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用气态二氧化碳捕获的生物质堆肥
近年来，计算机视觉1,2和自然语言处理的效果3,4见证了深层生成模型的出现。在各种类型的深层生成模型中，分散模型5已成为一种有前途的方法，可以解决预先存在的生成模型（例如生成对抗网络（GAN））所面临的局限性。5,6，尤其是不同的使用模型在图像发生任务中表现出了出色的性能，并已在开发尖端的文本到图像发生器（例如Dall-e，7,8中间旅程，9，稳定的稳定且稳定的差异）方面已利用。10这些方法基于给定的输入提示启用用户启发的图像（例如，“在不同的模型的帮助下，为我画了一个以鳄梨形状的扶手椅”。鉴于其在各种图像生成应用中的成功，DI效率模型的使用已扩展到其他应用程序，包括材料发现。此扩展名涉及根据提供的文本将常规图像生成任务映射到由指定化学特性指导的材料生成任务。因此，各种材料
使用深度约束的球形反卷积进行扩散加权的磁共振IMA
摘要。目的：扩散加权磁共振成像（DW-MRI）是一种关键成像方法，用于以毫米尺度捕获和建模组织微体系结构。对测量的DW-MRI信号进行建模的常见做法是通过光纤分布函数（FODF）。此功能是下游拖拉学和连通性分析的重要第一步。具有数据共享的最新优势，大规模多站点DW-MRI数据集可用于多站点研究。但是，在获得DW-MRI期间，测量变化（例如，间和内部变异性，硬件性能和序列设计）是不可避免的。大多数基于模型的方法[例如，受约束的球形反卷积（CSD）]和基于学习的方法（例如，深度学习）并未明确考虑FODF建模中的这种变异性，从而导致在多现场和/或纵向扩散研究上的性能下降。
具有疏水性气体扩散层，以增强聚合物电解质燃料电池的水管理
Sheffield Sheffield Sheffield工程学院机械工程系40 100，Turkey E转化能源研究中心，谢菲尔德大学，谢菲尔德S9 1ZA，英国F型化学与工艺工程系，Strathclyde大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G1 1XL，英国G1 1xl，G1Sheffield Sheffield Sheffield工程学院机械工程系40 100，Turkey E转化能源研究中心，谢菲尔德大学，谢菲尔德S9 1ZA，英国F型化学与工艺工程系，Strathclyde大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G1 1XL，英国G1 1xl，G1Sheffield Sheffield Sheffield工程学院机械工程系40 100，Turkey E转化能源研究中心，谢菲尔德大学，谢菲尔德S9 1ZA，英国F型化学与工艺工程系，Strathclyde大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G1 1XL，英国G1 1xl，G1Sheffield Sheffield Sheffield工程学院机械工程系40 100，Turkey E转化能源研究中心，谢菲尔德大学，谢菲尔德S9 1ZA，英国F型化学与工艺工程系，Strathclyde大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G1 1XL，英国G1 1xl，G1Sheffield Sheffield Sheffield工程学院机械工程系40 100，Turkey E转化能源研究中心，谢菲尔德大学，谢菲尔德S9 1ZA，英国F型化学与工艺工程系，Strathclyde大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G1 1XL，英国G1 1xl，G1Sheffield Sheffield Sheffield工程学院机械工程系40 100，Turkey E转化能源研究中心，谢菲尔德大学，谢菲尔德S9 1ZA，英国F型化学与工艺工程系，Strathclyde大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G1 1XL，英国G1 1xl，G1
通过沿着血管周围空间的扩散张量成像分析评估2型糖尿病和糖尿病前病例中的间质流体动力学
1日本东京国民大学医学院放射学系，日本千叶千田大学健康数据科学学院2卫生数据科学学院，3号放射科学系，东京大都会大学，日本东京大学，日本东京大学，日本4运动学院，日本大学学院，穆多尔大学研究生学院，穆特尔多尔大学，穆特医学学院，5次，穆特尔多尼大学。日本东京国民大学医学院内分泌学研究生院，6六六卫生大学卫生与运动科学研究生院日本名古屋的医学研究生院
