AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年,我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展,并催生出令人印象深刻的系统,例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集,可用数据集(公共或公司内部)的数量正在迅速增长,因为许多人都了解数据的基本价值。然而,许多应用程序并不关注人,它们不是以人为本的。下面,我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的,以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步,我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
光伏工业硅的再生浪费对高性能 - 锂离子电池阳极Kai Wang*,Xiao-bin Zhong,Yue-xian Song,Yao-hui Zhang,Yan-gang Zhang,Yan-Gang Zhang,Xiao-Gang You* Zhang, Xing-Liang Yao, Feng Li, Jun-Fei Liang * , Hua Wang * Abstract The diamond-wire sawing silicon waste (DWSSW) from the photovoltaic industry has been widely considered as a low-cost raw material for lithium-ion battery silicon-based electrode, but the effect mechanism of impurities presents in DWSSW on lithium storage performance is still not well understood, meanwhile, it迫切需要制定一种将DWSSW颗粒变成高性能电极材料的策略。在这项工作中,使用原位蚀刻技术对DWSSW中杂质的发生状态进行了仔细的分析。然后,小说Si@c@sio x@pal- n-c复合材料是通过原位封装策略设计的。获得的Si@C@SiO X@Pal -N -C电极在当前密度为1.0 A·G -1的情况下,初始库仑效率(ICE)的高第一容量为2343.4 mAh·G -1,最初的库仑效率(ICE)为84.4%,并且可以在200个周期后提供令人印象深刻的984.9 mAh·g -1。组合的数值模拟模型计算,Si 4+ /Si 0和Si 3+ /Si 0价比例的增加,SIO X层中的价状态态导致von Mises应力减少,这最终改善了循环结构稳定性。同时,Sio X层上的多孔2D-3D铝/氮(Al/N)共掺杂的碳层和纳米线,由于其发达的层次孔结构,可以为锂储存提供丰富的活性位点,从而促进离子运输。更重要的是,Si@c@sio x@pal-n-c // LifePo 4完整单元的性能在实际应用中显示出巨大的潜力。关键字锯硅废物;原位封装;铝/氮共掺杂;多孔碳纳米线;锂离子电池K. Wang*,X.-B。Zhong,Y.-X. 歌曲,Y.-H。张,Y.-G。张,X.-L。 Yao,F。Li,J.-F。 Liang*中国北大学能源与动力工程学院,中国030051,中国电子邮件:20210068@nuc.edu.edu.cn J.-F。 Liang电子邮件:jfliang@nuc.edu.cn H. Wang*北京大学,北京大学,北京100191,电子邮件:wanghua8651@buaa.edu.edu.cn X.-G。您*中国450001的郑州大学中心关键金属实验室:youxiaogang@zzu.edu.edu.cnZhong,Y.-X.歌曲,Y.-H。张,Y.-G。张,X.-L。 Yao,F。Li,J.-F。 Liang*中国北大学能源与动力工程学院,中国030051,中国电子邮件:20210068@nuc.edu.edu.cn J.-F。 Liang电子邮件:jfliang@nuc.edu.cn H. Wang*北京大学,北京大学,北京100191,电子邮件:wanghua8651@buaa.edu.edu.cn X.-G。您*中国450001的郑州大学中心关键金属实验室:youxiaogang@zzu.edu.edu.cn
医学图像通常需要重新缩放到各种空间分辨率,以确保在不同层面上的解释。传统的基于深度学习的图像超分辨率 (SR) 增强了固定尺度的分辨率。隐式神经表征 (INR) 是一种实现任意尺度图像 SR 的有前途的方法。然而,现有的基于 INR 的方法需要重复执行神经网络 (NN),这既慢又低效。在本文中,我们提出了用于快速任意尺度医学图像 SR 的神经显式表征 (NExpR)。我们的算法用显式解析函数表示图像,其输入是低分辨率图像,输出是解析函数的参数化。通过单个 NN 推理获得解析表示后,可以通过在所需坐标处评估显式函数来得出任意尺度的 SR 图像。由于解析显式表示,NExpR 比基于 INR 的方法快得多。除了速度之外,我们的方法还实现了与其他强大竞争对手相当或更好的图像质量。在磁共振成像 (MRI) 数据集(包括 ProstateX、fastMRI 和我们内部的临床前列腺数据集)以及计算机断层扫描 (CT) 数据集(特别是 Medical Segmentation Decathlon (MSD) 肝脏数据集)上进行的大量实验证明了我们方法的优越性。我们的方法将重新缩放时间从 1 毫秒的数量级缩短到 0.01 毫秒的数量级,实现了超过 100 倍的加速,同时不损失图像质量。代码可在 https://github.com/Calvin-Pang/NExpR 上找到。
