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硅基底上纳米级金纳米粒子的结构特性
金纳米粒子通常用湿化学还原法生产，而金纳米团簇则通过团簇束沉积制备。尽管块体金是惰性的，但它在纳米晶体形式下具有催化活性。[7] 金团簇是研究最广泛的过渡金属团簇之一，因为它们在微电子、纳米技术和生物医学中有着潜在的应用。[4,8 – 10] 所谓“魔法”尺寸的金纳米粒子可以看作是规则原子晶格平面的堆叠，人们预测它们会特别稳定，尽管 Petkov 等人 [3] 指出，不应忽视失去秩序的可能性，而且金确实已被证明有形成无定形结构的趋势。[11] 值得注意的是，不对称纳米粒子的能量通常与对称的闭壳层纳米粒子相似，这增加了纳米粒子丰富的能量景观。
![arxiv：2412.15477V1 [CS.CV] 2024年12月20日](/simg/4\49250d0a542083947e8ca98027ad367b67d6f7eb.webp)
arxiv：2412.15477V1 [CS.CV] 2024年12月20日
接受严重失衡的数据培训时，深层神经网络通常很难准确地识别几个样本的课程。先前在长尾认可的研究试图使用已知样本分布来重新平衡学习，主要解决了同类水平上不同的分类困难。但是，这些方法通常会忽略每个类内的实例难度变化。在本文中，我们提出了一个困难的平衡利润率（DBM）损失，这既考虑阶级失衡和实例难度。dbm损失包括两个组成部分：一个范围的边缘，以减轻由不平衡的类频率引起的学习偏见，以及根据其自发的难度分配给硬阳性样本的实例余量。dbm损失通过将较大的边缘分配给更困难的样本来提高类别的判别性。我们的方法与现有方法无缝结合，并始终提高各种长尾识别基准的性能。
在线多模式转向三方对话的预测
预测多方对话中的转变对于提高口语对话系统的可用性和自然流程至关重要，从而为对话剂提供了实质性的增强。我们提出了一种基于窗口的新方法，可以通过利用尖端预训练的语言模型（PLM）和经常性的神经网络（RNN）的能力来实时进行实时的转变末端。我们的方法将Distilbert语言模型与封闭式复发单元（GRU）融合在一起，以在线方式准确预测转弯点。我们的AP-PRACH可以显着胜过基于常规的临时单元（IPU）的预测方法，这些方法通常忽略了在动态对话中重叠和中断的细微差别。这项研究的潜在应用很重要，尤其是在虚拟药物和人类机器人相互作用的领域。我们可以促进我们准确的在线预测模型，以增强这些应用程序中的用户体验，从而使它们更自然，无缝整合到现实世界中的对话中。
心血管疾病风险预测的算法公平
摘要预后风险预测模型的主要目的是确定有疾病风险的人，以实现早期干预。当前的预后心血管风险预测模型，例如系统的冠状动脉风险评估（Score2）和Score2老人（Score2-OP）模型，这些模型代表了评估临床上使用的金标准，用于评估患者对欧盟重大心血管事件（EU）的风险，通常忽略了社会经济确定性和资源的认可和资源，这些都忽略了社会经济确定性和资源的范围。本文的中心建议是在风险预测模型中明确包含心血管疾病的个体社会经济决定因素。是否可以通过实验研究，潜在的临床实施和公共卫生分析来解决预后风险预测模型是否可以促进健康公平的问题。本文在心血管疾病预测中引入了四个独特的公平概念，并在心脏代谢健康中缩小现有差异的潜力。
新兴数字技术的就业影响
thispapermeasurestheexposureofustries andocupationStoAbroadSetofernetoferning数字技术，并估计它们对欧洲就业的影响。使用新型方法thatleveragestencentencetransformers，WecalculateExposuresCoresbasedon，专利与国际标准分类之间的语义相似性，创建了开放式访问的“ TechXposele”数据库。通过轮班 - 划分设计，我们可以进行区域性接触，以估算这些技术对整个欧洲地区就业的影响。我们发现净积极影响，而低技能和高技能的企业的增长为代价，而中等技能的工作表明工作极化。在技术层面上，我们观察到重要的异质性：机器人和机器学习对就业产生了负面影响（高技能工人除外），而工作流程管理和信息处理系统具有积极影响。我们的结果表明，专注于AI和机器人等特定技术可能会忽略由于多样化的数字技术的互补性而产生的更广泛的工作影响。
