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![arxiv：2501.06907v1 [cs.lg] 2025年1月12日](/simg/5\584bd367ef6a329bbc6fec1335a5fa5c13bb982d.webp)
arxiv：2501.06907v1 [cs.lg] 2025年1月12日
数十年来，基于物理学的数值模型一直是大气科学的基石，提供了强大的解决方案，但通常以大量的计算资源为代价。深度学习（DL）模型已成为气象学中的功能工具，能够通过学习复杂的依赖性并提供一旦训练的快速预测来消除复杂的天气和气候数据。这些模型在天气预测中表现出令人鼓舞的表现，但通常超过了基于物理的方法，但它们仍然面临着关键的挑战。本文介绍了对天气预测的最新深度学习和基本模型的全面调查。我们提出了一种分类法，以基于其培训范例对现有模型进行分类：确定性预测性学习，概率生成学习以及预训练和微调。对于每个范式，我们都深入研究了基本的模型体系结构，应对主要挑战，提供关键的见解，并提出针对未来研究的有针对性的方向。此外，我们还提供了这些方法的现实应用程序，并提供了开源代码存储库和广泛使用的数据集的策划摘要，旨在在促进开放式和值得信赖的科学实践的同时，在采用尖端的人工智能预测方面，以实践和值得信赖的科学实践来启动研究进步。相关来源可在https://github.com/jimengshi/ dl-foundation-models-weather上提供。
在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
在庞大的世界中分析优势的重要性......
机器学习、深度学习、人工智能 (AI)、大型语言模型和生成式人工智能的快速发展加速了利用这些技术获取军事优势的努力。我们将这些技术及相关技术称为分析技术。我们提出了一个框架作为实现“分析优势”的指南，分析优势是通过收集分析所需数据的能力获得的作战优势；构建有用、高效和强大的分析模型；并在作战系统中部署分析模型以实现目标，同时利用或阻止对手执行相同操作的能力。分析优势最好在对手的分析能力的背景下理解，对手也会收集数据、构建模型并部署它们以实现自己的目标并击败对手的分析。该框架强调制定分析策略、收集所需数据、开发用于管理和分析数据的分析基础设施、构建分析模型以及将分析部署到作战系统中以实现分析策略所需的目标。尽管分析竞争并非新鲜事物，但它是军事和战略竞争中一个被低估的方面，而且其发展速度比以往任何技术竞争都要快。我们讨论了美国网络空间优势（这是物理领域军事优势的基础）现在如何取决于在与对手的分析竞争中获胜，因此需要采用战略和流程来实现分析优势。
通过破坏性事件评估 ChatGPT 的影响
摘要 大型语言模型 (LLM) 和对话代理代表了人工智能 (AI) 研究的重大转变，尤其是最近发布的 GPT 模型系列。ChatGPT 的生成能力和跨技术和创意领域的多功能性导致其被广泛采用，标志着与以前 AI 系统的有限部署不同的，当社会努力应对这种新兴社会规模技术带来的文化影响时，对 ChatGPT 在机器学习研究界的影响的批评集中在其性能或与偏见、毒性和“幻觉”有关的其他传统安全评估上。我们认为，这些批评在很大程度上借鉴了“以人为本”框架的特定概念化，该框架倾向于将原子化的个体视为技术好处和坏处的主要接受者。在本文中，我们将注意力转向法学硕士和对话代理影响的另一个维度：它们对社会群体、机构以及伴随的规范和实践的影响。通过以社会为中心的框架分析 ChatGPT 的社会影响，我们挑战了人工智能开发中的个人主义方法，并为围绕人工智能系统的道德和负责任部署的持续辩论做出了贡献。我们希望这一努力能够引起人们对更全面和纵向的评估工具的关注（例如，包括更多的民族志分析和参与式方法），并迫使技术人员用以社会为中心的方法来补充以人为本的思维。
多能建筑物中混合可再生能源系统功能整合的概述
摘要：线弧添加剂制造（WAAM）以其高沉积速率而闻名，从而使大部分生产。然而，该过程在制造铝制零件时面临诸如孔隙率形成，残留应力和破裂的挑战。本研究的重点是通过使用Fronius冷金属转移系统（Wels，Austria）使用WAAM工艺制造的AA5356墙的孔隙率。将墙壁加工成以获取用于拉伸测试的标本。该研究使用计算机断层扫描和拉伸试验来分析标本的孔隙率及其与拉伸强度的潜在关系。分析的过程参数是行进速度，冷却时间和路径策略。总而言之，由于对焊接区域的热量输入较低，增加行进速度和冷却时间显着影响孔径。孔隙率可以减少热量积聚。结果表明，旅行速度的增加会导致孔隙率略有下降。特别是，当将旅行速度从700毫米/分钟提高时，总孔体积从0.42降低到0.36 mm 3。最终的拉伸强度和“来回”策略的最大伸长率略高于“ GO”策略的策略。在拉伸测试后，最终的拉伸强度和屈服强度与计算机断层扫描测量的孔隙率没有任何关系。对于所有扫描标本，测得的体积上孔总体积的百分比低于0.12％。
![arXiv:2203.06920v1 [eess.IV] 2022 年 3 月 14 日](/simg/5\55b10f8fb30cfe0fb37b03ec3e76d3482798b9b1.webp)
