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有证据质疑肠道菌群在炎症性肠病中的因果作用
1 浙江大学医学院儿童医院肾内科、国家儿童保健临床研究中心，浙江省杭州市 2 福建中医药大学附属第二人民医院、福建省脾胃中医临床医学研究中心，福建省福州市 3 广东省胃肠病研究所、生物医学创新中心、中山大学附属第六医院普通外科（结直肠外科），广东省结直肠盆底疾病重点实验室，广东广州市 4 同济大学医学院上海市第十人民医院消化内科、生命科学与技术学院，上海市
经济困难时期对年轻人造成的创伤影响
摘要 本文提出了一个关于劳动力市场创伤的新概念框架。由于新冠疫情等经济冲击，劳动力市场创伤提出了一个重要的政策问题。本文首先概述了理论界对创伤的主流观点，并认为现有的劳动力市场创伤理论框架不足以理解新冠疫情后的毕业生劳动力市场。我们确定了主流观点忽视的三个领域，并讨论了它们在理解初始创伤的背景中介因素和非经济影响方面的解释价值。本文建议采用定性研究和职业发展方法来了解创伤的过程，因为这些方法可以进一步洞察其社会心理表现和后果。
ATZB-NS 2023 年 5 月 1 日 致高级领导课程学习者的备忘录 主题：欢迎信，斯图尔特堡士官学院高级领导课程 (MLC) 007-23 班 1. 祝贺您被选中参加斯图尔特堡士官学院 MLC 007-23 班。MLC 是一个为期 15 天的住院课程，旨在挑战和教育选定的一级士官在领导力、管理、运营和沟通方面。MLC 培养一级士官成为具有作战能力的高级士官，他们可以带领一支部队在复杂的作战环境中作战并取得胜利，从营和旅级到军以上级。学生将通过阅读以下出版物受益：ADP 3-0、ADP 5-0、ADP 6- 0、ADP 6-22、JP 3-0 和 JP 5-0。这门课程具有学术挑战性。 2. 报告：
ATZB-NS 2023 年 5 月 1 日 致高级领导课程学习者的备忘录 主题：欢迎信，斯图尔特堡士官学院高级领导课程 (MLC) 007-23 班 1. 祝贺您被选中参加斯图尔特堡士官学院 MLC 007-23 班。MLC 是一个为期 15 天的住院课程，旨在挑战和教育选定的一级士官在领导力、管理、运营和沟通方面。MLC 培养一级士官成为具有作战能力的高级士官，他们可以带领一支部队在复杂的作战环境中作战并取得胜利，从营和旅级到军以上级。学生将通过阅读以下出版物受益：ADP 3-0、ADP 5-0、ADP 6- 0、ADP 6-22、JP 3-0 和 JP 5-0。这门课程具有学术挑战性。 2. 报告：
基因组肿瘤分析为治疗犬类疑难癌症提供临床指导
临床意义 据我们所知，这是第一项评估单一癌症基因组测试在兽医学中的多方面临床效用的研究。研究结果支持对患癌症的狗进行肿瘤基因组检测，特别是那些诊断不明确因此本身就难以管理的癌症。这种以证据为导向的基因组检测为大多数癌症诊断不明确的患者提供了诊断指导、预后支持和治疗选择，否则这些患者的临床计划将得不到证实。此外，38% (26/69) 的样本是容易获得的抽吸物。样本因素（样本类型、肿瘤细胞百分比和突变数量）不影响诊断结果。我们的研究证明了基因组检测对犬癌症管理的价值。
企业净零：在充满挑战的经济环境中取得进展
在充满挑战的经济背景下，自 2022 年 10 月推出以来，能源账单减免计划 (EBRS) 为陷入困境的企业提供了可喜的支持。但随着该计划于 2023 年 3 月 31 日结束，并被能源账单折扣计划 (EBDS) 提供的大幅减少和更有针对性的支持所取代，企业担心基本支持水平是否足够。虽然所有企业都会在一定程度上受到影响，但能源密集型产业 (EIIs) 或中小企业 (SMEs) 占比较高的行业可能特别容易受到高能源价格的影响，但只有能源和贸易密集型产业 (ETIIs) 行业的公司才有资格获得 EBDS 下的额外定向支持。即使 EBDS 的支持水平相对于 EBRS 有所降低，也可能有助于在短期内防止一些企业倒闭。然而，EBDS 不太可能提供足够的资金支持来释放支持净零和环境、社会和治理 (ESG) 承诺所需的企业资本投资水平。
