研究表明,高质量的设计使居住、工作和娱乐场所更加令人向往 1 。良好的设计为一个地区增加了经济、环境和社会价值,使房地产价值更高,产生更高的租金和资本价值,并显著提高这些建筑和场所的居住者和使用者的健康和福祉。证据还表明,如果从一开始就考虑到这一点,并贯穿整个设计过程,那么良好的设计可以在不增加成本的情况下实现。当我们谈论设计时,我们指的不仅仅是建筑的外观。建筑的外观可以更准确地称为其“风格”,这是主观的。我们是否喜欢它取决于我们自己的喜好和品味。超越建筑风格,从最广泛的意义上进行设计,包括考虑建筑布局、建筑高度和体量、与街道和空间的关系、特征和地方特色,遵循许多成熟的设计原则,因此是客观的。本 SPD 的 C 部分和 D 部分提供了有关良好设计原则的指导。优质场所具有许多基本组成部分:
高管摘要1.1本报告提供了对萨里州邓斯福尔德Coomesbury Cottages的生物多样性变化的评估(中央网格参考:TQ 00790 37093)。基线栖息地包括带有相关马围场/梅纳格里的住宅物业,附属建筑和几棵树。边界特征包括带有相关树木的本地物种丰富的树篱。基线栖息地提供8.97区域生物多样性单元(ABUS)和5.72班轮生物多样性单元(LBU)。1.2提案包括建造53个住宅,新的通道道路以及该地点入口处的通道扩大。提案包括边界特征的保留/增强,增强中性草原,提供野生动植物池塘和Suds盆地的创造。1.3基于Defra Metric 4.0,栖息地将为ABUS产生36.94%的增益,而LBU将产生28.62%的增益。由于现场入口处低地混合落叶林地的损失,该项目不符合这种高独特栖息地类型的交易标准。1.4为了弥补这一损失,Slade Farm的Surrey Wildlife Trust正在交付0.41 Lowland混合落叶林地。这将包括种植0.275公顷的低地混合落叶林。
该补助计划是城市中心和商业街计划的一部分,由布里斯托尔市议会和英格兰西部联合管理局资助。该计划旨在帮助吸引更多人访问和使用布里斯托尔的市中心和商业街。夜间经济补助计划(活动)将支持企业在不承担任何财务风险的情况下试行一种以前从未开展过的新型活动。该补助计划将为布里斯托尔居民和游客提供夜间文化和活动,并帮助该市的经济蓬勃发展。这是三个市中心区域(圣诞台阶、老市场、斯托克斯克罗夫特)的企业丰富其夜间服务的机会。夜间经济补助计划的目标吸引更多人流到重点区域通过一系列活动创造当地特色并激活和活跃市中心,这些活动不仅可以吸引过往的客流,还可以吸引更多人流到市中心的三个区域,增加人们的停留时间(也称为停留时间)。促进布里斯托尔所有公民的多样性、平等和包容性,提供包容性、多样性且易于参与的文化项目或活动,以庆祝和吸引社区、企业和利益相关者。
摘要 — 众所周知,考虑用户特定设置可以增强脑机接口 (BCI) 的性能。特别是,振荡活动分类的最佳频带高度依赖于用户,过去二十年已经开发了许多频带选择方法。然而,这些传统方法是否可以有效地应用于黎曼 BCI 尚未得到很好的研究,黎曼 BCI 是一类新兴的 BCI 系统,与传统 BCI 管道不同,它利用了数据的非欧几里得性质。在本文中,我们提出了一种基于黎曼流形的新型频带选择方法。选择频带时,考虑到基于流形上的类间距离和类内方差量化的类独特性。该方法的一个优点是可以针对每个人调整频带,而无需进行密集的优化步骤。在使用基于运动想象的 BCI 公共数据集的比较实验中,我们的方法比固定宽频带和流行的传统频带选择方法的平均准确率有显著提高。尤其是,我们的方法显著提高了最初准确度较低的受试者的表现。这一初步结果表明,开发考虑流形属性的新用户特定设置算法的重要性,而不是直接应用在黎曼 BCI 兴起之前开发的方法。
这项研究调查了沙特阿拉伯工业部门的整合,复杂性和运营绩效之间的关系。样本包括沙特阿拉伯的制造公司,并通过调查表分发收集数据。供应商集成,客户集成和内部集成被视为影响运营绩效的因素,供应链复杂性被视为调节变量。这些发现突出了整合对沙特阿拉伯工业部门的运营绩效的积极影响。研究中使用的测量量表表现出很高的可靠性和内部一致性。判别有效性分析证实了构建体的独特性。结构模型分析揭示了客户整合,内部集成,供应商集成,供应链复杂性和运营绩效之间的显着积极关系。结果强调了组织内部和外部促进集成以增强运营绩效的重要性。此外,供应链复杂性的调节作用表明,集成与操作绩效之间的关系根据供应链的复杂性而有所不同。总的来说,这项研究有助于理解沙特阿拉伯工业部门的背景下的整合,复杂性和运营绩效。这些发现对工业公司具有实际影响,提供了通过集成计划和考虑供应链独特特征来改善运营绩效的策略的见解。
目前,将人工智能 (AI) 作为其商业模式组成部分的初创公司正在迅速涌现。尽管最近的研究表明,新的或替代的商业模式正在实施中,但人工智能技术在商业中的应用已经持续了一段时间。鉴于据称人工智能技术已用于商业模式很长一段时间,这些商业模式的独特性可能会受到质疑。本研究将人工智能公司的商业模式与传统 IT 组织进行了对比,以更好地了解它们之间的区别。第一步是使用 162 家全球初创公司的样本为人工智能企业创建商业模式分类,从中得出四种原型商业模式:深度技术研究员、数据分析供应商、人工智能产品和服务提供商以及人工智能开发推动者以下是基于这一描述性分析讨论的人工智能公司初创商业模式的三个主要元素:(1) 人工智能带来的新价值主张,(2) 数据创造价值的各种用途,以及 (3) 人工智能技术如何影响一般商业推理。通过定义它们的主要目的、常见实例和区别性特征,本研究加深了我们对人工智能初创企业商业模式的基本理解。本研究为创业领域的进一步研究提出了有趣的方向。它旨在促进创业活动。分类法和模型实际上是工具。关键词:创业、人工智能、分类法 1. 简介