整形外科,大学医学中心哥廷根,乔治 - 吉格斯大学项目经理“骨矩阵”(后DOC)安全官Genechnical Security(S1和S2)生物安全专员(神经外科手术)第三方基本研究资金计划“第三方基本研究资金”的影响,“第三次 - p parterization”的影响。 -30.09.2022德语Osteology Foundation 2020 "Modification of the extracellular matrix and influence of bone metastases" Applicant Height of the third-party funds: 5,000 euros DFG application 2022 "Medical bone adhesives based on calcium phosphate nanoparticles" Member Project Laboring Group Project number: 492560800 Height of third-party funds: Duration: 01.01.2022 - 31.12.2024 DFG应用2024“基于光化学上可联网的胶原蛋白 - 模拟肽”成员项目工作组项目编号:547362415第三基金的高度:持续时间:01.08.2027 Bonhoff Foundation 2024 2024 2024“骨头参数和speoklast的功能在儿童和青少年的功能49欧元持续时间:01.07.2025-30.06.2026
如果您已加入此计划,则有权获得此手册中所述的好处。如果您参加了自我加一个或自我和家庭保险,则每个合格的家庭成员也有权获得这些好处。如果您是邮政服务年金,并且有资格获得医疗保险的D部分,或者是邮政服务年金中有资格的Dect Part D部分的符合D的家庭成员,则根据我们的Medicare Part Perf Prescription Dresgriag Plan(PDP)雇主集团豁免计划(EGWP)或我们的Medicare Advantage Planitie(MAPD PRENCERARY PLASICTION),您可以选择邮政PRENCERARE(MAPD),您可以在我们的Partiver Partimance(EGWP)中提供您的处方药福利。您无权根据FEHB计划获得的福利权,除非此PSHB计划手册中也显示了这些福利。
Definitions of Terms We Use in This Brochure .....................................................................................................148 High Deductible Health Plan (HDHP) Definitions ...................................................................................................................151 Index ..........................................................................................................................................................................................152 Summary of Benefits for the Standard Option of Kaiser Permanente Washington Options Federal - 2025 ............................156 Summary of Benefits for the HDHP of Kaiser Permanente Washington Options Federal - 2025 .................
