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用于形状和图像分析的加权欧拉曲线变换
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量，易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广，以提供同样方便的表示形式，用于加权单纯复形，例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形，然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明，WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类，并且这种聚类与患者生存时间相关。
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段
Agritech初创公司在MENA中转变农业
沙特阿拉伯和阿联酋在其国家战略中优先提高粮食安全，并处于该地区Agritech开发的最前沿。在利雅得，政府利用私人和公共合作伙伴关系投资于农业技术创新，与王国的2030年愿景计划保持一致。，例如，沙特阿美风险投资部门Wa'ed向沙特格里特技术初创企业Red Sea Farms投资了1,850万美元，该农场采用技术在苛刻的水砂环境中培养农产品。此外，纳图菲亚实验室（Natufia Labs）创建了世界上第一个“智能”室内花园，从爱沙尼亚搬到沙特阿拉伯，于2021年搬迁到沙特阿拉伯，被王国的强调强调科学技术及其投资于创新技术的承诺。收获。阿布扎比投资办公室（ADIO）建立了一项耗资2亿美元的基金，以支持未来几年的一系列早期公司，大大增加了其在2022年的投资。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
标题：马尼拉萨沃伊酒店，韦斯夫 - 授权可持续性和转型
- 马尼拉酒店自豪地拥有著名的“ Grub Badge的监护人”，这是由尊敬的废物和资源行动计划（WARAP）提出的杰出荣誉，这是一家总部位于英国的慈善机构，致力于解决全球食品废物。酒店对此原因的承诺是由其确切的食品废物废料管理系统所阐明的。严格的测量结果为变质模式提供了宝贵的见解，从而使未来菜单的精确策划旨在最大程度地减少废物。每个部分都经过周到的审查，以与实际的消费保持一致，强调这种做法超出了仅仅效率。它表示对支持可持续性和负责任的用餐的深刻承诺。
变革性人工智能的经济学：研究议程
随着人工智能能力的快速发展，我们对潜在的经济、社会和地缘政治影响的理解却落后了。为了弥补这一差距，我们提出了一项关于变革性人工智能 (TAI) 经济影响的研究议程。关键研究领域包括经济增长、创新、收入分配、决策权、地缘政治、信息流、人工智能安全和人类福祉。我们讨论了几种方法，包括理论建模、新经济指标、福利指标、任务级评估和人工智能代理模拟。通过加速这些领域的研究，经济学家可以开发洞察力和工具来应对 TAI 带来的挑战和机遇。本文强调跨学科合作和主动政策制定，以确保广泛分配 TAI 的好处，同时降低潜在风险。
通过数据科学和转化创新转化慢性肝病的筛查，风险分层和治疗优化
近年来在肝病学上取得了显着进步，但巨大的挑战和未满足的需求仍然存在。1个慢性肝脏疾病施加重大的公共卫生负担，肝细胞癌（HCC）是全球癌症死亡率的第四个主要原因。2种风险评估，筛查，预后和治疗优化的缺陷有助于次优的患者护理。然而，肝病领域随时准备在新兴的研究和新工具上取得成功，从而增强了对肝病机制的理解，卓越的预后准确性以及更量身定制的治疗递送。将这些创新从长凳转换为床边将是改善肝脏疾病患者的临床管理和结果的关键。3最紧迫的肝病需求之一是提高预后精度和HCC的治疗选择。作为最常见的原发性肝癌，HCC占了癌症的大量死亡率。4优化和个性化的HCC疗法需要准确预测治疗反应和整体预后。5研究表明，α-五蛋白（AFP）和成像特征等生物标志物的预后效用，但是结合多种方式可以进一步完善结果预测。一个例子是MAPS-Crafity评分，它吸收了临床变量，AFP水平和CT/MRI发现，以预测高级HCC中的免疫疗法和靶向治疗反应的系统。6-10包括变压器模型在内的机器学习方法还表现出有望解剖复杂数据集，以确定局部区域处理后的HCC预后，例如射频消融（RFA）。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