对比性语言图像预训练(剪辑),它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示,已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而,最近的研究表明,剪辑具有严重的视觉缺陷,例如几乎无法区分方向,数量,颜色,结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型(MLLM)的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性,用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中,我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法,该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva,该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说,Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示,仅具有图像(没有相应的文本)。我们证明,Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现,该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力(例如g。,3-7%↑),并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实,我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
背景与目标:基于深度学习的医学图像分析技术有可能极大地改善经常处理多序列 MRI 的神经放射科医生的工作流程。然而,对于当前采用多序列 MRI 的深度学习系统来说,一个必不可少的步骤是确保正确分配其序列类型。这一要求在临床实践中并不容易满足,而且容易受到协议和人为错误的影响。尽管深度学习模型在基于图像的序列分类方面很有前景,但稳健性和可靠性问题限制了它们在临床实践中的应用。方法:在本文中,我们提出了一种使用显着性信息来指导序列分类特征学习的新方法。该方法使用两个自监督损失项,首先增强类特定显着性图之间的区别性,其次促进类特定显着性图与学习到的深度特征之间的相似性。结果:在 2100 例患者病例中,每例包含 6 个不同的 MR 序列,我们的方法显示平均准确度提高了 4.4%(从 0.935 到 0.976),平均 AUC 提高了 1.2%(从 0.9851 到 0.9968),平均 F1 得分提高了 20.5%(从 0.767 到 0.924)。此外,根据专家神经放射科医生的反馈,我们表明所提出的方法提高了训练模型的可解释性及其校准,并降低了预期校准误差(降低了 30.8%,从 0.065 到 0.045)。代码将公开。结论:在本文中,所提出的方法显示了准确度、AUC 和 F1 得分的提高,以及所得显着图的校准和可解释性得到了改善。
锥虫原生动物参与一些奇怪的生物化学过程,最奇怪的莫过于 RNA 编辑。在这些生物(例如短膜虫、利什曼原虫和锥虫)的线粒体中,蛋白质编码转录本通过位点特异性删除某些基因组编码的尿苷残基并添加其他非编码的 U 而发生改变(参考文献 1)。该过程重新定制初始初级转录本(“预编辑 RNA”),以使最终产品指定完整的功能性蛋白质。除了对预编辑 RNA 的特定区域进行局部编辑(5'-编辑)之外,锥虫还进行一种引人注目的“泛编辑”,在某些情况下,这种编辑可占信使 RNA 成熟序列的 50% 或更多 1 。在本期第 345 页 2 ,Maslov 等人提出的证据表明,与人们的预期相反,泛编辑是锥虫谱系中的古老特性,而非最近获得的特性。RNA编辑系统的进化(它们如何出现以及为何持续存在)是进化生物学中的一个挑战性问题 3 。迄今为止,U添加/删除编辑仅在线粒体中发现,并且仅存在于动基体目(包括锥虫、博多虫和相关的隐虫)中。然而,其他类型的线粒体 mRNA 编辑也已被记录 4 ,以及线粒体转移 RNA S- 7 和核糖体 RNA 8 的编辑。这些系统的多样性和机制独特性,再加上它们的高度受限发生,强烈表明它们中的大多数(如果不是全部)都是最近在进化中获得的特性 3 。
1968 年,当 RIT 校长马克·埃林森 (Mark Ellingson) 为亨利埃塔的现代化校园揭幕时,他预测这些新设施只是“一个开端”,大学的未来将“不断加速”。埃林森校长的智慧仍然指引着我们。虽然回顾我们取得的进步令人欣慰,但我们必须始终向前看。今年春季学期,我一直在向 RIT 社区做演讲,介绍我们在未来几年将进行的主要投资。这些投资旨在使 RIT 更具特色,对潜在学生更有吸引力。我们在未来十年面临的挑战是,由于出生率下降,全国高中毕业生人数即将下降,而攻读学士学位的学生总入学人数预计将下降。我们正在为招生竞争更加激烈的环境做好战略准备。这就是为什么我们最近发行了 3.462 亿美元的债券——这是我们历史上最大的债券——让大学能够再融资、节省资金并创建一个资金池来投资我们的未来。在我们的 2025 年战略计划的指导下,该计划与我们 10 亿美元的筹款活动“改造 RIT:追求卓越”相一致,我们即将开始自 1968 年 Ellingson 校长校园落成以来历史上最大规模的设施升级。那么,独特性是什么样的呢?让我们来看看将继续改造 RIT 的项目: