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种族，性别和遗传隐私在凯·雷德菲尔德·贾米森（Kay Redfield Jamison）的朴素思想中
摘要：本文分析了两次1990年代的妇女回忆录，这些妇女因遗传性精神疾病而苦苦挣扎，她们对揭示自己的状况以及她们的启示是否会侵犯其密切关系的隐私表示焦虑。中世纪的供词诗在凯·雷德菲尔德·贾米森（Kay Redfield Jamison）的《无想的心灵》（1995年）和梅里·纳娜·纳娜·丹玛（Meri Nana-Nana-Mama Danquah）的柳树（Meri Nana-Mama danquah's Willow for Me）中影响自我披露的模式（1998年），尽管该成员担心对1960年代的遗传学和生物学精神病学的担忧。正如我们所显示的，围绕精神疾病的语言结构妇女在临床环境中的隐私，并包含了真实自我代表的性别和种族障碍。交叉语言使妇女能够对自己的状况发表声音，并以自己的条件获得私人身份。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
量子场论-物理学（LM-17）
o 通过详尽准确的描述、解释和例子，展示对内容和概念的知识和理解。 ● 应用知识和理解 o 在实际相关情况下应用概念。 ● 判断的自主性 o 始终如一地识别和分析来源和数据，始终如一地识别不同的观点及其含义。 ● 传达知识和理解 o 有效地组织信息和想法，并以完全清晰的方式传达信息和想法。 ● 沟通技巧 o 以完全适合受众和目的的方式传达信息和想法。 ● 继续学习的能力 o 开发有效的持续评估工具和方法，并选择适当的持续评估工具和方法。 期末考试和评分标准 了解量子场论的原理和模式，理解量子物理的事实和方法。 更多信息
XL在小场上的理论分析
摘要。XL首先是为了解决有限范围内确定的或过度确定的方程式系统，作为对多个密码系统的“代数攻击”。通过此类攻击（包括流密码）对基本的密码分析一直存在稳定的公告（例如，toyocrypt），PKC和更具争议性的密码（AES/Rijndael和Serpent）。对XL的先前讨论通常在模拟中很重，这当然很有价值，但我们希望更多地关注理论，因为理论和模拟必须互相验证，并且有些细微差别不易与模拟。在最近的这个方向上付出了更多的努力，但其中大部分仅限于大小的大基地，通常等于
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
触觉增强的辐射场 - CVF Open Access
我们提出了一个场景表示形式，我们称之为触觉的辐射场（TARF），它将视觉和触摸带入共享的3D空间。此表示形式可用于估计场景中给定3D位置的视觉和触觉信号。我们从一系列照片和稀疏采样触摸探针中捕获了场景的tarf。我们的方法利用了两个见解：（i）基于常见的触摸传感器建立在普通摄像机上，因此可以使用多视图几何形状中的方法对图像进行注册，并且（ii）在视觉和结构上相似的场景区域具有相同的触觉效果。我们使用这些见解将触摸信号注册到捕获的视觉场景中，并训练有条件的扩散模型，该模型带有从神经辐射场呈现的RGB-D图像，生成其相应的触觉信号。为了评估我们的方法，我们收集了一个TARF的数据集。此数据集比预先持有的现实世界数据集包含更多的触摸样本，并且为每个捕获的触摸信号提供了空间对齐的视觉信号。我们揭示了跨模式生成模型的准确性以及在下游任务上捕获的视觉效果数据的实用性。项目页面：https：// dou- yiming.github.io/tarf。
斯普林菲尔德公立学校综合技术计划 2024-2025
● 有保障的可行课程：有保障的可行课程确保所有学生在充足的教学时间内平等地获得学习机会。 ● 有目的性和平衡的使用：教师在使用技术方面的决定必须是有目的性和平衡的，以确保教学和评估能够带来持续的进步。 ● 技术使用框架：国际教育技术协会 (ISTE) 标准提供了一个框架来指导斯普林菲尔德公立学校的技术使用。它们为学生和教职员工提供了理想的能力。 ● 技术作为一种资源：技术是教师用来支持学生教育的资源。教师在适当的时间使用适当的资源进行高质量的教学实践。 ● 父母是孩子教育的合作伙伴：学校将与家庭沟通和合作，以有效支持数字公民和学生成功。
磁场中石墨烯纳米板的方向
使用外部田地对齐各向异性纳米颗粒是释放其巨大潜力的新型应用潜力的主要障碍之一。最著名的例子是石墨烯，这是一个2D纳米材料家族，自发现以来就受到了极大的关注。使用石墨烯增强机械，热，电或气势屏障特性，赋予抗菌特性等，在很大程度上取决于控制其在基质材料（即聚合物）内的方向的能力。在这里，我们总结了使用磁场的石墨烯取向的最新进展。审查涵盖了与磁场相互作用的基础物理学，理论连续性力学框架诱导取向，典型的磁场方向设置以及用来增强材料的穿孔量的最新进展的摘要。当前的趋势，当前对齐技术的局限性被突出显示，并确定了该领域的主要挑战。
屏蔽数据王国：掌握计算机的艺术...
在一个时代，信息占据了至高无上的“屏蔽数据王国：掌握计算机安全的艺术”是浏览复杂数字保护景观的重要指南。这本综合书籍研究了保护敏感数据免受网络威胁所必需的基本原理和高级技术。将理论见解和实际应用结合在一起，涵盖了各种各样的主题，包括加密，网络安全，威胁检测和事件响应。无论您是IT专业人员，网络安全爱好者，还是只是希望增强知识的人，这本书都是您掌握计算机安全艺术的确定资源。