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是什么让一个地方感到安全？分析街道视图图像以识别相关的视觉元素
摘要 - 在过去的四十年中，城市的看法已成为与犯罪学，心理学和城市规划等多个领域相交的重要研究领域。这种跨学科的方法试图理解和解释人们如何看待城市环境以及这些看法如何影响其行为。由现代Web技术和服务驱动的数据收集方法的激增使研究人员能够应用来自各个领域的技术来更好地量化和分析城市知觉。在这项研究中，我们介绍了基于视觉变压器的模型UrbanFormer，以解决城市感知分析的任务，利用广泛使用的位置脉冲2.0数据集。我们的重点是安全类别，这是城市感知中的关键问题，同时采用视觉变压器和解释性方法来提供有关感知分析背后决策过程的见解。索引术语 - 城市的感知，城市计算，计算机视觉，深度学习，街道视图图像，人类感知，建立环境
欧盟资助：InnovFund 相关成本方法：V4.0
在这个具体例子中，申请人将使用以下数据作为 FIF 的输入：发动机工程、制造和安装的资本支出（如相关）、与发动机运行相关的运营支出（例如燃料成本和维护服务成本）以及与发动机安装直接相关的收入（例如避免购买欧盟排放交易体系配额或客户为使用新技术运营船舶而支付的潜在绿色溢价）。但是，在这个具体例子中，任何与新建船舶建造相关的资本支出、收入（如租船收入）或运营支出（例如船员、保险、港口或干船坞成本）与发动机运行没有直接关系，必须从相关成本计算中排除，因为它们不属于项目范围。
选举网站篡改：相关刑法和增强威慑
想象：这是2024年11月5日 - 大选之夜。所有州以外的所有州都宣布了其结果。随着总统职位悬而未决，威斯康星州的投票计数延伸到第二天。突然，成千上万的唐纳德·特朗普（Donald Trump）的投票从三个威斯康星州的选举结果网站中消失了。威斯康星州令人震惊地从CNN，FOX和MSNBC上从红色变成蓝色。在《纽约时报》的网站上，选举预测的针头朝着与以前的片刻相反的方向狂奔。泰晤士报宣布存在列表错误，表明特朗普的选票比最初显示的票数少。卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）赢得了威斯康星州，因此赢得了选举。抗议活动在全国范围内爆发，因为共和党人坚持认为总统已被盗。失踪的特朗普投票去了哪里？
相关的生物炭特征影响生物炭污垢砂浆的抗压强度
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
温室气体排放映射方法论缓解气候变化和缓解相关政策工具
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
空降很重要 - 摩尔堡
轻型和致命性 — 空降作战需要大量规划和资源才能实施，但空降部队的优势在于，与重型或机械化部队相比，其轻型和机动性极强。空降部队深入敌后，通过空投进行补给。LSCO 需要在战场上采取果断而迅速的行动，在作战范围内进行远距离打击，并能够获得明显优势。8 空降部队通常携带所有必需的装备，以维持其初始进入作战。指挥官可以保持主动权，而不必过分担心后勤部队的疲惫。后勤将对 LSCO 期间战役的成功产生巨大影响，需要很少帮助且能够自我维持的部队将很有价值。空降部队拥有这种品质。9
结核病诊断和治疗中临床相关的金属纳米粒子
全球面临着巨大的结核病 (TB) 负担，由于患者不坚持治疗，且耐药菌株以惊人的速度传播，TB 很难根除。需要新的方法来改善诊断和治疗。金属纳米粒子 (MNP) 已显示出作为传感器探针和联合疗法的潜力，联合疗法将 MNP 与抗分枝杆菌药物结合起来，以开发新的治疗和治疗诊断方法。为了加强结核病纳米药物临床应用的理论基础，本综述重点介绍了治疗相关的 MNP 的特性和有效性。它还详细阐述了它们的抗分枝杆菌机制。本综述旨在分析有关该主题的文献，找出重要的实证结果，并确定知识空白，为未来的研究工作和技术转化提供基础。当前数据表明，MNP 是有效诊断和治疗的潜在系统，尽管需要额外的临床前和临床研究才能将这些技术引入临床。
肿瘤和循环游离 DNA 甲基化可识别临床相关的小细胞肺癌亚型
