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使用USACE改善沿海弹性项目
沿海社区面临的洪水风险继续升级，因为当前的飓风季节预计将带来创纪录的风暴活动。目前的联邦沿海弹性计划面临着需要紧急关注的严重挑战。由美国陆上可气候危险的沿海社区中的拥护者和研究人员准备的这一简介呼吁美国陆军工程兵团（USACE）采取批判性政策改革，以避免进一步的洪水损失和损失。还要求国会在授权《 USACE工作》，《水资源开发法》（WRDA）的立法中指导和资助2024年及以后的《水资源发展法》（WRDA）的其他改革。基于东海岸和海湾地区的USACE弹性项目以及学术和USACE分析的经验，此简短断言USACE需要在以下方面调整其实践：
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
使用环境和地球观察，改善了更好整合气候和生物多样性方法的监控
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
改进单链 DNA 病毒的测序
Malathi VG、Renuka Devi P. (2019) SsDNA 病毒：全球病毒组中的关键参与者。病毒性疾病。 30：3–12。 https://doi.org/10.1007/s13337-019-00519-4
提高TNBC免疫治疗的疗效
三阴性乳腺癌 (TNBC) 是一种高度侵袭性的乳腺癌，包含几种不同的亚型。免疫疗法的最新进展为治疗这些高度异质性且易于转移的肿瘤提供了光明的未来。尽管取得了进展，但免疫疗法的疗效仍然有限，如 PD-L1 生物标志物的疗效未得到改善以及患者获益有限。为了提高 TNBC 免疫疗法的疗效，我们对 TNBC 的微环境和相应的治疗干预进行了研究，并建议进一步研究以识别可以促进 TNBC 亚型的其他生物标志物，以便更有针对性的治疗方法。TNBC 是一种高度侵袭性的亚型，由于缺乏传统内分泌和靶向治疗的机会，长期生存率惨淡。免疫疗法的最新进展显示出希望，但由于异质性肿瘤微环境和治疗耐药性的发展，尤其是在转移性病例中，反应率可能有限。在本综述中，我们将研究 TNBC 的肿瘤微环境和相应的治疗干预措施。我们将总结目前 TNBC 免疫治疗的亚型划分策略和可用的生物标志物，特别强调需要进一步研究以确定其他预后标志物并针对特定 TNBC 亚型改进定制疗法。这些努力旨在提高治疗敏感性并最终提高晚期 TNBC 患者的生存率。
石墨烯在改善热耗散和电性能中的作用
石墨烯是在二维蜂窝晶格中排列的单层碳原子，由于其出色的热和电性能，引起了人们的重大关注。其高热电导率（约5000 W/m·K）实现有效的散热，使其成为增强电子设备中热管理的理想材料。石墨烯有效地进行热的能力在各种应用中都利用，包括散布器，热界面材料和复合材料，改善了电子产品（例如处理器和LED）的性能和可靠性。除了其热益处外，石墨烯还具有非凡的电导率，电子迁移率达到200,000cm²/v·s。这种特殊的电导率是由于该材料的DELACALIGETINACTRAIGEDI-π电子和最小散射，从而显着增强了电子成分的性能。石墨烯用于导电油墨，晶体管，超级电容器和电池，推动柔性电子，高速晶体管和能量存储技术的进步。尽管有优势，但仍在大规模生产和将石墨烯集成到现有技术中的挑战。需要解决与生产成本，材料质量以及与其他物质兼容性相关的问题。正在进行的研究重点是改善合成技术和探索新的应用，并有望在各个行业中产生变革性的影响。简介石墨烯的优质热和电气性能可在热耗散和电子性能方面进行实质性改进，并可能扩大其应用并增强技术创新。