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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。
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）。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
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。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
网络协议中的混合量后加密术
这项工作还解决了混合密码学的关键监督：缺乏强大的应急计划。如果在量词后组件中发现脆弱性，混合系统将保留经典的安全性，但会失去其后量子后的抵抗。为了减轻这种风险，我们引入了PKI延长终生期（PKIELP），这是一种新型混合量子后身份验证的方法。PKIELP使用“包装证书”来加密公钥，以防止量子对手提取经典的私钥。与NIST选择的算法相比，我们的建议大大降低了量子身份验证的字节开销。降低认证大小有望提高TLS连接性能并增强混合系统的整体安全性。
附录ERG变体研究网络
补充图3。生殖线ERG（P.Y373C）变体的保护和作用。（a）P.Y373C变体映射在ERG蛋白上（NM_182914）。（b）在跨物种的人类ETS转录因子和直系同源ERG蛋白的P.Y373C变体周围的氨基酸保存。（c）ERG P.Y373C变体对DNA结合的预测影响。预测极地接触（溶剂排除的氢键）（红线）和由于诱变引起的预测极性接触破坏（灰色虚线）。3D蛋白质建模在ERG-DNA X射线晶体学模型（PDB ID：6VGE A链中）进行，该模型从Uniprot Online数据库中获得。Pymol用于可视化P.Y373C的预测结构影响。（d）P.Y373C VAF与血小板计数的比较。液滴数字PCR用于确定来自族的1个成员的VAF（I-1，I-2，II-1，II-2）（表1-患者15、16、17）在显示的时间点上样本，还绘制了相应时间点的血小板计数。单核细胞（MNC），骨髓（BM），间充质基质细胞（MSC）。
cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-