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通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
沃辛剧院和博物馆 2025/...
3.9.1. 资本开发的主要目标包括探索康诺特增加电影院容量的前景，以进一步在主礼堂举办戏剧和舞蹈表演。展馆设施的改善，包括增加剧院翼楼的空间，旨在支持更大规模的演出。通过“让光线进来”项目对博物馆进行分阶段重建，旨在提供新的咖啡馆、商店、学习空间和考古画廊，以及翻新主画廊空间。
一种多视图聚类的锚点增强策略
近年来，基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而，以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息，忽略了不同视图之间的相关性。特别地，我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间，因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量，而这同样被忽略了。为此，我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言，我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习，我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点，从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外，大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
引文 Giuliani L、Pezzella P、Giordano GM、Fazio L、Mucci A、Perrottelli A、Blasi G、Amore M、Rocca P、Rossi A、Bertolino A、Galderisi S 和 Maj M
精神分裂症是一种在病理生理、临床表现和功能结果方面复杂且异质性强的精神疾病（1-5）。该疾病对功能结果的多个方面产生重大影响，例如社交、职业和独立生活技能（6-14）。在与疾病相关的方面中，阴性症状和认知障碍似乎是功能不良结果的主要预测因素，比阳性症状、混乱和抑郁更为重要（7、9、12、15-21）。阴性症状是精神分裂症的核心特征，它们通常在疾病的不同阶段保持稳定，这在很大程度上导致患者的残疾（15、22-27）。它们可分为两个领域：动机缺陷，包括意志缺乏、快感缺乏和社交缺失，以及表达缺陷，包括情感迟钝和失语症（22、24、28-30）。虽然神经认知功能障碍不是诊断标准的一部分，但大多数精神分裂症患者 (SCZ) 及其未受影响的亲属都存在神经认知功能障碍，并对日常功能产生重大影响（31-35）。精神分裂症患者的不同神经认知领域均受到损害，例如注意力、处理速度、工作记忆、视觉空间学习和记忆、言语学习和记忆、推理和解决问题以及执行功能（36）。一些研究调查了可能导致精神分裂症不同临床特征的大脑改变。静息状态下的功能性磁共振成像 (fMRI) 被广泛用于收集大脑未执行任何任务时大脑活动和连接的宝贵信息（37-40）。阴性症状与多个大脑区域和回路内活动和连接的不同改变有关（28、41-44）。动机缺陷领域似乎与大脑中与动机不同方面有关的通路改变有关，而这些通路在精神分裂症患者中往往会受损。这些通路主要涉及“动机价值体系或奖励”和“动机显着性”回路内的大脑区域（28）。具体而言，已发现动机缺陷领域与右侧腹侧壳核-内侧眶额皮质通路（45）、扣带回-岛叶通路（46）、左侧背尾状核-背外侧前额皮质通路（47）、楔前叶（48）以及内侧前额叶和颞叶通路（49）内的静息态功能连接功能障碍有关，也与腹侧被盖区与右侧腹外侧前额皮质、双侧岛叶皮质和右侧枕叶复合体（50）之间的功能连接改变有关。表达缺陷领域似乎与神经发育过程的改变有关（22、51-53）。很少有 rs-fMRI 研究调查了表达缺陷区域的神经关联，结果表明额极皮质功能连接异常可能与该区域有关（54、55）。最有可能与该区域病理生理有关的大脑区域是皮质运动区、腹外侧前额皮质、前扣带皮层、杏仁核和基底神经节（41）。
Nquthu 市政府月度预算报表 – 2024 年 3 月
1.1. 市长报告 本报告是 Nquthu 地方政府截至 2024 年 3 月 31 日的 S71 MFMA 月度预算报表，反映了市政当局的预算执行情况和财务状况。我在此向市政委员会提交一份关于截至 2024 年 3 月 31 日的市政当局预算执行情况和财务状况的报告。除上述内容外，MFMA 第 54(1) 条规定，市长必须考虑会计官员提交的第 71 条报告，然后检查市政当局批准的预算是否按照批准的服务交付预算实施计划 (SDBIP) 执行，并在必要时向会计官员发出适当的指示。第三季度标志着市政委员会预算草案的批准，预算编制是财务管理规划中的关键步骤，为整个财政年度的支出管理、关键绩效指标的实现、收入收集、拨款分配批准、采购规划和预算相关政策的实施奠定了基调。批准的预算草案已获得资金，这让我们有信心最终预算一定会获得资金，因为我总是强调确保适当的预算编制，从而实现预算资金到位。预算草案提交后恢复了公众参与程序，并继续进行这一过程，以让公众参与市政政策、市政预算、已发布的报告、服务提供问题以及法律要求传达给公众的所有其他事项。一旦一系列计划中的公众参与会议最终确定，所有相关利益相关者的意见和评论将被纳入下一财政年度的最终预算和 PMS。今年是一个独特的财政年度，选举日期在 5 月，这是最终预算批准的关键月份。市政当局将确保遵循所有正当程序，并及时批准预算。 ______________ 议员 IL Shabalala 尊敬的市长 1.2. 决议 随附的决议将在提交年度报告 (IYR) 时提交给理事会。以下是按照市政预算和报告条例附表 C（年度报告）要求提出的建议，供理事会审议：
一封信：DNA突变如何导致疾病
9 岁的 Jason Wright 刚刚醒来。他的母亲正坐在他的病床旁边，与他的医生交谈。Jason 住院是因为他患有严重的镰状细胞病疼痛危机。在疼痛危机期间，形状不规则的红细胞会卡在血管中，阻止氧气到达身体组织。这会导致剧烈疼痛和肿胀。Jason 的腿部和腹部疼痛难忍，因此他的母亲将他带到了最近的医院的急诊室。Jason 到达急诊室后，他的护理团队开始对他进行治疗，包括输血和服用药物以帮助减轻疼痛。Jason 第二天可以回家，但他的医生警告他这种情况很可能会再次发生。这到底是怎么发生的？
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
斯普林菲尔德公共图书馆和历史博物馆战略计划
● 强调具有影响力的外展活动，而不是优先考虑可见性的活动。 ● 确保我们的西班牙语社区成员能够平等地使用图书馆和博物馆服务。 ● 制定计划，使图书馆和博物馆工作人员、利益相关者团体、志愿者和董事会多样化。 ● 关注与城市的社区伙伴关系和共置机会。