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拉瑟特利用 Omnibus Series 平台描述他如何找到自己所缺失的东西
彼得·卢普金的肖像画是对他成长经历和影响的视觉回应。卢普金将历史象征与现代体验相结合，创作出的作品涵盖了现代的关注点、方法和技术，他试图将自己的经历与当代社会联系起来。展览将持续到 1 月 5 日……
填补空白：探索生成式人工智能以增强异构移动边缘设备的联邦学习
摘要 — 由于边缘设备的数据和资源异构性，在移动边缘网络上进行分布式人工智能 (AI) 模型训练面临重大挑战。前者阻碍了全局模型的收敛速度，而后者降低了设备的资源利用效率。在本文中，我们提出了一种生成式 AI 赋能的联邦学习来应对这些挑战，它利用了填充本地数据缺失部分 (FIMI) 的思想。具体而言，FIMI 可以被视为一种资源感知的数据增强方法，可在确保高效的 FL 训练的同时有效缓解数据异构性。我们首先量化训练数据量和学习性能之间的关系。然后，我们研究 FIMI 优化问题，目标是在所需学习性能约束下最小化设备端总体能耗。利用基于分解的分析和交叉熵搜索方法得出解决方案，其中为每个设备分配合适的 AI 合成数据和资源利用策略。实验结果表明，与现有方法相比，FIMI 可以节省高达 50% 的设备端能量，以达到目标全局测试精度。同时，FIMI 可以显著提高非独立同分布 (non-IID) 数据下的收敛全局精度。
特征融合和潜在特征学习引导脑肿瘤分割和缺失模态恢复网络
准确的脑肿瘤分割是临床诊断和外科治疗的重要步骤。多模态脑肿瘤分割在很大程度上依赖于有效的融合方法和优秀的分割网络。然而，由于图像损坏、采集协议、扫描仪可用性和扫描成本等原因，临床场景中经常会缺少一些 MR 模态，这会严重降低肿瘤分割准确性，也会导致下游疾病分析的信息丢失。为了解决这个问题，我提出了一种新颖的多模态特征融合和潜在特征学习引导的深度神经网络。一方面，当一个或多个模态缺失时，所提出的网络可以帮助分割脑肿瘤。另一方面，它可以检索缺失的模态以补偿不完整的数据。所提出的网络由三个关键组件组成。首先，提出一个多模态特征融合模块 (MFFM) 来有效地融合来自不同模态的互补信息，包括跨模态融合模块 (CMFM) 和多尺度融合模块 (MSFM)。其次，提出了一种基于空间一致性的潜在特征学习模块 (SC-LFLM)，以利用多模态潜在相关性并提取相关特征以有利于分割。第三，集成多任务学习 (MTL) 路径来监督分割并恢复缺失的模态。在 BraTS 2018 数据集上对所提出的方法进行了评估，与最先进的方法相比，当一个或多个模态缺失时，它可以实现更好的分割结果。此外，所提出的模块可以轻松适应其他多模态网络架构和研究领域。
unibev：具有均匀BEV编码器的多模式3D对象检测，以抗缺失传感器方式
摘要 - 多传感器对象检测是自动驾驶中的一个积极研究主题，但是这种检测模型的鲁棒性针对缺失的传感器输入（缺少模态）（例如，由于突然的传感器故障）是一个关键问题，这是一个关键问题，这仍然不足。在这项工作中，我们提出了Unibev，这是一种端到端的多模式3D对象检测框架，旨在稳健性，以防止缺失模式：Unibev可以在Lidar Plus相机输入上运行，但也可以在无激光镜或仅相机输入的情况下操作。为了促进其检测器头以处理不同的输入组合，Unibev旨在从每种可用方式中创建良好的鸟类视图（BEV）特征图。与以前的基于BEV的多模式检测方法不同，所有传感器模态都遵循统一的AP-prach，以从原始传感器坐标系统重新示例到BEV功能。我们还研究了各种融合策略W.R.T.的鲁棒性缺少模态：常用的特征串联，但也通过通道平均，以及对平均定期通道归一化权重的加权平均化的概括。为了验证其有效性，我们将Unibev与所有传感器输入组合的Nuscenes的最新bevfusion和Metabev进行了比较。在这种情况下，对于所有输入组合，Unibev的性能比这些基准更好。一项消融研究表明，通过对常规的con依的加权平均融合的鲁棒性优势，并在每种模态的BEV编码器之间共享查询。我们的代码将在纸上接受时发布。
错过你鼻子底下的东西：人类食欲和厌恶的听觉嗅觉调节失败
由于涉及来自不同模式的刺激，且可能存在不同的有效机制（例如疼痛刺激与金钱奖励），因此对食欲和厌恶条件作用背后的生理机制进行比较通常具有挑战性。嗅觉系统为研究人类的这两种条件作用提供了一个独特的机会，因为等强度的气味可以作为相当愉快和不愉快的刺激。为了研究食欲和厌恶学习过程中的生理和行为反应，我们在受试者内设计中使用气味作为非条件刺激 (US)，测量各种条件生理反应，包括皮肤电导、心率、脉搏波幅度、呼吸、恐惧增强惊吓、耳后反射、面部肌电图以及事件相关电位和来自脑电图的听觉稳态反应 (ASSR)。我们对总共 95 名参与者进行了四项实验，呈现三种中性声音，搭配愉快的气味、难闻的气味或无味的空气。第一个实验涉及未经指导的参与者和频率调制条件刺激 (CS)，用于 ASSR 分析。在第二个实验中，我们省略了频率调制和惊吓探针。第三个实验包括对 CS-US 偶发性的实验前指导，而第四个实验与其他三个实验相比采用了延迟条件范式。我们的结果表明，CS+ 和 CS- 之间的差异仅在实验 3 中的恐惧增强惊吓反应中。未发现其他影响。在多个外周和神经生理测量中观察到的学习效果极小或缺失，可能归因于嗅觉通路的丘脑外性质以及随后与听觉刺激形成关联的困难。
帮助他们思考的缺失环节：将执行功能和 SEL 技能结合起来，以提高学生成绩
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缺失的协同作用：使我们的世界一流学术研发与我们领先的数字金融服务行业
我们需要一个新的数字金融生态系统，该系统将英国的研究强国与我们的领先金融服务集成在一起，以解决重大挑战。其中包括金融服务业面临的挑战，这些挑战限制了更好地服务的客户和公司，例如：实施人工智能和机器学习，建立安全可靠的数字货币，网络安全和抵抗骗局的斗争以及增加的包容性金融服务的提供。除此之外，通过增加获得小企业融资的机会，采取行动以解决气候变化以及长期的社会财务挑战，包括退休储蓄，为可持续的住房市场和金融产品符合人生挑战的资金，还可以获得更大的好处。
一种基于应用于EHR数据集的临床条件生成对抗网络的新型缺失数据插补方法
-467 Microalbuminuria mg/l -347 Glicosuria G/l -317 Fasting glycaemia mg/dl -312 Gamma-glutamyl transferase UI/l -300 Alkaline phosphatase UI/l -294 Fibrinogen (serum) mg/dl -233 Hemoglobin g/dl -231 Glycated hemoglobin % -204 Creatinine mg/dl -202 Creatine phosphokinase (serum) UI/l -185 LDL cholesterol mg/dl -184 HDL cholesterol mg/dl -183 Cholesterol (total) mg/dl -173 Weist cm -118 Serum glutamic-oxaloacetic transaminase UI/l -61淀粉酶UI/L -45白蛋白排泄速率mcg/min -43丙氨酸氨基转移酶测试UI/L -21尿酸mg/dl -3性别无-2性别无-2年龄-1糖尿病年-1糖尿病持续时间
纵向缺失数据推出了多发性硬化症患者的残疾阶段Mahin Vazifehdan *，1，Pietro Bosoni 1，da
∗相应的作者关键字：纵向缺失数据，多发性硬化症，多个插入，关节建模插图摘要。多发性硬化症（MS）是一种慢性疾病，其特征是神经功能（运动，感觉，视觉和认知）的进行性或替代性损害。通过概率和时间依赖的方法预测疾病进展可能有助于提出可能延迟疾病进展的干预措施。但是，从不规则收集的纵向数据中提取信息知识很困难，缺少数据构成了重大挑战。MS进展，该状态量表（EDSS）随着时间的推移量化MS中的残疾。EDSS评估八个功能系统（FS）中的损伤。经常，仅报道了临床医生分配的EDSS分数，而FS子得分则缺失。推出这些分数可能很有用，尤其是根据患者对疾病进展的表型进行分层的分层。这项研究的目的是i）探索用于归类缺失FS子得分的不同方法，ii）使用完整的临床数据预测EDSS评分。结果表明，指数加权的移动平均值达到了丢失的数据插图任务中最低的错误率；此外，预测任务的归纳和SVM的分类和回归树的组合获得了最佳准确性。
富含不同聚合纯度含量的谷物基础食物的质量特征：评论
摘要：全身性红斑狼疮（SLE）是一种多因素自身免疫性疾病，其特征是自免疫耐受性崩溃和自身抗体的产生，导致免疫复合物沉积并触发炎症和免疫介导的损害。SLE发病机理涉及遗传倾向和环境因素的组合。临床表现是可变的，这使得早期诊断具有挑战性。属于伴侣系统的热休克蛋白（HSP）与免疫系统相互作用，充当促炎性因子，自身抗原以及免疫耐受性启动子。一些HSP的水平增加，并且对它们的自身抗体产生与SLE发作和进展相关。这些自身抗体的产生归因于分子模仿，该分子模仿发生在病毒和细菌感染上，因为它们是进化性高度保守的。肠道菌群营养不良与SLE的发生和严重程度有关。许多发现表明，共生细菌的蛋白质和代谢产物可以模仿自身抗原，从而诱导自身免疫性，这是由于分子模拟的。在这里，我们提出，人类HSP与肠道分子细菌之间的共享表位会导致与人分子交叉反应的抗HSP自身抗体的产生，从而导致SLE发病机理。因此，应协调研究伴侣系统，肠道菌群营养不良和分子模仿的参与。