Simon Heeke 1 , Carl M. Gay 1 , Marcos R. Estecio 2 , Hai Tran 1 , Benjamin B. Morris 1 , Bingnan Zhang 1 , Ximing Tang 3 , Maria Gabriela Raso 3 , Pedro Rocha 4 , Siqi Lai 5,6 , Edurne Arriola 4 , Paul Hofman 7 , Veronique Hofman 7 , Prasad Kopparapu 8 , Christine M. Lovly 8 , Kyle Concannon 1 , Luana Guimaraes De Sousa 1 , Whitney Elisabeth Lewis 1 , Kimie Kondo 2 , Xin Hu 9 , Azusa Tanimoto 1 , Natalie I. Vokes 1 , Monique B. Nilsson 1 , Allison Stewart 1 , Maarten Jansen 10 , Ildikó Horváth 11 , Mina Gaga 12 , Vasileios Panagoulias 13 , Yael Raviv 14 , Danny Frumkin 15 , Adam Wasserstrom 15 , Aharona Shuali 15 , Catherine A Schnabel 16 , 奚元欣 17 , 刁丽霞 17 , 王琪 17 , 张建军 1,9 , Peter Van Loo 5,9,18 , 王静 17 , Ignacio I. Wistuba 3 , Lauren A. Byers 1,8 , John V. Heymach 1,8
评估行业相关量子计算的要求
工业排班调度是制造业高效规划和运营的重要组成部分。挑战在于为具有多个生产基地的端到端制造系统找到最佳生产计划。该计划必须遵守许多约束，包括法律法规和生产基地之间有限的中间存储。在汽车行业等批量密集型行业，还必须满足生产目标走廊。优化目标是在满足所有约束的同时最大限度地降低劳动力成本。工业排班调度 (QISS) 的量子算法 [1] 提供了第一个完全量子的方法来寻找受数量约束的工业劳动力规划问题的精确解决方案。基于 Grover 自适应搜索 (GAS) [2, 3]，它继承了 Grover 算法相对于经典非结构化搜索方法（如蛮力搜索或随机搜索）的渐近二次加速。但是，这种二次加速导致实际加速的问题规模受到限制。一方面，寻求非常大的问题的精确解是不切实际的，因为：1）解决方案空间随着问题规模呈指数增长；2）约束通常对解决方案空间施加的结构非常小。因此，必须诉诸（经典的）启发式方法，例如模拟退火 [4] 或张量网络方法 [5]。另一方面，对于可以找到精确解的足够小的问题，与经典计算机相比，量子计算机的时钟速度较差，这往往会抵消二次加速 [6]。那么一个自然的问题是：是否存在一种机制，其中 QISS 可以返回精确的解决方案，其运行时间在现实世界中是可以接受的，并且优于经典的非结构化搜索？
迈向患有长期疾病的学童的隐私友好式触觉机器人 - 相关用户组的用户需求
在COVID-19大流行期间，视频会议和触觉技术的使用已变得很流行，以使学生能够在当时参加课堂。大流行结束后，现在常常被遗忘的事实是，由于各种（身体或心理）的医学原因，有许多孩子无法在现场上课。在这些情况下，今天在技术上可以借助远程介绍机器人来远程参加学校，并且在个人情况下已经实行。在学校中使用远程机器人通常会遇到各种法律和道德问题，包括与隐私有关的问题，这些问题通常需要在使用此类机器人之前单独澄清。在本文中，我们讨论了如何设计机器人来实现设计的某些隐私方面。基于Burgoon [4]和Parrott等人的工作。[16]我们不专门考虑其信息维度的隐私，而是采用整体方法来包括其物理和社会维度。为了实现我们的目标，我们与利益相关者举行了两个研讨会，这些利益相关者以前曾在学校中有远程融合机器人的经验，包括老师，父母，以前和目前生病的孩子，以及一个支持癌症儿童父母的组织。我们还与利益相关者一起举办了另一个工作坊，没有以前的经验，包括老师，校长和媒体教育者。后者旨在调查他们的期望和潜在的初步问题。根据三个研讨会的结果，我们在本文中提出的长期疾病的学童的隐私友好机器人中分析了用户需求。本文的其余部分如下：第2节概述了相关工作，该工作重点介绍了在此背景下在学校和隐私的远程介绍机器人。第3节描述了这项工作的基础方法，我们用来识别不同用户组的用户需求。第4节讨论了不同用户组的用户需求，第5节简要说明了我们的研究方法的局限性，第6节总结了这项工作，并对学校中隐私友好的远程掌握机器人的未来开发展开了前景。