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基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
在嘈杂条件下，稀疏的非线性动力学稀少
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学（SINDY）的稀疏识别，以高度准确，可靠的预测，并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统，这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法，但仍然存在一些问题：由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加，因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题，我们提出了基于整体学习，精英收集和分类技术的改进的信明，同时保持凸计算。在拟议的方法中，进行了图书馆的行李，并且收集了R平方的精英大于90％。然后，在幸存的精英上执行聚类，因为并非总是可用的，并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后，通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后，选择了最佳模型。仿真结果表明，所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测，该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。
Sparton Resources Inc.
它已经建造了15年以上的大型网格规模的钒流电池，在许多国家 /地区设有装置，超过一百万小时的绩效，并且拥有该业内承销商实验室的唯一安全证书。它的电池是经济，安全，可靠，持久且完全可回收的。VRB美国正在亚利桑那州开发，以在亚洲以外的价格建造和出售电池，最初投资2000万美元。该倡议将涉及中国以外的电池制造厂，电解质生产和销售，该公司与Lubao Group的新合资企业（51％）已成立，用于国内中国的PRC电池电池生产和销售。
在备用班克1市场共享的演示文稿2025 Energy Conference
通过投资组合公司在欧洲和非洲的运营Hafslund Magnora Sol AS，Magnora Offshore Wind AS，Emernor Gmbh，Magnora Italy Srl，Magnora Solar Pv UK，Magnora Southra和AGV。Magnora也有赚钱
从压缩效率的角度来改善尖峰神经网络的稀疏结构学习
人类大脑利用尖峰进行信息传输，并动态地重组其网络结构，以提高能源效率和认知能力的整个生命周期。从这种基于尖峰的计算中汲取灵感，已开发出尖峰神经网络（SNN）来构建模仿该效率的事件驱动的模型。尽管有这些进步，但在训练和推断期间，深SNN仍遭受过度参数化，与大脑自我组织的能力形成鲜明对比。此外，由于静态修剪比率保持最佳的修剪水平，现有的稀疏SNN受到挑战，导致下降或过度修剪。在本文中，我们为深SNN提出了一种新型的两阶段动态结构学习方法，旨在从头开始进行有效的稀疏训练，同时优化压缩效率。第一阶段使用PQ索引评估了SNN中现有稀疏子网络的可压缩性，这促进了基于数据压缩见解的突触连接的重新线的自适应确定。在第二阶段，这种重新布线的比率严格告知动态突触连接过程，包括修剪和再生。这种方法显着改善了对深SNN中稀疏结构训练的探索，从压缩效率的角度来动态地调整稀疏性。我们的实验表明，这种稀疏的训练方法不仅与当前的深SNNS模型的性能保持一致，而且还显着提高了压缩稀疏SNN的效率。至关重要的是，它保留了使用稀疏模型启动培训的优势，并为将AI授予神经形态硬件的边缘提供了有前途的解决方案。
用陶瓷膜尖头评估H2和CO2发酵的气体到液转移
摘要：对甲烷的氢和二氧化碳发酵，称为生物甲烷，是提供可再生和易于储存能量的一种有希望的方法。生物 - 甲基化的主要挑战是氢气的低气流转移。通过多孔膜注射气体可用于获得微泡和高气流转移。然而，仍然缺少使用发酵汤中膜形成气泡形成的理解。这项研究的重点是液压和流量速率在膜中的影响，气体流量，膜疏水性，表面和孔径对在实际发酵条件下通过多孔膜注入气体的气体对氢的总体气体至液体传输系数（K L A）。已经表明，K l a增加了13％，液压从0.5 bar增加到1.5 bar。与疏水膜相比，亲水膜的使用增加了17％。孔尺寸为0.1 µm的膜产生的k l a值较高，而50 kDa和300 kDa。液体交叉速度在研究范围内不会影响K L A。
Spark Blue™ 515 抗人 TNF-α 抗体
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