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心理测量：一种用于从人类大脑活动重建图像的万能模型
通过脑机接口，重建所看到的人脑活动图像连接了人机视觉和计算机视觉。由于个体之间大脑功能存在固有差异，现有文献主要集中于使用每个人各自的脑信号数据为每个人获取单独的模型，而忽略了这些数据之间的共性。在本文中，我们设计了心理测量学，这是一个全方位模型，用于重建从不同受试者获得的功能性磁共振成像 (fMRI) 图像。心理测量学包含一个全方位专家混合 (Omni MoE) 模块，其中所有专家共同努力捕捉受试者间的共性，而与特定受试者参数相关的每个专家则负责处理个体差异。此外，心理测量学还配备了一种检索增强推理策略，称为 Ecphory，旨在通过检索预先存储的特定受试者记忆来增强学习到的 fMRI 表征。这些设计共同使心理测量变得万能而高效，使其能够捕捉受试者之间的共性和个体差异。因此，增强的 fMRI 表征可作为条件信号来指导生成模型重建高质量逼真的图像，从而使心理测量在高级和低级指标方面都成为最先进的技术。
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G. Ferreira 1，D。Cecchin1，* 从屠杀猪的盲肠样品中分离出的弯曲杆菌的抗菌抗性 能源管理在农业部门的作用
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1，D。Cecchin 1，*，A.R.G.de azevedo 2，i.c.r.p.Valadão1，K.A。Costa 3，T.R。Silva 4，F。Ferreira 5，P.I.S。Amaral 6，C.M。huther 1，F.A。Sousa 7，J.O。Castro 8，P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University（UFF），农业工程与环境系，Street Passo daPátria，n。 156，BOA VIAGEM，NITERói-RJ，巴西2北Fluminense州立大学（UENF），土木工程系，Goytacazes Campos，RJ，巴西，3联邦Fluminense University（UFF），生产工程系，工人大道，n。 420，Vila Santa Cecilia，Volta Redonda-RJ，巴西4 North Fluminense State University（UENF），高级材料实验室（LAMAV），AV。alberto lamego，2000，28013-602 Campos dos goytacazes-rj，巴西·弗林宁斯大学（UFF），冶金工程系（VMT） 130-000 Alfenas-MG，巴西7 Semag/Aracruz，AV。Morobá，n。 20，BR 29192-733 BairroMorobá-es，巴西8联邦拉夫拉斯大学（UFLA），大学校园，邮政SCODE 3037 LAVRAS，MG，BRABASIL *通信：Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved：Feburoy 2 ND，2021年，2021年；接受：2021年8月3日；出版：2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大，因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题，由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性，因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求，以及重复使用废物的需求，研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时，通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。 对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
鉴定全全变 - 相关亚型，结构...
1列州人民医院的一般外科系，在中国广西，liuzhou，liuzhou，liuzhou人民医院，2引进预防早期预防和治疗区域高频肿瘤的关键实验室，广西医学院，Nanning，NANNING，NANNING，NANNING，NANNING，CUNGES，中国，3个钥匙实验室，曾经是早期的预防和治疗，是3个钥匙级的较高的预防和治疗。中国广西的南宁，4刘海肝素和胰腺疾病，liuzhou人民的医院工程技术中心精确诊断研究中心，被送往广西医科大学，liuzhou，Guangxi，Guangxi，中国，肝病外科医院5病理学，刘德人的医院，被置于中国广西，刘易州的广西医科大学，刘易州人民医院7紧急医疗部，被送往广西医科大学，liuzhou，liuzhou，Guangxi，Guangau，中国，8个关键医学系，Guangaxi of Guangaxi of Guanangxi to for fo angangxi to fo angangxi for for for for guangangxi中国广西的liuzhou
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
使用银盐的DNA探针结构。 2。单体和单链DNA
简介。所得的涂漆金属复合物[1]包括具有炸弹 - 形式LOI NC5HI 3 04的低聚乙醇醛醛链，形成与银离子的协调连接。溶液中络合物的颜色的形成（从紫色到咀嚼的奥拉努斯）取决于与kg相关的基本肾脏的数量，紫色的颜色对应于一个协调键，橙色 - 雷德 - 雷德 - 红色 - 从4到6个相似的连接。寡聚链的形成 - 运动金属的主要成分 - 一个相当复杂的过程，显然是两倍指标，具体取决于溶液的pH和乙醇胺的比例:: formaldeydeyde。在其他启动中心的孵化环境中的存在，这些中心是自由氨基的，它们是DNA碱基的非群落中的存在，在启动乙醇胺甲醛层链形成时引入了不确定性，以及在已经形成的链链的阶段或分支的阶段。此外，甲醛的凝结（显然，在访问基本组方面）也可以以二极管的形式表现出来[2]，该形式能够调整我们在[1]中提出的链电路。因此，在开发获得彩绘dnason的最佳状态的一般背景下，我们专门研究了金属络合物组件与其霸道的相互作用的问题。另外，该作品在建立染色的探针方面都呈现了单个包裹的DNA的结果，具体取决于Basia Incle的各种条件，并选择所需的DNZZOND修改水平。材料和方法。1，2）或在0.03 M硼酸缓冲液，pH 8.5（图在“ Silufol UV254”板上的初始和修饰腺嘌呤的色谱法是用军事缓冲液的引用为0.1 m na，pH 7.5（图>在“ Silufol UV254”板上的初始和修饰腺嘌呤的色谱法是用军事缓冲液的引用为0.1 m na，pH 7.5（图4）。所施加的材料的量为1-2μg。在FN1纸（德国）上色谱法期间，它们还使用了0.03 m的浮雕缓冲液。对于颜色绘画，色谱图在干燥后用氮气扇形浸渍在同一缓冲液中的浓度为0.5 mg/ml。在VII1 Chemisk的反射UFSTE ULTRA中，在薄膜“ Mikhitiso Pan”上对板的摄影登记进行了。纸色谱图上荧光斑点W6i'iiggullt *a v'ut *i *w o div>
对钢结构 WAAM 的回顾——制造……
图 3：适用于 WAAM 构造的典型路径规划方法：a）均匀切片法与 5 轴打印相结合[16]；b）均匀切片（不连续轨迹）与自适应切片法（连续轨迹）[64]；c）针对更厚、更复杂几何形状的模块化路径规划[58]（这些图片的转载许可已获得
引用：Hall, L. & Clapton, W. (2021)。机器编程：性别、种族、性取向、人工智能以及边界可信度和欺骗的构建。《互联网政策评论》，10 (4)。https://doi.org/10.14763/2021.4.1601
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。
Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护
下一代加速器概念取决于光束分布的精确形状，要求同样精确的诊断方法，能够在6维相位空间内重建光束分布。然而，使用常规诊断技术在6维束分布中的复杂特征的表征需要数百次测量，使用许多小时的宝石时间。需要新颖的诊断技术，以大大减少重建详细的高维束特征所需的测量数量，作为精确光束塑造的反馈。在这项研究中，我们提出了一种使用6维光束分布和可区分束动力学模拟的生成机器学习模型来分析实验测量的方法。我们在模拟和实验中证明了使用分析技术，常规的光束操作和诊断可用于重建详细的6维相位空间分布，使用少于20个梁测量值，而没有事先培训或数据收集。这些开发实现了详细的高维相空间信息，作为在线反馈，以精确控制高级加速器应用中的光束分布，可用于提高我们对复杂加速器光束动力学的理解。