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科学论文十年回顾（2014-2023）
摘要：自 2018 年以来，学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾，本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析，了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了：对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾（n = 699）以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法（n = 59）。结果（n = 699）突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多：261 人分布在 99 家机构。分类内容分析（n = 59）显示，研究重点关注记者的工作等问题，因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者，这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起，凸显了人工智能在研究中的普遍性，而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
我们的大脑如何保存和记住信息？
存储记忆后，您可以稍后访问它们。访问记忆就是当您记起它时发生的事情。人们可以用不同的方式记住记忆。人们记住生活中的事件的一种常见方式是他们经历与记忆相关的事情。例如，想象一下你在离家很远的一个操场上与某人成为朋友，那天你们在那里玩得很开心。从那时起，这位朋友就成了你最好的朋友。现在，这是你自那天以来第一次经过操场。当你看着操场时，你记得在那里玩耍并遇到了你最好的朋友。感觉就像你回到了过去。在这个例子中，操场和在那里和你最好的朋友一起玩耍的记忆之间存在联系，但记忆可以与任何事物联系起来。特定的声音、气味或单词通常与记忆有关。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
战略规划议程 确定方向 务虚会
活动四 第一部分：反思 SWOT 分析和首选未来陈述，以确定最紧迫的行动策略。确定 6-12 项最紧迫的策略，如果得到解决，将推动学区进一步实现其首选的未来使命、愿景、价值观/承诺和目标。
合格计划提供的不仅仅是退休福利
PLESA 适用于 2023 年 12 月 31 日之后开始的计划年度。这是一项可选条款，计划发起人可以选择将其作为个人账户计划/固定缴款计划的一部分。这扩展到 403(b) 计划和 457(b) 政府计划，但不包括固定收益计划。此定义还应扩展到政府固定缴款计划。需要对计划进行修订以采用这一新计划功能，但目前我们必须在 2025 计划年度结束前采用计划修订，因此不必着急。此外，SECURE 2.0 参考了有关示例计划修订的指南，这将有助于计划起草。这对于通常没有资格申请更新的美国国税局 (IRS) 裁定函的持续计划尤为重要。值得注意的是，如果计划发起人改变主意，不再提供 PLESA，它可以随时修改计划以取消该功能——不存在反削减违规行为，因为该功能不属于受保护的福利。取消后，计划必须允许参与者选择将部分或全部 PLESA 转移到计划中的 Roth 账户，并在合理的时间内将账户剩余部分分配给参与者（重要的是，这符合滚存处理条件）。
重新思考多重对比 MRI 超级扩散模型...
最近，扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建，并表现出令人印象深刻的性能，尤其是在细节重建方面。然而，当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题：（1）它们需要大量迭代来重建最终图像，效率低下且消耗大量计算资源。（2）这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致，导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型，称为 DiffMSR。具体而言，我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外，我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器，它可以扩展感受野，同时充分利用 DM 产生的先验知识，以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明，我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
加州马林清洁能源；零售电气
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五年回顾性研究
1. Phuoc Sang Nguyen，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 2. Phuong Minh Nguyen，Nguyen，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 3. Hieu Minh Nguyen，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 4. Phuc Hoang Le，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 5. Vinh The Nguyen，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 6. Duc Long Tran，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系7. Khoa Van Le，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 8. Thu Thi Kim Le，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 9. Ly Cong Tran，越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系