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基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。
高中虚拟课程卓越学校卓越学校的数字支持平台：第3，第二个AC，第一ACD TI，ACD TI终端，
示例论文：青年对农业的兴趣的下降源于几个因素。首先，现代生活方式优先考虑城市化和技术驱动的职业，而不是农业活动。其次，与其他行业相比，农业被认为是劳动密集型，盈利较低。第三，缺乏获得土地，资源和财政支持的机会会阻止年轻人追求农业。为了扭转这一趋势，政府和组织必须促进创新的农业技术，提供激励措施，并提高人们对可持续农业的重要性粮食安全和经济增长的认识。
用于混合 EEG-fMRI 神经反馈预测的稀疏 EEG 信息 fMRI 模型
通过功能性磁共振成像 (fMRI) 或脑电图 (EEG) 这两种互补方式测量大脑活动，是神经反馈 (NF) 机制背景下大脑康复方案的基本解决方案。虽然 NF-EEG（根据 EEG 信号计算出的实时神经反馈分数）已经被探索了很长时间，但 NF-fMRI（根据 fMRI 信号计算出的实时神经反馈分数）出现得更晚，并且提供了更可靠的结果和更具体的大脑训练。同时使用 fMRI 和 EEG 进行双模态神经反馈疗程（NF-EEG-fMRI，根据 fMRI 和 EEG 计算出的实时神经反馈分数）对于制定大脑康复方案非常有前景。然而，fMRI 对患者来说很麻烦，也更累。本文的原创贡献涉及仅从 EEG 记录预测双模态 NF 分数，使用训练阶段，其中 EEG 信号以及 NF-EEG 和 NF-fMRI 分数都可用。我们提出了一个稀疏回归模型，该模型能够利用 EEG 仅预测运动想象任务中的 NF-fMRI 或 NF-EEG-fMRI。我们比较了从所提模型得出的不同 NF 预测因子。我们发现，与经典 NF-EEG 分数相比，从 EEG 信号预测 NF-fMRI 分数可以为 NF-EEG 分数添加信息，并显著提高与双模 NF 会话的相关性。
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
生物地球化学信息的神经网络（BINN），以提高模型的准确性
Haodi Xu 1, † , Joshua Fan 2, † , Feng Tao 3, † , Lifen Jiang 1 , Fengqi You 4 , Benjamin Houlton 3 , Ying
网络知情性：使用CVSS增加对入侵检测系统的信任
入侵检测系统（IDSS）是必不可少的网络安全组合。以前的网络攻击检测方法更多地依赖于签名和规则来检测网络攻击，尽管过去十年来范式发生了变化，机器学习（ML）实现了更有效，更灵活的统计方法。，ML目前无法将网络安全信息集成到其内部运作中。本文介绍了网络知情性，这是一个新的指标，考虑到网络安全信息，以更明智地表示绩效，受到遇到的攻击的严重性的影响。该指标在网络安全方面使用了事实：共同的漏洞评分系统（CVSS）。在两个公共数据集上的结果表明，这种新的度量标准验证了使用通用指标获得的结果。此外，这种新的度量强调了基于ML的IDSS，优先考虑了严重攻击的高度绩效，这对通用指标看不到。因此，这个新的指标通过弥合ML和网络安全之间的差距很好地完成了通用指标。
Ž经验和在创伤性实践中的作用
致谢III表viii第一章：引言1个儿童创伤的影响1在学校中的创伤结果4在学校创伤框架内的四个通用筛查者6 6创伤型MTSS模型7学校心理学家的作用7学校心理学家的作用创伤18创伤和库维德的患病率19 19 19个经历创伤的学生的法律保护22筛查26筛查26范围内的精神健康和创伤的方法27联邦立法和专业标准43学校心理学家在学校心理学家在Trauma-Informed Schools中的作用48 Chartrusive 52 Deation 52 Inderion 52 Deation 52 Deative 52 Deative 58 Inderion 58 Modical Desightion 58 Modical Design Design Desightion 58 Modical Design Inderion 58 Modical Design Inderion 58 63分析65研究人员的位置71第四章：结果73主题1：学校心理学培训对实践的影响74主题2：基于学校的创伤信息支持79主题3：基于学校创伤的实践障碍。
多个对象跟踪的变压器：探索视觉
多对象跟踪（MOT）是各个领域的关键任务，例如官能分析，监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究，在训练和部署经典的逐个检测范式的同时，在实现先进的性能的同时，训练和部署更快，更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络（CNN）和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入，但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽，这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合，并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。
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1.0 介绍和背景 感染人类的痘病毒科正痘病毒 (OPXV) 包括天花病毒、痘苗病毒（天花疫苗 ACAM2000 和天花/猴痘疫苗 Jynneos 中的病毒）、猴痘病毒 (MPXV)、牛痘病毒、阿赫梅塔病毒和北方痘病毒（以前称为阿拉斯加痘病毒）。天花的病因天花病毒是唯一一种专门影响人类的病毒，而其他病毒则是人畜共患感染，也可以在人与人之间传播。痘病毒感染可能局限于皮肤或播散。感染的最初部位可能是皮肤、粘膜表面或呼吸道。正痘病毒，例如猴痘（以前称为猴痘），也可引起严重的临床疾病，包括但不限于脑炎、严重炎症反应综合征、呼吸衰竭、头部疼痛和颈部淋巴结肿大（伴或不伴有呼吸道和/或吞咽障碍）、皮疹期大面积皮肤破损和/或其他脓毒症综合征。