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MMCFormer：用于脑肿瘤分割的缺失模态补偿变换器
人类脑肿瘤，更具体地说是神经胶质瘤，是最危及生命的癌症之一，通常由神经胶质干细胞异常生长引起。实际上，磁共振成像 (MRI) 模态提供不同的对比度来阐明组织特性，提供有关大脑结构的全面信息以及检测肿瘤的潜在线索。因此，多模态 MRI 通常用于诊断脑肿瘤。然而，由于获取的模态集可能因临床部位而异，脑肿瘤研究可能会遗漏一两种 MRI 模态。为了以端到端的方式解决缺失信息，我们提出了 MMCFormer，一种新颖的缺失模态补偿网络。我们的策略建立在 3D 高效转换器块之上，并使用共同训练策略来有效地训练缺失模态网络。为了确保多尺度特征一致性，MMCFormer 在编码器的每个尺度上都使用全局上下文一致性模块。此外，为了传输特定于模态的表示，我们建议在瓶颈阶段加入辅助标记，以对完整和缺失模态路径之间的交互进行建模。最重要的是，我们包括特征一致性损失，以减少网络预测中的域差距并提高缺失模态路径的预测可靠性。在 BraTS 2018 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法与竞争方法相比的优势。实现代码可在 GitHub 上公开获取。关键词：Transformer、缺失模态、分割、MRI、医学。
Repowereu 2030区供暖的缺失链接...
借助Repowereu包，欧盟（EU）通过提出雄心勃勃的提议，旨在使欧盟独立于2027年从俄罗斯进口欧盟。Repowereu的实施已有效减少欧盟天然气消耗和从俄罗斯进口。但是，欧洲对危机的反应缺乏关键战略要素：从根本上重新设计了能源系统以在建筑物中脱碳并加强我们的能源安全。没有其他措施超出2027年脱离俄罗斯天然气的目标，欧盟在结构上更加依赖例如北非，卡塔尔，阿塞拜疆和美国，因为我们不能指望挪威或欧盟内部更多的天然气。在2023年上半年，14％的天然气进口来自俄罗斯。
电力系统排放的缺失风险市场问题的后果
自1977年以来，能源与环境政策研究中心（CEEPR）一直是麻省理工学院能源和环境政策研究的重点。CEEPR促进了严格的，客观的研究，以改善政府和私营部门的决策，并通过与全球各地的行业合作伙伴的密切合作来确保其工作的相关性。利用麻省理工学院可用的无与伦比的资源，附属教师和研究人员以及国际研究协会，为与能源供应，能源需求和环境有关的广泛政策问题的实证研究做出了贡献。这些研究工作的重要传播渠道是MIT CEEPR工作文件系列。CEEPR发布了由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文，以便及时考虑和反应能源和环境政策研究，但在发布之前不进行选择过程或同行评审。CEEPR的发布论文的发布并不构成对工作文件的准确性或优点的认可。如果您对特定工作文件有疑问，请联系作者或其家庭机构。
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。
描述针对缺失数据的太空系统的网络攻击：框架和案例研究
摘要 — 空间系统的网络安全是一个新兴话题，但是没有单个数据集记录过去发生的针对空间系统的网络攻击。这些事件通常散布在媒体报道中，同时缺少许多细节，我们称之为缺失数据问题。然而，即使是包含此类报告的“低质量”数据集也将极具价值，因为空间网络安全数据匮乏，而且空间系统的敏感性通常受政府限制披露。这引发了一个研究问题：我们如何描述现实世界中针对空间系统的网络攻击？在本文中，我们通过提出一个包括指标的框架来解决这个问题，同时还通过以原则性方式“推断”缺失数据来解决缺失数据问题。为了展示该框架的实用性，我们提取了 72 起针对空间系统的网络攻击的数据，并展示了如何推断这个“低质量”数据集以得出 4,076 条攻击技术杀伤链。我们的研究结果包括：针对空间系统的网络攻击越来越复杂；并且，成功防御在线攻击和社会工程攻击可以阻止 80% 的攻击。索引术语 — 太空网络安全、卫星安全事件、网络安全指标、网络威胁模型、ATT&CK、SPARTA
