遗传进化与培养之间的关系提出了两个因果问题。第一个关注当代人类文化受到我们的生物进化遗产的约束或局限的程度;第二个问题是,遗传进化本身是否受到文化活动的影响。我们认为,如果没有更完整地了解一般的表型,尤其是人类特别修改了环境中选择源的意义,从而无法完全理解进化论对人类科学的意义与人类科学的意义,从而无法充分理解。我们的主要目标是描绘和探索生物进化与文化变化之间的相互作用。进化生物学已被广泛援引人类的行为和社会制度。这些解释产生了社会生物学(Trivers 1985; Wilson 1975),人类行为生态学(Borgerhoff Mulder 1991)和进化心理学(Barkow等人(Barkow等)1992),以及进化论和社会达尔文主义(Kuper 1988)。 但是,人类行为的进化方法1992),以及进化论和社会达尔文主义(Kuper 1988)。但是,人类行为的进化方法
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM),旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模,该超二次曲面由一组几何参数函数参数化,能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征,但可以学习局部变形(参数化为神经微分同胚点流)来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同,可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系,以实现准确的心脏形状配准。此外,NDM 的参数直观,医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明,NDM 的性能优于传统方法。
地震对能源造成了巨大影响,许多地区,尤其是卡赫拉曼马拉什省和哈塔伊省的电网电力供应中断。土耳其总统府战略和预算办公室估计,该地区公共和私营电力部门遭受的损失总计约 5.7 亿土耳其里拉(3000 万美元)。地震发生后,太阳能协会和专业协会立即运送了太阳能电池板,以满足临时避难所和搜救协调小组的电力需求。尽管当地非政府组织和私营能源协会在为灾民提供临时可持续电力方面发挥了重要作用,但制定应对此类灾害的准备措施以确保长期解决方案至关重要。
摘要:人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为,人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟,人工智能是由人类编程的,因此,谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目,该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术(包括面部识别和欺骗检测)来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、(不)安全与人工智能等领域的文献,探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响,概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为,iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险,不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者,还会强化现有的非入境做法和政策。
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型(Mono NPHM)。到此为止,我们提出了一个潜在的空间空间,该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关,以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力,我们使用超二维增强了向后变形场,从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验,我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转,我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失,这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务,我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群,甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而,要理解如此大规模的数据集,不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征,还需要原则性理论来解释这些特征。在这里,我们介绍了基于电流的分解 (CURBD),这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法,该模型一旦经过训练,就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明,CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后,我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集(斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 )获得的多区域神经记录,以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
过渡金属二甲化物(TMDS)的扭曲双层揭示了丰富的激子景观,包括混合激子和空间捕获的Moiré激子,占主导地位的材料光学响应。最近的研究表明,在低扭转角度方面,晶格经历了显着的松弛,以最大程度地减少局部堆叠能量。在这里,出现了低能堆叠配置的大域,通过应变使晶格变形,从而影响电子带结构。然而,到目前为止,原子重建对激子能量景观和光学特性的直接影响尚未得到充分了解。在这里,我们采用了微观和材料特异性方法,并预测了重建的晶格中Moiré激子的潜在深度发生了显着变化,并且自然堆叠的TMD TMD同质同层中发生了最大的变化。与刚性晶格相比,我们显示了多个频段的外观,并且捕获位点位置的显着变化。最重要的是,我们预测WSE 2同类体的光学吸收中出现了多发结构 - 与主导刚性晶格的单个峰相比。此发现可以被利用为在天然堆积的扭曲同性恋者中Moiré激子光谱中原子重建的明确特征。
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面,但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而,这些方法仍然在被占地的区域困难,因为没有视觉观察的几何形状需要(i)周围的语义知识,以及(ii)关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn,这是一种单视场景重建的新方法,其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块,以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示,以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明,与预测每个3D点的密度相比,Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果,并且与先前的工作相比,零弹性概括的改进。项目页面:https://ruili3.github.io/kyn。
