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微气候视觉
高分辨率的微气候数据对于捕获城市气候和热健康管理的时空异质性至关重要。但是，以前的研究依赖于需要大量成本的设备成本或需要大量计算负载的物理模拟的密集测量。作为这些方法的潜在替代方法，我们提出了一个多模式深度学习模型，以基于街道级别和卫星图像的高空间和时间分辨率来预测微气候。该模型由LSTM和RESNET-18架构组成，并预测空气温度（相对湿度（𝑅𝐻），风速（𝜈）和全局水平辐照度（𝐺𝐻𝐼）。对于位于新加坡大学校园的学习区域，我们收集了微气候数据，街道和卫星图像。我们对收集的数据集进行了广泛的实验，以展示我们的模型的预测能力及其在生成高分辨率微气候地图中的实际使用。我们的模型报道了RMSE在0.95℃的RMSE，对于𝑇c，为2.57％，𝑅𝐻为0.31 m/s，𝐺𝐻𝐼为225 w/m 2。此外，我们通过比较有和没有此类输入的模型来观察到图像输入对更高准确性的贡献。我们以高时空的分辨率确定了热点，表明它应用了发出实时热警报的应用。我们的模型在Microclimate-Vision Github存储库（https://github.com/kunifujiwara/microcroclimate-vision）上公开发布。
视觉治疗
背景：美国验光协会将视觉定义为“……不仅仅是在20英尺距离读取某个尺寸字母的能力”，而为“一个复杂且适应能力的信息收集和处理系统，该系统收集，组，分析，累积，等价和记忆信息。”在视觉系统的任何部分中，我的功能障碍都可能导致症状，从模糊或斑点视觉，视野狭窄，光敏度和头痛到完全失明。这种功能障碍可以是先天性，发育性的，也可以是由于创伤性或获得的脑损伤（脑震荡，TBI或中风）引起的。在儿童中，视觉系统及其相关症状的功能障碍可能与某些学习障碍（例如阅读障碍和阅读困难）并存。即使它们可能加剧某些残疾，也应谨慎行事，以免将它们与学习障碍本身混为一谈，或将其标记为学习障碍的奇异甚至主要原因。由于视觉系统功能障碍往往是与学习障碍和脑损伤的合并症，因此必须结合治疗它们。通过这种方法，视力疗法，经过良好测试且经过验证的验光集工具成为综合，协作和跨学科的临床护理方法的重要组成部分 - 已被证明是对最佳患者结果最有效的临床护理方法。与共同的信念相反，视力疗法不是针对发展，行为和认知障碍的治疗方法。ii这是一种解决视觉系统功能障碍的方法，它可能与诸如阅读障碍之类的残疾共存或加剧。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了长足的进步，尽管属性高度可变。这是神经系统所面临的挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）中描述的特定人员/地点，表现出选择性发射。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。首先，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据相当的性能），以检测每个帧中最普遍的字符（总体外观高于1％）。接下来，我们实施了DL模型，这些模型使用时间变化的人群神经数据作为输入，并在整个情节中解码了四个主要角色的视觉存在。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
愿景、战略和结构
有效 GRC 计划的价值在于采用综合风险和控制方法，并准确及时地向决策者传达风险信息。要实现这一点，有许多关键要素 — — 包括一致的业务分类法、计划治理、流程纪律，以及始终以“最终目标”为出发点设计计划。管理层需要了解何时突破风险限额、何时出现新风险，以及为实现目标可以接受多少风险。这需要采用综合方法，风险和控制监督职能部门通过共享信息协同工作，同时仍能实现其最初的职责。这对许多组织来说是一个重大变化。如果风险职能部门共享信息并遵循一致的流程，以使其能够以与市场变化和利益相关者期望相匹配的速度识别风险和机会，那么它们将更有效。除非业务推动了风险管理和合规性的共同愿景，否则 GRC 计划的价值无法充分实现。
2024 年技术愿景
人类与科技的关系正处于一个转折点。你见过 1000 年后人类的反乌托邦画作吗？驼背、皮肤蜡黄、大而敏感的眼睛——这是那些花太多时间待在室内、与现实世界脱节的人的标志。这些图像反映了艺术家们对当今我们与科技关系的看法。它们发自内心、引人注目，基于真实的恐惧。人们担心屏幕时间和技术对认知的影响，我们越来越多地听到关于技术控制我们生活或失去对技术的控制的担忧——尽管技术使用比以往任何时候都多。但未来不必像这些艺术家想象的那样。如果我们重塑人与技术的关系，设计技术来放大而不是改变让我们成为人类的东西，未来就不会如此。
mbzuai愿景和战略
愿景：MBZUAI 立志成为一所引领和示范人工智能研究和实践的大学，以促进人类知识和能力的提升；培养阿联酋未来的领导者和成为专业支柱的实干家；培育满足人类福祉内在需求的技术。MBZUAI 将成为学术和科学生活的巅峰，成为中东和北非地区高科技创新的中心。使命：我们的使命是建立并不断发展人工智能领域的基础、跨学科和协作研发能力。我们将培养学生成为建设者、创新者和领导者，具有在阿联酋和全球发展技术和企业的广度和深度。更具体地说，我们将设计和实施：