层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而,层析成像也已应用于其他研究领域,如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8],并且在工业领域也越来越受到认可,例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今,实验室扫描仪普及且功能强大,受益于改进的空间和时间分辨率,尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态,因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中,我们提出了一种基于时空自相似性(STSS)的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧,STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值,它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS,让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY,可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练,无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积,它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动,从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明,该方法优于以前的运动建模方法,并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上,该方法取得了最佳效果。
研究领域(CSE):基于代理的建模和模拟、算法、身份验证和访问控制、认知建模 - 关系模式、计算几何、计算机架构、计算机网络、密码学和网络安全、云/SDN 安全、网络安全、网络物理系统、数据分析、电子系统设计自动化、分布式算法、EEG 数据分析、嵌入式系统、系统架构、医疗信息学、高性能计算、人机交互、图像处理和计算机视觉、智能控制、机器/深度学习、多目标优化、自然语言处理、安全和区块链、自组织和自组装系统、软计算、空间/时空/多元统计建模、环境应用的统计和机器学习模型、文本数据挖掘/信息检索、VR/AR、无线传感器系统、人机交互、无人机、高级密码学、人工智能驱动的入侵检测系统、基于深度学习的生物信息学和计算生物学、
■ 你的说服性文章有很好的想法,但需要更深入的开发。你可以改进第二段,举例说明援助如何防止国家之间的冲突。此外,在第三段关于善良使人感觉更好的文章中,试着更清楚地将其与富国应该帮助穷国的原因联系起来。如果你解释了基本需求援助如何帮助穷国发展,那么关于人权的第四段可能会更有说服力。试着添加更多细节,说明富国和穷国在合作时如何受益。你的开篇统计数据很好,但你可以更好地利用它们来支持整篇文章的主要观点。在进入下一个观点之前,充分解释每个观点,使你的论点更清晰。记得用“此外”和“因此”等词清楚地连接你的想法。
心源性休克 (CS) 是一种高度致命的疾病,是发病率和死亡率的重要原因 (1)。根据美国最近的登记数据,估计每 100,000 例住院患者中约有 408 例因 CS 引起,平均住院死亡率为 37% (2)。无论 CS 患者是否患有糖尿病,都有许多因素导致他们易患高血糖症。炎症反应引起的交感神经刺激、心输出量减少导致的组织灌注不良、应激反应增加、血管加压素给药以及获得性胰岛素抵抗都会导致这种情况下血糖异常 (3)。应激性高血糖 (SIH) 是因急性疾病住院患者的一种暂时性疾病,在疾病消退后可自行缓解 (4)。无论重症患者入院时是否患有糖尿病,SIH 都很常见,并且似乎是疾病严重程度的一个标志 (5)。此外,关于 SIH 与预后的关系也一直存在争议(6,7)。尽管此前已证实应激性高血糖对心血管疾病的预后有害,但目前尚无证据表明应激性高血糖对 CS 患者,尤其是危重患者的预后具有相关性(8)。建议使用根据平均血糖状态进行调整的应激性高血糖比值(SHR)来评估实际血糖水平。先前的一些研究提出,SHR 可作为急性高血糖状态的指标,也可作为危重患者不良结局的预后指标(9-11)。因此,本研究旨在探讨 SIH 对重症监护病房内危重 CS 患者预后的影响,希望临床医生能够警惕危重 CS 患者的应激性高血糖,并能够意识到应激性高血糖可能带来的不良或伴随影响。