人工智能在心肌梗死精准诊断和治疗中的进展：临床试验和随机对照试验的综合回顾
冠状动脉疾病 (CAD) 仍然是一个严重的全球健康问题，对死亡率和发病率有重大影响。一级预防策略的目标是降低患 CAD 的风险。然而，当前的方法通常依赖于简单的风险评估工具，可能会忽略重要的个人风险因素。这种限制凸显了对能够准确评估心血管风险并提供个性化预防护理的创新方法的需求。机器学习和人工智能 (AI) 的最新进展为优化 CAD 的一级预防措施和改进风险预测模型开辟了有趣的新途径。通过利用大型数据库和先进的计算技术，AI 有可能从根本上改变评估和管理心血管风险的方式。本综述着眼于当前的随机对照研究和临床试验，探索应用 AI 和机器学习来改善 CAD 的一级预防措施。重点在于他们识别和纳入复杂风险评估模型中一系列风险因素的能力。
物联网和人工智能对供应链管理中物流的影响
货物运输和管理行业以及许多相关公司的运营可能会因两项快速发展的技术而发生重大变化：物联网 (IoT) 和人工智能 (AI)。更详细地说，为了监督该领域的货物运输和存储，学术著作中提出了各种策略和结构。然而，这些建议往往忽略了如何将物联网和人工智能结合起来。为了解决这一疏忽，本研究引入了一种使用设计科学创建的新方法，称为 IoT-AI-SCM。这种方法将上述技术整合到供应链管理中。本研究中应用的方法称为设计科学方法。我们开发的方法分为五个关键步骤：1) 利用物联网支持的传感器和设备，2) 收集和连接数据，3) 使用云技术存储和处理数据，4) 应用人工智能，5) 分析和预测结果，6) 智能规划和改进。通过实施这一建议的方法，公司可以使用物联网和人工智能的基本功能重新构想其供应链和物流管理。
感知和可访问性
1 https://accessibilityuserresearchcollective.org/ 2 https://www.shepherd.org/resources-healthcare-professionals/research 3 虽然我们更希望使用更符合屏幕阅读器要求的调查工具，但我们在几家大型调查软件提供商（其产品声称完全符合无障碍要求）中都遇到了屏幕阅读器问题，并且我们无法找到功能齐全且完全无障碍的调查软件。事实上，调查软件提供商认为他们符合无障碍指南，但后来发现，随着他们推出新功能或随着最终用户采用新的无障碍硬件或软件，需要进行调整和更新，他们面临的挑战就是 Bennett 等人的观察结果，即“访问需要持续努力”[ 7 ]。在这种情况下，由于视力障碍不是研究的重点，我们决定向软件提供商报告可访问性错误，但继续研究而不等待错误补丁，尽管这有可能导致我们忽略有关交叉身份（即视力障碍加上身体残疾）的有趣发现。
使用多机构强化学习
摘要 - 在与人类共享的公共空间中，确保多机器人系统在没有冲突的情况下导航，而尊重社会规范是具有挑战性的，尤其是在有限的社区中。尽管当前的机器人社会导航技术利用了强化学习和深度学习的进步，但它们经常忽略模拟中的机器人动态，从而导致模拟对真实差距。在本文中，我们通过介绍一个使用DEC-POSMDP和多机构增强学习制作的新的多机器人社会导航环境来弥合这一差距。此外，我们介绍了Samarl：合作多机器人社会导航的新颖台。samarl采用独特的时空变压器与多机构增强学习结合。这种方法有效地捕获了机器人与人之间的复杂相互作用，从而促进了多机器人系统中的合作倾向。我们的广泛实验表明，在我们设计的环境中，萨玛尔的表现优于现有的基线和消融模型。这项工作的演示视频可以在以下网址找到：https：//sites.google.com/view/samarl
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。