1653 名强迫症患者的白质扩散估计值：ENIGMA 强迫症工作组的机器学习发现
Bo-Gyeom Kim 1,148，Gakyung Kim 2,148，Yoshinari Abe 3，Pino Alonso 4,5,6，Stephanie Ameis 7,8,9，Alan Anticevic 10，Paul D. Arnold 11,12，Srinivas Balachander 13，Srinivas Balachander 13，14 Barrachander 14 Barrace，Nuaj Clolo，17，17，八点，17，16。 Ertolín5,21，Jan Carl Beucke 22,23,24，Irene Bollettini 20，Silvia Brem 25,26，Brian P. Brennan 27,28，Jan K. Buite，Calla 23，233，Rosa Calla，33 Ciullo 14，Ana Coelho 40,41,42，Beatriz Couto 40,41,42，Sara Dallaspe 4，Fernia Fernia 4，Sóniaaremin 4 40,41,42。 Hansen 48,49，Gregory L. Hanna 50，Yoshiyuki Hiran，Höxter，39，Höxöter，Marcelo 17。 1，诺伯特·卡特曼222，金曼·米纳（Kimmann Minah），622，凯瑟琳·科赫（Kathrin Koch）64,65，格尔德·克瓦尔（Gerd Kvale）48,66，66,67,68，路易莎·拉扎罗（Luisa Lazaro），5,31,32,33 Martínez，45 73，Yoshitada Masuda 74，Koji Matsumoto 74，Maria Paula Maziero 75,76，JoseM.M.Menchón4,5,6，Luciano Minuzzi 77,78，Pedro Silva Moreira 40,41,79 OTA 38,39，Jose C. Pariente 16，Chris Perriello 81，MariaPicó-Pérez40,41,82，Christopher Pittenger 10,83,84,85，Sara Poletti，20，10，10，10，Reddy Jan and Reddy Jan和van Rooij 86，Yuki Sakai Sakai 80.87，Jouny satso san.87 ITT 90，Zonglin Shen 37，Eiji Shimizu 38.39.91，Venkataram Shivakumar 92，Noam Soreni，男性，94 -95 95，Nuno Sousa 40,41,42 99,100，Philip R. Szeszko 1011，Thia Thia 2013，Thia I. Los 56，Daniela Vecchio 14，Ganesan Venkatasubramanian 13 110，Mojtaba Zarei 111，Qing Zhao 105，Xi Zhu 112,113和Enigma-Ocd工作组*，Paul M. Thompson 56，Willem B. Bruin 104,114，Guido A. Van Wingen 104,11，Pirica，Pirica，Pirica，Pirica，Pirica，Pirica，J.Faras 144，MARM MARN HEUS 144。 SH 45和Jook Cha 1,2✉
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。
公共管理中人工智能的采用和传播 - CentAUR
人工智能 (AI) 在公共管理中的应用势头强劲，人们希望实现个性化、精益和高效的智能公共服务。然而，人工智能在公共管理中的应用充满了公平、透明、隐私和人权方面的道德矛盾。我们称之为人工智能矛盾。目前的文献缺乏对人工智能在公共管理中的采用和传播的背景和过程理解，无法探索这种矛盾。先前的研究概述了人工智能在公共管理中使用的风险、好处和挑战。然而，在理解人工智能与公共价值创造之间的关系方面仍然存在很大差距。通过基于公共价值管理和企业资源观的系统文献综述，我们将技术-组织-环境 (TOE) 背景变量和吸收能力确定为影响 AI 采用的因素，如文献中所述。据我们所知，这是第一篇从公共管理中的 AI 实施和传播角度概述不同 AI 紧张关系的论文。我们为采用、实施和传播的整个 AI 创新生命周期制定了未来研究议程。