--- (1) “酒精”是指通过蒸馏任何发酵液体而产生的乙醇,无论其来源如何,是否经过精馏或用水稀释,包括合成乙醇,但不是指已变性或以其他方式变得不适合作为饮料的乙醇(无论是否稀释)。 --- (2)“酒类”或“含酒精的酒类”包括本节定义的 5 种酒类(酒精、烈酒、葡萄酒、啤酒和含酒精的苹果酒)以及所有含有酒精、烈酒、葡萄酒、啤酒或含酒精的苹果酒并可供人类饮用的液体或固体(无论是否获得专利),任何含有本节定义的 5 种类型中的 1 种以上类型的液体或固体均被视为属于通常酒精含量较高的类型。“酒类”或“含酒精的酒类”不包括粉末状酒精饮料。不论本章中是否有其他定义,“酒精饮料”不包括按重量计含 2% 或更少酒精的固体和糖果,只要装有产品的包装或任何标明所售产品的菜单或其他媒介,如果产品按体积计含 1% 的酒精在 ½ 至 2% 之间,则标有“酒精”字样、短语“含有酒精”或产品含有酒精的其他指示。 --- (3)“上诉委员会”是指由州长在参议院多数派的建议和同意下任命的 3 人,每个县 1 人。 --- (4)“桶”在用作啤酒容器时,是指容量为 31 美国标准加仑(231 立方英寸)的容器。 --- (5) “啤酒”是指任何体积中乙醇含量超过 1/2% 的饮料,由大麦芽和啤酒花在水中浸泡或煎煮后进行酒精发酵而得,包括淡啤酒、波特啤酒、黑啤酒和其他麦芽或酿造酒等。 --- (6) “啤酒花园”是指面积不小于 10,000 平方英尺的指定户外场所,至少连续 5 个月向公众开放。啤酒花园可以按杯或按瓶出售啤酒、葡萄酒和烈酒,供在许可场所的任何部分消费。食品销售不是许可的必要条件。啤酒花园的边界必须用距离地面高度不低于 42 英寸的屏障围起来,屏障由木材、混凝土、塑料、绳索或锻铁栅栏或其他经批准的材料构成。啤酒花园必须有一个物理结构,可以是永久性的,也可以是可移动的,并且必须坚固。 “实质性实体结构”是指购置时成本不低于 25 万美元的设备和结构。现有的酒类执照持有者不得使用啤酒花园执照来扩大持牌场所的规模或性质。——(7)“瓶子”是指任何用软木塞封住的容器,加盖、堵塞或如此布置,旨在盛放或传送液体。 --- (8) “瓶装俱乐部”是指为营利或获取经济利益而经营的场所,顾客进入该场所是为了饮用酒精饮料,这些饮料由顾客带入场所,在场所内饮用,在顾客离开时由顾客带走。 --- (9) “歌舞表演”是指顾客欣赏表演者跳舞、唱歌、演奏乐器或进行其他合法娱乐行为的场所,但不包括晚餐剧院,此类娱乐活动可以在服务或晚餐期间或之后进行,未成年人(本标题第 708 条定义)除非由父母或法定监护人陪同,否则不得在晚上 9 点(官方东部时间)后进入或留在场所。 --- (10) “餐饮服务商”是指任何在婚礼、晚宴、福利、宴会或其他类似活动等社交聚会上提供食品和饮料的独资企业、合伙企业或公司,这些企业定期对餐饮服务商进行考量,并经州政府正式许可,其总收入中至少 60% 来自食品销售。 --- (11) 不考虑其通常含义,但作为限制,“含酒精苹果酒”是指任何由苹果制成的发酵饮料,其乙醇含量超过 1% 的 1/2,但不超过 7%。就本标题而言,含酒精苹果酒应被视为符合“葡萄酒”的定义,除非特定条款的具体语言表明相反的意图。 --- (12) “俱乐部”是指由主管当局设立的公司或协会,其是场所的所有者、承租人或占用人,其经营目的仅为国家、社会、爱国、政治或体育等,无论是否以金钱为目的,其财产及利益属于或由该公司或协会的股东或成员享有。向全体公众开放的公共高尔夫球场,无论是私有还是公有,其主要目的是经营高尔夫球场,均应包括在本定义的含义范围内。使用高尔夫设施的公众成员应被视为俱乐部的客人。 --- (13) “专员”是指由州长任命并经参议院批准的担任该州酒精饮料管理专员的人员。 --- (14) “音乐厅”是指用于举办现场娱乐活动的室内设施,由任何人拥有、租赁、受地役权管辖和/或经营,并且可容纳至少 600 名观众举办任何单场活动。为了使设施获得音乐厅许可,在任何两年许可期内,该设施应至少举办 250 场现场音乐活动。符合此要求的设施
摘要:TikTok 禁令被视为解决国家安全、数据安全、外国干涉、儿童安全和外国间谍威胁的一种方法。在本文中,我们调查了四个禁止或试图管理 TikTok 的国家/地区——澳大利亚、英国、美国和欧盟,并研究了此类限制的政策和法律基础。我们的分析在概念上受到外国干涉和技术主权的法律和政治叙述的影响。我们特别关注现有情报和数据共享协议的国家(即五眼联盟的三个成员和三边 AUKUS 联盟)和欧盟,因为它对数据保护采取了监管方式。这项研究对国际背景下的 TikTok 和外国干涉的地缘政治做出了重大而及时的贡献。它揭示了与外国干涉和数据主权有关的监管和法律方法的不一致之处,而不仅仅是“中国威胁”的叙述。我们认为,欧盟法规提出的方法试图保护公民和公民数据,而不是攻击挑战西方技术霸权的平台和政府。
将可再生能源集成到现代智能电网中,由于能源产生的可变性和不可预测性,提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性,优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。