arXiv:2203.06920v1 [eess.IV] 2022 年 3 月 14 日
摘要：增强 T1 (T1ce) 是诊断和分析脑肿瘤（尤其是神经胶质瘤）最重要的磁共振成像 (MRI) 模式之一。在临床实践中，常见的 MRI 模式（例如 T1、T2 和液体衰减反转恢复）相对容易获取，而考虑到额外的成本和对造影剂过敏的潜在风险，T1ce 更具挑战性。因此，开发一种从其他常见模式合成 T1ce 的方法具有重要的临床意义。当前的配对图像转换方法通常存在需要大量配对数据并且在合成过程中不关注特定感兴趣的区域（例如肿瘤区域）的问题。为了解决这些问题，我们提出了一个难度感知共同的半监督多模态 MRI 合成网络（DS 3 -Net），涉及配对和非配对数据以及双层知识提炼。DS 3 -Net 预测难度图以逐步促进合成任务。具体而言，像素约束和块状对比约束由预测的难度图指导。通过对公开的 BraTS2020 数据集进行大量实验，DS 3 -Net 在各个方面都优于其监督对应者。此外，仅使用 5% 的配对数据，所提出的 DS 3 -Net 实现了与利用 100% 配对数据的最先进的图像转换方法相媲美的性能，提供 0.8947 的平均 SSIM 和 23.60 的平均 PSNR。源代码位于https://github.com/Huangziqi777/DS-3_Net。
探索神经成像的前沿：回顾理解大脑功能和障碍的最新进展
摘要：神经成像彻底改变了我们对大脑功能的认识，并已成为研究神经系统疾病的研究人员的重要工具。功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 是两种广泛用于检查大脑活动变化的神经成像技术。fMRI 是一种使用磁场和无线电波产生详细大脑图像的非侵入性技术。EEG 是一种通过放置在头皮上的电极记录大脑电活动的非侵入性技术。本综述概述了非侵入性功能性神经成像方法的最新发展，包括 fMRI 和 EEG。讨论了 fMRI 技术的最新进展、其在研究大脑功能中的应用以及神经成像技术对神经科学研究的影响。还重点介绍了 EEG 技术的进展及其在分析大脑功能和神经振荡中的应用。此外，还介绍了神经影像学的高级课程，例如弥散张量成像 (DTI) 和经颅电刺激 (TES)，以及它们在研究大脑连接、白质束以及精神分裂症和慢性疼痛的潜在治疗中的作用。应用。该综述最后研究了神经发育和神经系统疾病的神经影像学研究，例如自闭症谱系障碍 (ASD)、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、阿尔茨海默病 (AD) 和帕金森病 (PD)。我们还描述了经颅直流电刺激 (tDCS) 在 ASD、ADHD、AD 和 PD 中的作用。神经影像学技术大大提高了我们对大脑功能的理解，并为神经系统疾病提供了重要的见解。然而，需要进一步研究 EEG、MRI 和 TES 等非侵入性治疗，以继续开发新的神经系统疾病诊断和治疗策略。
人工智能是巴西护理的盟友
巴西目前的护理状况面临着复杂的挑战和机遇，需要创新的解决方案。在这种背景下，人工智能 (AI) 成为应对这些挑战和抓住机遇的有前途的工具。特别是，自然语言处理模型，如 OpenAI 的 ChatGPT，显示出成为各级医疗保健护士宝贵资源的潜力，突出了专业责任以及寻求平衡和安全的重要性。首先，重要的是要强调护理系统化 (SNC) 在提供基于科学证据的护理方面的相关性。在这方面，ChatGPT 可以发挥重要作用，因为它能够分析复杂的临床数据并识别相关模式。基于这些信息，可以规划和执行个性化护理，从而为患者带来更好的结果 (1-2)。然而，必须强调的是，护理结果的责任始终在于执行护理的专业人员，而不是人工智能。必须避免将护士错误行为的责任过度转嫁给人工智能，因为人工智能虽然能够生成合理的答案，但也可能给出错误的答案（幻觉）。人工智能在护理管理中也发挥着重要作用，例如，在人力资源的有效分配、任务自动化、审计流程和制定适合受助人群需求的标准操作程序方面提供支持。通过使用人工智能作为支持工具，护士可以集中精力提高管理和临床护理的质量，从而显著提高医疗服务的效率和效果 (3)。必须考虑护士在技术使用中的积极参与和道德问题，以保证所提供服务的安全性和质量。如前所述，始终存在法律问题、错误信息和偏见的风险，用户需要注意这一点。继续教育是护理专业发展的基本支柱，人工智能提供了个性化和可访问的学习机会。通过 ChatGPT 等交互式和自适应平台，护士可以不断提高自己的知识、技能和能力。基于人工智能的教育资源的可用性扩大了专业培训的可能性，加强了护理实践（2）。此外，人工智能有助于培养领导技能和其他基本行为技能。通过提供团队绩效的实时数据，人工智能为识别差距和发展机会提供了宝贵的意见。基于这些信息，护士可以实施改进策略，从而为患者、护理和跨学科团队带来更好的结果。值得注意的是，人工智能还可以在护理研究、有助于提高科学证据水平。通过分析大量数据并识别模式，人工智能可以帮助巴西护士开展更有力、影响更大的研究 (2) 。正确使用人工智能作为研究支持工具可以为该领域带来重大进展，促进巴西循证护理的发展。