Kaitlyn Mi Medicine Kaitlyn.l.mi@vanderbilt.edu个性化的肠综合征护理:范围审查审查简介:肠易激综合症(IBS)可能对患者的生活质量产生重大的负面影响。 患者在症状表现,严重程度和治疗反应方面经历了很大的差异。 IBS诊断和管理中的困难是由于病因和非特异性组织学迹象加剧了。 可以个性化对IBS的护理,以更好地支持有多种需求的患者。 但是,目前尚无有关IBS个性化护理的准则。 因此,这项范围审查旨在识别和定义IBS患者更全面和个性化护理的方面。 方法:2000年以后通过PubMed和Cochrane发表的文章已找到。 论文将包括在审查中,如果他们描述了患者在IBS的经验的亚组或根据患者背景确定了独特的患者需求。 总共包括39篇论文。 结果:定制的低点饮食,支持性的家庭环境,早期的心理健康干预措施和具有文化竞争的护理是IBS个性化护理的关键因素,可以促进更好的结果。 精选的论文特别强调了个性化饮食,支持性家庭环境,心理健康资源以及对健康的社会决定因素的重要性,例如性别和获得医疗保健。 结论:IBS是每个人所独有的动态条件。 对特定患者需求的见解可能会导致改善,更有效的护理。Kaitlyn Mi Medicine Kaitlyn.l.mi@vanderbilt.edu个性化的肠综合征护理:范围审查审查简介:肠易激综合症(IBS)可能对患者的生活质量产生重大的负面影响。患者在症状表现,严重程度和治疗反应方面经历了很大的差异。IBS诊断和管理中的困难是由于病因和非特异性组织学迹象加剧了。可以个性化对IBS的护理,以更好地支持有多种需求的患者。但是,目前尚无有关IBS个性化护理的准则。因此,这项范围审查旨在识别和定义IBS患者更全面和个性化护理的方面。方法:2000年以后通过PubMed和Cochrane发表的文章已找到。论文将包括在审查中,如果他们描述了患者在IBS的经验的亚组或根据患者背景确定了独特的患者需求。总共包括39篇论文。结果:定制的低点饮食,支持性的家庭环境,早期的心理健康干预措施和具有文化竞争的护理是IBS个性化护理的关键因素,可以促进更好的结果。精选的论文特别强调了个性化饮食,支持性家庭环境,心理健康资源以及对健康的社会决定因素的重要性,例如性别和获得医疗保健。结论:IBS是每个人所独有的动态条件。对特定患者需求的见解可能会导致改善,更有效的护理。尽管对IBS的研究继续改善患者的生活质量,但了解如何最好地解决患者独特疾病的知识仍然存在差距。进一步研究了不同IBS患者中健康结果的进一步研究可能会洞悉更精确地满足患者独特需求的策略。
我们遵守适用的联邦非歧视法律,并且不会根据种族,颜色,国籍,年龄,残疾,宗教或性别(包括怀孕,性取向和性别认同)进行歧视。我们不会因为种族,颜色,国籍,年龄,残疾,宗教或性别(包括怀孕,性取向和性别认同)而排除人或对待不同的人。本小册子中描述的健康益处与禁止歧视的适用法律一致。所有覆盖范围的决定将基于非歧视性标准和标准。一个人的受保护特征或特征,例如成员的性别认同或与性别肯定护理有关的涵盖福利,将不会用于否认对其他涵盖的物品,供应或服务的健康益处,这些物品,供应或服务被涵盖并确定为医学上是必要的。
教育背景 经济学博士 麻省理工学院 1995 硕士、MCP 加州大学伯克利分校 1989 技术学士印度理工学院,孟买 1986 荣誉与奖项 2019 印度理工学院孟买分校杰出校友奖 2016 印孚瑟斯社会科学奖 担任职务 2024 耶鲁大学弗雷德里克·W·贝内克经济学教授 2021 英迪拉·甘地发展研究所荣誉杰出研究员 2019 耶鲁大学经济学系教授 2018 图卢兹经济学院副会员 2015-2019 经济政策研究中心(CEPR)研究员 2015 劳动研究所(IZA)研究员 2015-2019 财政研究所(IFS)研究员 2015-2017 玛格达琳学院教授级研究员 2014 哈佛-剑桥历史与经济学联合中心研究助理 2013-2019剑桥大学经济学 2013 移民研究与分析中心(CReAM)研究员 2013 宾夕法尼亚州立大学人口研究所研究助理 2013-2015 宾夕法尼亚州立大学经济学系访问高级学者 2011 发展经济学理论研究(ThReD)副研究员 2010-2016 发展经济学杂志联合编辑 2008-2012 美国国立卫生研究院社会科学与人口研究(SSPS)研究部门常任委员 2007-2012 美国经济评论副主编 2007-2008 经济发展与文化变革副主编 2006-2007 经济与社会研究理事会-英国国际发展部联合减贫计划委托小组 2006-2013 布朗大学经济学系教授 2005 发展经济分析研究局(BREAD)高级研究员 2004-2010 副研究员《发展经济学杂志》编辑 2003-2006 布朗大学经济学系副教授(终身教授) 2003-2013 布朗大学人口研究与培训中心教员 2003-2012 《经济学与统计评论》副主编 2002-2013 美国国家经济研究局(NBER)研究员 2002-2005 发展经济分析研究局(BREAD)初级研究员 2002-2005 罗素·塞奇基金会经济网络形成与衰落工作组成员 2002-2003 麻省理工学院经济学系访问助理教授
摘要 - 扩散模型在各种图像生成任务(包括图像超分辨率)上实现了令人印象深刻的性能。尽管它们令人印象深刻,但由于大量的降级步骤,扩散模型的计算成本很高。在本文中,我们提出了一种新型的加速扩散模型,称为部分扩散模型(PDMS),用于磁性成像(MRI)超分辨率。我们观察到,扩散一对低分辨率和高分辨率的图像的潜力逐渐收敛,并在一定的噪声水平后变得难以区分。这激发了我们使用某些潜在的低分辨率来对相应的高分辨率潜在。使用近似值,我们可以跳过一部分扩散和降解步骤,从而减少训练和推理的计算。为了减轻近似误差,我们进一步引入了“潜在对齐”,该误差逐渐插入并接近低分辨率潜在的高分辨率潜在潜在的潜在。部分扩散模型与潜在对齐结合,基本上建立了一种新的轨迹,与原始分化模型中的那些相比,潜伏期逐渐从低分辨率转变为高分辨率图像。在三个MRI数据集上进行的实验表明,部分扩散模型可实现比起原始扩散模型比原始扩散模型更少的固定步骤。另外,它们可以与最近的加速扩散模型合并,以进一步提高效率。