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![[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx](/simg/e/e3f8757e0b227e33d0fbfa3853dda1fa3c9572ee.png)
[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx
关于艺术家 Christopher Kulendran Thomas 是一位现居伦敦和柏林的泰米尔裔艺术家，他的家人离开了位于斯里兰卡北部泰米尔人聚居地伊拉姆，那里的种族压迫和内乱不断升级，之后他在伦敦度过了成长的岁月。他大多是从远处观察斯里兰卡当代艺术如何从岛上冲突的灰烬中蓬勃发展起来，于是开始研究艺术创造现实的结构过程。如今，这位艺术家的工作室涉及众多学科，经常使用先进技术，是一种流畅的合作，将技术专家、建筑师、作家、记者、设计师、音乐家、活动家和艺术家聚集在一起，探索文化、技术和公民身份交叉点上各种尚未实现的可能性。Kulendran Thomas 是 New Eelam 的创始人兼首席执行官。
电池中的镍以及如何可持续保护
1 ENI，2050年的长期战略计划以及2020-2023，2020年2月28日，第8页，“我们的生物加工能力将于2023年为100万吨，没有Palm-File”。p 7 “expansion of bio-refining capacity to over 5 million tonnes per year, supplied exclusively with 2nd and 3rd generation "palm-oil free" feedstocks ” retrieved from : https://www.eni.com/en-IT/media/press-release/2020/02/long-term-strategic-plan-to-2050-and-action-plan-2020-202 3. HTML普通股东ENI SPA会议，2021年5月12日，股东会议之前的问题和答案，根据第127条第58/1998号立法法令第127条，第79页，第79页，“ ENI的实现ENI的“棕榈油自由”战略目标到2023年，我们将在2023年启动2023年启动，'Ens Promes，2522年，'Ens Promess ward of Drows ni ni，Press 25 The Inii，Press 25 Theri，Press 25 Theri，Press ni，Press of Drows opers opers''sers opsers''sers ops opers''提前在2023年底之前成为“无棕榈油”的目标”，从：https：//www.eni.com/en-it/media/media/press-release/2022/10/10/eni-concluso-approvvigionamento-di-palma.htmla.html> html
识别QHSW1的精细映射，这是...
mung bean是一种重要的经济作物，被认为是一种植物蛋白成分含量较高的作物，被视为蔬菜和谷物。在各种与产量相关的性状中，一百种种子重量（HSW）对于确定绿豆的产生至关重要。这项研究采用了200条线的重组植物线（RIL）人群，这些线群是通过全基因组重新取代进行基因分型的，以在四个环境中鉴定出HSW相关的定量性状基因座（QTL）。我们识别了HSW的5个QTL，每个QTL都解释了2.46 - 26.15％的表型差异。其中，QHSW1在所有四个环境中均在1号染色体上映射，解释了表型变化的16.65-26.15％。精细的映射和基于地图的克隆程序，以及重组的后代测试，有助于将QHSW1的候选间隔缩小到506 kb。QHSW1基因组间隔和与QHSW1紧密联系的标记的这种识别对于改善种子重量较高的绿豆品种的繁殖工作可能是有价值的。
格兰格茅斯炼油厂的经济贡献
由于我们无法对2023年前的支出数字进行分类，以了解苏格兰的适用支出（PWC UK被委托仅在2023年衡量炼油厂的贡献的影响），因此我们无法在此期间产生适用于适用支出的完全准确的图片。但是，通过使用2023年生成的每个公司的类别分类（上一张幻灯片中包含的总计），并且假设这些细分在2019年至2022年之间是一致的，我们可以估计在此期间，适用于苏格兰经济的适用支出可能是可能的。这遵循上一个幻灯片中使用的方法，将公司的支出分类为类别1、2和3，并在下图中表示。
固定缴款计划中的白标基金
另一个好处是增强了多样化。如前所述，某些资产类别或策略可能不适合计划参与者单独投资，但这并不一定意味着应该将它们完全排除在外。通过白标结构，计划发起人可以以受控和多样化的方式添加利基策略。新兴市场股票、高收益债券和核心私人房地产的投资产品可以为参与者带来重大利益。然而，一些计划发起人可能不认为它们是适合参与者的独立投资选择，因为它们波动性大、重点突出或流动性可能有限。将这些资产纳入白标结构可以实现更好的多样化，这对长期业绩大有裨益。白标结构还可以提供经理多样化，允许计划将多个投资经理和策略结合在一个选项中。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
