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倡议要求全球合作重建过去1亿年的气氛
该方法融合了过去海面温度的地质观察结果，该观察是由保存在古代海洋沉积物中的分子脂质和微化石的清洁，这些脂质和微化石是用水温改变其化学特性的 - 并以气候模型来估算过去的气候状态。他们称自己的全球重建为“ plioda”。该研究发表在Agu Advances杂志上。
生成的AI偏见对民主价值观构成风险，研究表明
tau Lepton留下了低能颗粒的喷雾或射流，其射流中的微妙图案使人们可以将它们与其他颗粒产生的喷气式区分开。该射流还包含有关tau Lepton的能量的信息，该能量分布在子颗粒之间，并在途中腐烂。当前，最佳算法使用组合设备和计算机视觉的多个步骤。
具有负价值的情绪对六至八岁的儿童自我形象的构建的影响
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
伪内扩散模型
摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习，用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是，常规方法（最终以白噪声）需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性，我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程，该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致，而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量，提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理，我们的方法不仅可以加速生成过程，而且还保留了CT噪声相关性，这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中，我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程，并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌（TCGA-LIHC）的数据集，我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型，将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性，并在质地上产生高质量重建的能力，这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路，在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
单细胞多...
动机：细胞的分子身份是由于异质分子层之间的复杂相互作用而产生的。单细胞测序技术的最新进展已经开放了测量这种调节分子层的可能性。结果：在这里，我们提出了鹰嘴豆泥，这是一种从单细胞多摩管数据中推断监管机制的新方法。与最先进的鹰嘴豆泥不同，鹰嘴豆泥捕获了生物学大分子之间的合作，并且可以轻松地包括分子调节的其他层。我们在配对和未配对的多摩尼斯数据集上的最先进的鹰嘴豆泥基准了鹰嘴豆泥。我们的结果证明了鹰嘴豆泥在转录因子（TF）目标，TF结合基序和调节区域预测方面提供的改进。最后，一旦应用于小鼠脑皮层的SNMC-Seq，SCATAC-SEQ和SCRNA-SEQ数据，Hummus启用了鹰嘴豆泥，可以准确地群集SCRNA轮廓并识别潜在的驱动程序TF。
了解现代建筑方法的具体碳凭证
本研究通过进行批判性文献综述和调查结果来评估现代建筑方法（MMC）的具体碳凭证。虽然有几项研究回顾了MMC的更广泛影响，但迄今为止，还没有其他研究全面审查了该建筑类型学的具体碳证书。由于MMC不是国际公认的术语，因此该评估包括在世界各地使用的其他术语 - 例如预制，现场建筑和工业化建筑。该研究捕获了250项单独的研究，并将其分配到最终的41项研究和总共82个案例研究比较的样本集。尽管普遍认为采用MMC会导致体现的碳储蓄，但支持这一主张的证据并不强大。各个案例研究的结果在方向和幅度上都显着范围，并且在没有批判性审查的情况下，可以得出大为不同的结论。在批评和综合已发表的研究之后，发现MMC的采用对建筑物的体现碳没有显着的正面或负面影响。
复杂代谢模型的整洁且可扩展的结构
<8 centau> 1卢森堡百分之库的部队被卢森堡，Revolution R，Franclogical Biological Inlogological 3 Iesterals覆盖，北莱茵 - Westphalia 40225，德国腐蚀作家。 div>我的divite moukiel watcs，casease强迫，7，YSWEED TRESSCAIN，7，YSWEED TRANSCITS，Luxembourgish，Radtine，Radtine，Radtine，Luxembourg C-036，11月4日，卢森堡。 div>电子邮件：中邮件：wearef.katchvilv@un.lu;圣伊芬手表，15Sing Quivative和Soretecal Bonie，Himpe家族，Hennel's（40225 D Digedations，40225 D Digeria。 div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div> †同等贡献。 div> 副编辑：Pier Luigi Marteli div>电子邮件：wilkst@hhu.de。 div>†同等贡献。 div>副编辑：Pier Luigi Marteli div>
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
快速轨道虚拟现实软件，可促进先天性心脏病的三维重建
计算机生成的3维（3D）重建正在成为先天性心脏病（CHD）中不断增长的技术。已经清楚地证明了虚拟现实（VR）或3D打印模型的好处，尤其是在处理复杂的解剖学或计划最小入侵程序的情况下[1]。的确，对不同的解剖结构之间的空间关系有更深入，更广泛的理解，可以采用出色的手术方法，在某些情况下完全改变它[2]。然而，需要进一步的大规模研究来消除3D重建的潜力，以减少手术时间或预防先天性心脏手术的并发症，就像其他外科手术领域已经达到的那样[3-4]。尽管如此，这些系统的临床使用的一个局限性是使用当前可用软件所需的相对较高的成本和专业知识的程度。此外，由于缺乏标准化方法，较长的处理时间和缺乏心脏周期的动态代表，这些技术的传播受到了限制。随着该领域的发展，新的选项已成为获取虚拟模型所需平台的复杂性的潜在简化。DIVA软件（增强和虚拟环境中的数据集成和可视化，巴黎研究所）是一种新的VR技术，允许快速且用户友好的3D重新建立CHD [5]。我们以前将该软件与标准3D渲染技术进行了比较，并得出结论，Diva是系统的一致性和更快的[6]。在本研究中，我们分析了具有有限专业知识的用户对该软件的使用，以评估CHD中3D重建的潜力。
建筑行业电子逆向拍卖面临的挑战：综述
摘要：通过电子反向拍卖进行建筑采购创新是研究人员和从业人员讨论的一个有争议的话题。本文结合建筑行业的具体特点，整合并批判性地讨论了有关采用和使用电子反向拍卖的当前知识。我们采用系统文献综述来选择 Scopus 和 Web of Science 数据库中索引的论文。研究结果表明，研究主要涉及五个主要领域，即电子反向拍卖 (eRA) 是否适用于建筑招标、相关驱动因素和障碍、道德考虑、节约潜力和投标行为以及投标分配。因此，作者提出了三个方向，未来的研究应侧重于电子反向拍卖的相互作用以及对建筑项目结果的长期影响。