摘要 : 早期肿瘤诊断是神经内科治疗中最具挑战性的任务。脑肿瘤是最常见的
摘要：在神经病学领域，早期肿瘤诊断是治疗肿瘤最具挑战性的任务。由于脑瘤是世界上最常见的问题，因此人们正在进行大量研究以在癌症发病阶段发现它。使用传统的图像处理方法进行诊断及其自动化的任务极其困难。鉴于此，提出了一种基于卷积神经网络架构的新技术来对脑瘤进行分类，以帮助放射科医生和医生快速准确地做出决策。所提出的深度学习结构有助于分析和生成更好的特征图，以对正常和恶性病例中的变化进行分类。所提出的方法，即混合深度神经网络 (H-DNN) 架构，是两种不同 DNN 的组合。第一个深度神经网络 (DNN-1) 使用颅脑磁共振 (MR) 图像的空间纹理信息，而在第二种方法中，深度神经网络 (DNN-2) 使用 MRI 扫描的频域信息。最后，我们将两个神经网络结合起来，根据预测分数产生更好的分类结果。DNN-1 的训练输入是局部二元模式计算的纹理，而 DNN-2 使用小波变换计算的频率作为训练输入。这里使用了两个数据集来评估所提出的模型，即真实 MRI 数据集和用于 T2 加权 MRI 扫描的 BraTS 2012 MRI 数据集。在本研究中，所提出的模型提供了 98.7% 的分类准确率，优于相关工作中报告的其他方法。此外，还使用 DNN-1 和 DNN-2 架构对所提出的方法进行了准确度、灵敏度和特异性的比较，以表明与其他方法相比，所报告的模型给出了更好的结果。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、图像分类、磁共振成像。如何引用：Singh, M., & Shrimali, V. (2022)。使用混合深度学习方法对脑肿瘤进行分类。 BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (2), 308-327。https://doi.org/10.18662/brain/13.2/345
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
2型糖尿病在患者症状归因中的作用...
摘要 - 电子显微镜图像中轴突和髓磷脂的分割使神经科医生可以突出轴突的密度和周围髓磷脂的厚度。这些特性对于预防和预测白质疾病具有极大的兴趣。通常手动执行此任务，这是一个漫长而乏味的过程。我们提出了用于通过机器学习计算该细分的方法的更新。我们的模型基于U-NET网络的体系结构。我们的主要贡献包括在u-Net网络的编码器部分中使用转移学习，以及分割时测试时间增加。我们使用在Imagenet 2012数据集中预先训练的Se-Resnet50骨干重量。我们使用了23张图像的数据集，其中包括相应的分段掩模，这也是由于其极小的尺寸而具有挑战性的。结果表明，与最先进的表演相比，测试图像的平均精度为92％。也必须注意，可用样品是从call体的老年人中取的。与从脊髓或健康个体的视神经中采集的样品相比，这是一种额外的困难，具有更好的轮廓和碎屑较少。索引术语 - 深度学习，分割，髓磷脂，轴突，G比，卷积神经网络（CNN），电子显微镜
充满挑战时期的中欧贸易和投资关系
8 “一带一路”倡议将在多大程度上促进欧盟贸易？ 46 8.1 “一带一路”倡议为何对欧盟、特别是欧盟贸易如此重要 46 8.1.1 情景一：模拟“一带一路”倡议降低运输成本对欧盟贸易的影响 47 8.1.2 情景二：模拟覆盖“一带一路”国家的自贸区对欧盟贸易的影响 47 8.1.3 情景三：模拟交通改善和自贸区的贸易收益 48 8.1.4 结论 48 8.2 “一带一路”倡议相关交通基础设施投资的贸易效应 48 8.2.1 估算运输时间、贸易成本和贸易的变化 48 8.2.2 各经济部门的贸易效应 49 8.2.3 结论 51 9 国有企业与中欧双边投资协定 52 9.1 迈向中欧双边投资协定 52 9.2 国有企业有何特殊之处？欧盟与中国的比较 53 9.2.1 中国国有企业比欧盟国有企业规模更大、覆盖面更广、主导地位更强 53 9.2.2 中国国有企业的经营环境特殊 53