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更新：寻求有关失踪士兵的信息 - 陆军 CID
弗吉尼亚州匡蒂科 - 美国陆军刑事调查部请求公众协助寻找一名失踪士兵，他隶属于德国卡特巴赫兵营第 12 战斗航空旅，是参谋军士。乔纳森·迪恩·莱恩。参谋军士。莱恩 31 岁，身高约 5 英尺 7 英寸，体重 160 磅，棕色头发。他的双臂和肩膀上都有纹身，纹身图案是带有“J”和“D”的积木、文字“我很自豪”以及卡通海洋生物图像。6 月 23 日，参谋军士。有人看到莱恩坐在他的车里，停在卡特巴赫兵营第 12 战斗航空旅总部前。当天晚些时候，他试图进入拉姆施泰因空军基地，冒充平民，使用 David Hersher 的名字。同一天，他试图进入兰茨图尔地区医疗中心。当时他穿着一件蓝色 T 恤。6 月 25 日，他的汽车被发现遗弃在莱茵兰-普法尔茨州乌尔巴赫镇附近。他最后已知的位置是 6 月 29 日的科布伦茨火车总站。任何有关于 Staff Sgt. 信息的人Lane，请致电 +49-9802-83-3855 或发送电子邮件至安斯巴赫常驻单位 CID 办公室 usarmy.ansbach.hqda- usacid.list.ansbach-ru@army.mil 您也可以使用陆军 CID 提交提示 - 举报犯罪在线表格 https://www.p3tips.com/tipform.aspx?ID=325 。希望保持匿名的人将在法律允许的范围内受到尊重，并且信息将以最严格的保密方式保存。
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。
M3AE：脑肿瘤分割的多模式表示学习缺失模态
多模式磁共振成像（MRI）提供了用于脑肿瘤的亚区域分析的互补信息。已经提出了大量方法，用于使用四种常见的MRI模态自动分割自动脑肿瘤，并实现了显着的性能。在实践中，由于图像腐败，工件，获取协议，对比对比代理或仅成本，因此缺少一种或多种模式是通常的。在这项工作中，我们为脑肿瘤分割的新型两阶段框架提供了缺失的方式。在第一阶段，提出了多模式掩蔽的自动编码器（M 3 AE），其中ran dom情节（即模态辍学）和剩余模式的随机斑块都均被掩盖，以进行重新构的任务，以进行自我检查的自我检查，以对鲁棒多模态表示反对损坏的模态抗衡。为此，我们将框架命名为M 3 AE。同时，我们采用模型反转以边际额外成本优化代表性的全模式图像，该图像将用于替代缺失的模式并在推断期间提高性能。然后在第二阶段，提出了一种记忆有效的自我提炼，以在异源缺失模式情况下提炼知识，同时仔细调整模型以进行分割。我们的M 3 AE属于“全部”类型，其中一个模型可以应用于所有可能的模式子集，因此对于培训和部署都是经济的。我们的代码可在以下网址找到：https：//github.com/ccarliu/m3ae。对Brats 2018和2020年数据集进行了广泛的实验，证明了其优越的性能，具有缺失模式的最新方法以及其组件的功效。
我们的策略： - 失踪人口
(1) 下载 | 英国失踪人口组 (2) Still Running 3，2011，儿童协会 (3) 查看失踪人口研究 失踪人口的种族 (4) 截至 2020-21 年的数据来自 NCA 英国失踪人口组，2021-22 年的数据来自 27 支警察部队响应失踪人口信息自由请求，2022 年 12 月 (5) 一百万人的数字是基于人类学家 Robin Dunbar 使用社交网络研究得出的估计，该研究发现，普通人有 5 个亲人（亲密的家人和朋友），例如参见 Dunbar 的数字 6) 英国失踪人口组 - 失踪人口数据报告