引用Vergni D，Stolfip和Pascarella a（2024），关于网络传播，有希望的模型超出网络扩散，以描述退化BR
神经系统污染可能是可以帮助恢复大脑健康的方法的发展（Raj等，2012; Poudel等，2020）。从引入术语Connectome（Sporns等，2005）中，当它的确切结构在很大程度上未知时，直到今天，还进行了一些研究来研究Connectome非常复杂的网络（Bullmore和Sporns，2009）以及其中发生的动态过程（Avena-Koenigsberger等人，2018年）。尤其是人类连接组动力学以多个时间尺度发生，范围从毫秒到几年，并且使用了不同类型的测量设备来捕获它们（Mitra，2007）。这些不同的时间尺度揭示了大脑功能和行为的各个方面。最短的时间量表与功能性脑网络中的快速神经处理和信息交换有关。神经传递和突触通信在这项快节奏的活动中起着至关重要的作用。脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）是捕获这些快速电气信号的选择性技术。在较高的时间尺度上，从秒到几分钟，连接组的动力学与特定任务期间的认知过程和功能连接性变化有关。功能性MRI（fMRI）通常用于研究这些变化。例如，在记忆任务中，某些大脑区域可能表现出增加的功能活动，表明它们参与了记忆网络（Murphy等，2020）。静止状态fMRI用于研究内在的大脑活动，而个人没有执行任何特定的任务。从几分钟到几个小时，连接组的动力学与功能连通性中的静止状态相关（Smitha等，2017）。在较高时间尺度上发生的过程的示例，从几天到几年，学习，记忆巩固过程，大脑发育和认知能力下降。特别是，我们感兴趣的过程是在这些时间尺度上发生的创伤性脑损伤和退化性脑动力学。对于这类疾病，将功能信息与研究结构连接组引起的功能信息集成至关重要，这代表了不同大脑区域之间的解剖联系。扩散张量成像（DTI）和扩散加权成像（DWI）是创建结构连接组的主要常用MRI技术。我们选择使用由DTI和DWI数据产生的连接组，因为有证据表明它参与了神经疾病的传播（Torok等，2018; Weickenmeier等，2019; Wilson等，2023）。然而，重要的是要强调，这项工作中提出的方法独立于一个人决定使用的类型（无论是基于功能，接近性，突触连接还是大脑生理学的其他结构）；必须选择最合适的网络以准确描述给定神经病理的传播。越来越多的关于退化性脑疾病的作品（Raj等，2012; Raj等，2015; Pandya等，2019）和创伤性脑损伤（Poudel等，2020）使用网络扩散作为一种有缺乏的和预测的动力学模型。在所有需要建模某种网络动力学的应用中，网络扩散过程（也称为热扩散过程）变得越来越重要。应用程序领域是机器学习最多的，例如（例如，（Hofmann等，2008）和最近的（Stolfif et al。，2023））到网络生物学（请参阅（Carlin等，2017）和
专利的扩散和重点的见解
抽象的可持续性强化（SI）应对增加粮食生产的同时挑战，同时减少农业的环境影响。作为对创新的早期披露，专利是技术市场潜力的有用指标。但是，我们缺乏了解当前的农业技术专利与SI目标有关的程度以及哪些技术可以潜在地解决SI。在这里，我们分析了1970 - 2022年期间发行的超过一百万专利的扩散和重点。我们通过效率和环境友好目标的同时出现专利与SI相关的程度。我们的结果表明，尽管在过去的五十年中，专利发行率显着提高，但随着时间的推移，专利扩散到不同国家的速度却下降了。美国是专利最大的净出口国，是迄今为止最高影响的专利（在最高的1％最引用的专利中）生产的。自1970年以来，只有4％的农业专利和6％的高影响力专利与SI目标有关（即促进农业效率和环境友好性），但对SI的关注随着时间的推移而增加。随着时间的流逝，最引人注目的SI相关专利变得更加多样化，从1980年代的数字，机器和能源技术转移到当前的农业生态学，信息和计算机网络时代。我们的结果提供了有前途的技术的早期迹象，这些技术可能会在未来对SI发挥更大的作用，但应受到市场转移和采用农场采用的挑战，并受到农场管理和机构支持中非技术创新的补充。
图像和视频生成的第一个开发套件ai〜稳定扩散，...
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