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即时见解：如何跟踪AI搜索
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用于生物医学数据实例化和可视化的创新深度学习方法
摘要 大多数生物医学应用面临的主要问题之一是大量未标记的数据。人类专家手动分析和分类海量数据库大多是不可行的，在某些有限条件下（仍然极其耗时）只有部分工作仅针对专家可轻松识别的简单特征。关于这个方面，医学专家面临两个具有挑战性的问题：如何选择最重要的数据进行标记，以及数据集的最小大小是多少（但足以定义每种病理）以进行分类器的训练。在本章中，我们提出了一种基于可视化数据分析的新方法，以使用最少的标记数据构建有效的分类器。编码器是卷积变分自动编码器 (CVAE) 的一部分，用作 2D 可视化的数据投影。输入向量被编码到二维潜在空间中，这有助于专家直观地分析训练数据集的空间分布。
使用投射到光谱仪上的白光散射瞬时测量表面粗糙度光谱
几十年来，散射技术一直被广泛用于表征光学质量表面（即粗糙度远小于照明波长的表面）。散射光在许多领域都至关重要，例如，对于光学滤波器的最终性能、天文学和空间应用的先进光学系统或微电子学。对于所有这些应用，降低粗糙度和表面缺陷都是一个主要问题，而抛光技术的改进使得制造粗糙度低于几分之一纳米的表面成为可能。与此同时，测量技术也得到了发展，可以可靠地检测这些表面的特性，而光散射已被证明是一种非常有效、快速且非侵入性的方法，可以表征所有所需的参数。如今，角度分辨散射仪 [16-19] 可以在整个角度范围内以及从可见光到近红外的宽光谱范围内实现低于非吸收朗伯模式的 8 个十年的动态。
State of Inclusive Instant Payment Systems in Africa 2025 ...
AfricaNenda Foundation and its partners are collaborating to assess the state of inclusive instant payment systems in Africa and the role that they play in supporting the adoption and usage of digital payments, for financial inclusion for all. This exercise involves conducting extensive research across Africa to establish best practices, benchmarks, key trends and to deliver ideas and thought leadership, through an annual think piece that continues to inspire African digital financial services ecosystem players to scale up the use of these retail payment systems. The 2025 report will be the fourth edition, building on preceding versions published in 2022, 2023, and 2024.
2025 年非洲包容性即时支付系统状况......
AfricaNenda 基金会寻求一家咨询公司在国内进行广泛的需求方定性和定量研究，以深入了解使用案例、所需功能或 IIPS 系统功能、未满足的需求以及消费者对即时数字支付的看法。该研究还将勾勒出概况并提供包含和排除的目标细分市场的角色，以概述与非洲采用即时支付有关的障碍和激励措施。研究结果和见解旨在指导利益相关者加强包容性即时支付系统的设计，使整个非洲都能采用数字支付。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
Sisyphean劳动实例化设备（幻灯片）
图8：原型中的最终硬件组件。软件组件经过了几次迭代来测试变体，这些变化在幻灯片的LCD屏幕和基于浏览器的接口上显示了不同的信息。这些变化考虑了参与者对原型原型的反应。
Telophi™生物技术成分还原面部血清
lubrizol Advanced Materials，Inc。（“ Lubrizol”）希望您对您感兴趣的表述将引起人们的关注，但是您应该警告一下，这只是一种代表性的配方，而不是商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol不做任何陈述，担保或保证（无论是明示，暗示，法定还是其他），包括对特定目的的适销性或适用性的任何暗示保证，或任何信息的完整性，准确性或及时性。lubrizol认为该公式所基于的信息和数据是可靠的，但是该公式尚未经过绩效，功效或安全性的测试。在商业化之前，您应该彻底测试其配方或任何变化，包括制定方式包装，以确定其性能，功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府许可，许可或注册。本文中没有任何内容被视为允许，建议或诱因，即未经专利所有者许可，才能实行任何专利发明。在所有司法管辖区都不得批准与此配方相关的任何索赔。不包括安全使用所需的安全处理产品安全信息。在处理之前，请阅读所有产品和安全数据表和容器标签，以进行安全使用以及身体和健康危害信息。lubrizol产品的安全数据表可从您的Lubrizol代表或分销商那里获得。