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镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
同志创新培训网络 - 2024年10月8日至10日...
jbokor@berkeley.edu Spintronics领域涉及对固态设备中的旋转和电荷运输的研究。超快磁性涉及使用飞秒激光脉冲来操纵子秒时尺度上的磁性，包括无螺旋性无依赖性的全光开关。我们通过使用超快光电传输（Auston）开关使用Picsecond电荷电流脉冲结合了这些现象（图1）诱导铁磁GDFECO薄膜磁化的确定性，可重复的超快逆转[1]。使用9 ps持续时间电流脉冲，磁化强度在〜10 ps中反转，比任何其他电气控制的磁开关都要快一个数量级，并且展示了不需要旋转偏光电流或旋转旋转转移/Orbit/Orbit torques的根本新的电气开关机制。（图2）此外，开关所需的能量密度较低，投影仅需4 fj即可切换A（20 nm）3个单元。通过非平衡热激发的这种超快磁化逆转现象主要限于基于GD的Ferrimagnet，例如在图2所示的实验中使用的GDFECO合金。1和2。为了将这种快速开关与读数集成，需要具有高隧道磁力电阻（TMR）的磁性隧道连接。然而，对于使用GDFECO的设备报告的TMR值太小（≈0.6％），用于实际应用[2]。在存在面内对称性磁场的情况下，将电流脉冲应用于重金属/铁磁性薄膜异质结构。因此，切换具有独立光学脉冲的铁磁铁非常有趣，然后可以在高TMR存储器单元中作为存储层实现。We have shown how to transfer the ultrafast switching of GdFeCo to a ferromagnet (in our case Co/Pt multilayers) using Ruderman–Kittel–Kasuya– Yosida (RKKY) exchange coupling mediated HI- AOS of the ferromagnet layer driven by the HI-AOS of the ferrimagnet layer [3, 4].该技术通常适用于其他铁磁体，然后可用于使用高TMR的开关磁性结构状态进行MTJ读数。我们还表明，6-10 ps持续时间电流脉冲可用于直接和确定性地切换通过自旋 - 轨道扭矩（SOT）[5]的铁磁薄钴膜的平面外磁化。取决于相对电流
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
碳减少计划 - 2025年2月
HEET与MIT ESI和MIT Open Learning合作，在1月30日至31日在独立活动期（IAP）的1月30日至31日提供了为期两天的课程“地热能网络：改变我们的热能系统”。本课程的目标是为参与者提供地热网络如何将热系统转换为清洁可再生能源的概述。本课程将汇集不同的专家和利益相关者，以涵盖以下主题，因为它们与地热能网络（GENS）相关：构建气候变化和能源挑战；劳动力，健康和环境正义；政策创新；城市和社会规模的扩张；设计原则；钻探，建筑和调试；生产力的建模和对电网的影响；和案例研究。
标题：可以接受互联网，技术和网络资源的使用
用户不希望在他们创建，存储，发送，删除，接收，接收或显示的任何内容，应用程序，应用程序，系统，计算机或网络资源（包括个人文件或任何使用该地区的Internet，计算机或网络资源），包括存储的文件和电子邮件，包括个人文件或任何使用。该地区保留监视，跟踪和日志网络访问和使用的权利；监视区用户的文件服务器空间利用；或拒绝防止未经授权，不适当或非法活动的访问权限，并可能撤销访问权限和/或执行适当的纪律处分。该地区应与互联网服务提供商（ISP），本地，州和联邦官员合法地合作，以涉及与滥用该地区的互联网和技术资源有关的调查。[6] [7] [8]
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
第1章 - 投资组合对齐和净零投资
投资组合相对于基准投资组合的碳足迹[2]。它涉及将投资从较高的碳排放资产转移到较低的碳排放资产。气候解决方案是主题投资和战略，直接有助于减轻气候变化并适应其影响。这些解决方案着重于促进绿色经济的融资技术，项目和实践，例如在太阳能，风能和水力发电上的投资，碳捕获解决方案，可持续基础设施或绿色房地产。为包括气候解决方案，提出了两种构成：对高度暴露于气候变化的部门的最低限度，与欧盟分类法的最小份额（或CAPEX）相符。不幸的是，在CTB和PAB基准的最终版本中，对绿色足迹的参考（例如，绿色收入或资本支出）消失[16]。此外，气候影响部门的最终版本包括大量行业，这使得与包含气候解决方案的标准无关[12]。
生产网络中的工人流动性
本文记录了生产网络在求职和匹配过程中起着至关重要的作用。我们使用与多米尼加共和国的公司宇宙相匹配的雇主与雇主数据的数据记录了有关工人流动性的事实：1）工人在买家和供应商之间移动几乎两倍，在标准劳动力市场特征中，工人在供应商之间的预测几乎增加了两倍，而在标准劳动力市场特征中，比供应商在2）越来越多的收益量增加了，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的繁殖力。当他们的企业从买家或供应商那里雇用时，4）供应链雇用后的公司到公司的贸易增加，以及5）购买者或供应商雇用的公司与企业增长更强劲有关。调查证据指出，供应链的人力资本，并更好地了解工作申请人是供应链中雇用的主要原因。这些结果揭示了一个新的渠道，通过哪些因素影响供应链的因素，例如国际外包或签约摩擦，影响劳动力市场。