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人工智能发展对日本文化的影响Tiara Anggun Rahmawati 1，Pipiet Furisari 2 1日本文学部
摘要人工智能（AI）的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家，日本致力于将技术创新整合到日常生活中，包括保存语言，传统，表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友，并计划在日常生活中使用，而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度，例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合，尽管目标仍不清楚。但是，有警告说有太多依赖AI的风险，尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态，在转型过程中，社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字：人工智能，技术，日本文化
eia拟议的塔塔化学品Magadi 10兆瓦太阳能列兵
CAPEX Capital Expenditure CBO Community Based Organisations CIDP County Integrated Development Plan dB Decibels EA Environmental Audit ECDE Early Childhood Development Education EHS Environmental Health and Safety EMCA Environmental Management and Coordination Act EPRA Energy and Petroleum Regulation Authority ERP Emergency Response Plan ESD Environmentally Sustainable Design ESIA Environmental and Social Impact Assessment ESIA Environmental and Social Impact Assessment ESMMP Environmental and Social Management and Monitoring Plan GDP Gross Domestic Product GPS Global Positioning System ICT Information Communication Technology KEBS Kenya Bureau of Standards KeNHA Kenya National Highways Authority KNBS Kenya National Bureau of Statistics KPLC Kenya Power and Lighting Company KURA Kenya Urban Road Authority NCA National Construction Authority NEC National Environmental Council NEMA National Environment Management Authority NGO Non-Governmental Organization OSH Occupational Safety and Health PPE Personal Protective Equipment PVT Photovoltaic TCML Tata Chemical Magadi有限的参考条款WRA水资源管理局
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
特拉华州衡平法院
Raymond J. DiCamillo、Kevin M. Gallagher、Daniel E. Kaprow 和 Caroline M. McDonough，RICHARDS, LAYTON & FINGER，PA，特拉华州威尔明顿；David J. Margules 和 Brittany M. Giusini，BALLARD SPAHR LLP，特拉华州威尔明顿；Mark A. Kirsch 和 Adam H. Offenhartz，GIBSON, DUNN & CRUTCHER LLP，纽约州纽约市；Colin B. Davis，GIBSON, DUNN & CRUTCHER LLP，加利福尼亚州欧文市；Terence M. Grugan，BALLARD SPAHR LLP，宾夕法尼亚州费城；Kevin P. Chilton 将军、Thomas A. Corcoran、Eileen P. Drake 和 Lance W. Lord 将军的法律顾问
AR20230007475申请人请求：•奖励...
•DD表格149（军事记录申请申请）•DA表格2-1（人员资格记录）•订单124-036，日期为2005年5月4日（部署订单）•DD表格214（截至2006年6月29日末期的释放证书或释放证书或出院），末期，截至2006年6月29日，Memorandum，Memorandum，Memorandum命令：申请人授予人类申请人7月202日，日期为7月202日，日期为202，日期为202，日期为202，日期为202，日期为202，日期为da，日期为202。 Form 199 (Informal Physical Evaluation Board (PEB) Proceedings) • Memorandum, subject: Permanent Physical Disability Retirement, dated 15 December 2021 from the U.S. Army Physical Disability Agency (USAPDA) • Orders D 349-01, dated 15 December 2021 (Permanent Disability Orders) • DA Form 4187 (Personnel Action) – Purple Heart Recommendation • Self-Authored Narrative • Three DA Forms 2823 (Sworn Statement) •医疗记录（35页）•2022年3月1日（战斗行动徽章）的永久订单（PO）060-0003•2023年1月23日，与战斗相关的特殊补偿（CRSC）声明
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
Bawag组薪酬报告2024
更广泛地，在满足所有法律披露要求的同时，我们已经大大扩大了这一2024年薪酬的范围。这种增强功能不仅旨在提高我们的薪酬框架的透明度，而且还旨在证明其与Bawag集团的业务战略和长期价值创造的一致性，从而确保其与股东的利益保持一致，这是基于绩效绩效绩效的前提。此报酬报告确实包括对Bawag必须遵守的国家和欧洲立法的提及，这可能与其他区域方法或期望有所不同。此外，我们还根据投资者的反馈进行了进一步的披露，作为我们与机构投资者的交往期间，作为公司治理路演的一部分，我们在2024年进行了面对面和几乎进行。
特朗普拒绝了拜登的AI行政命令，并进行了AI基础设施：雇主的关键要点
在特朗普总统新政府的最初几天，白宫对AI政策进行了彻底的转变：周一撤销了拜登总统在人工智能上的行政命令，并在周二宣布了由私营部门主导的AI基础设施投资。这一举动表明，与先前的政府的监管方法急剧不同，取代了AI监督，重点是经济增长和国家竞争力。雇主和人工智能行业领导者现在必须处理不断发展的景观，在该景观中，AI监管被放松，对AI开发的投资正在飙升。雇主的关键要点是什么？[ed。注意：发表洞察力后不久，特朗普在AI上发布了自己的行政命令 - 请参阅下文以获取快速描述。]