将有助于减少放射性废物。融合反应器被认为是有希望的，仍处于研发阶段。在这方面，混合融合 - 融合反应器似乎更有希望，而最近提出的Muon催化的DD融合与级联反应器的组合值得赞赏。在这项研究中，我们表明使用DD碰撞器而不是Muonic融合具有显着优势。 关键字：DD对撞机，thor，杂交反应堆，融合，裂变，核能1. 简介在这项研究中，我们表明使用DD碰撞器而不是Muonic融合具有显着优势。关键字：DD对撞机，thor，杂交反应堆，融合，裂变，核能1.简介
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
脊柱融合和减压程序
使用说明：公司医疗政策是管理计划福利的指导。医疗政策不构成医疗建议，也不构成保险的保证。公司的医疗政策每年审查，并基于已发表的，经过同行评审的科学证据和基于证据的临床实践指南，这些准则可用于上次政策更新。公司保留确定医疗政策应用并随时对医疗政策进行修订的权利。所有计划福利的范围和可用性是根据适用的承保范围协议确定的。覆盖协议条款与公司医疗政策条款之间的任何冲突或差异将得到解决，以遵守覆盖协议。覆盖范围的决定是基于个性化医疗必要性的个性化确定以及在个体情况下治疗的实验或研究特征。在没有通过特定治疗方式的政策确定医疗必要性的情况下，以前未考虑有关提出方式的疗效的证据应考虑确定该政策是否代表当前的护理标准。范围：普罗维登斯健康计划，普罗维登斯健康保证和普罗维登斯计划合作伙伴适用（单独称为“公司”，共同称为“公司”）。
SECY-24-0085：拟议规则：聚变机监管框架（3150-AL00；NRC-2023-0071）
拟议规则考虑了目前计划在近期部署的用于商业和研发目的的聚变机。2 “近期”一词不用于指代特定时间范围。工作人员考虑了制定本规则时工作人员所知的聚变科学和技术方法的某些特征和风险水平。3 拟议规则并非旨在解决与当今正在研究和开发的技术有显著不同的推测性聚变技术（例如，当今的设计类型包括托卡马克、仿星器、z 箍缩和场反转，燃料包括氘-氚、氘-氦-3 和质子-硼-11）。拟议规则使用了 ADVANCE 法案对“聚变机”的定义。聚变机器被定义为“一种能够：（1）通过聚变过程将原子核转化为不同的元素、同位素或其他粒子；（2）直接捕获和使用所得产物，包括粒子、热量或其他电磁