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引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
Una 将在不久的将来生产 47 兆瓦太阳能
Sh. Rahul Lotheta，经理（公共关系）、编辑、电子通讯，喜马偕尔邦电力有限公司，公司办公室，Himfed 大厦，BCS，新西姆拉，西姆拉 - 171009 (HP)。电子邮箱：enewsletter@hppcl.in prohppcl@gmail.com
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
研究有助于解决人工智能生成的虚假信息
人工智能生成的虚假信息与传统的人类生成的虚假信息有何不同？在这里，我们重点介绍了四个潜在的差异因素：规模、速度、易用性和个性化。首先，人工智能使大规模生产虚假信息活动的内容变得更加容易，这些内容可以转化为更多的虚假故事、同一故事的多种变体、不同语言的呈现、自动对话等等。其次，与手动内容生成相比，人工智能技术可以在几秒钟内生成虚假信息。前两个因素——规模和速度——对事实核查人员来说是一个挑战，因为他们将被虚假信息淹没，但仍需要大量时间来揭穿真相。第三，随着人工智能工具更广泛地渗透到社会中，它们将降低开展影响力行动的门槛。人们可以使用人工智能工具创建逼真的假图像和视频，而无需专业知识或耗时的手动编辑。这可能会使网络喷子农场变得民主化。第四，人工智能技术使得针对特定受众（或个人）及其偏好或信仰发起个性化的虚假信息活动成为可能，而无需深入了解目标的语言或文化。例如，个性化的虚假信息可能针对不同年龄、政治意识形态、宗教信仰和性格类型（例如外向或内向）的人，这可能会增加虚假信息活动的说服力。那些已经被社会边缘化或媒体素养较低的人可能特别容易受到攻击。
小野制药签署抗体药物偶联物 LCB97 许可协议，以及生成新型 ADC 候选药物的研究合作和许可协议
LigaChem Biosciences, Inc. (LCB) 是一家临床阶段生物制药公司，致力于通过利用药物化学专业知识来发现和开发创新药物，使传统生物制剂更具针对性和效力，从而造福于患有高度未满足医疗需求的疾病的患者。LCB 正在抗生素、抗纤维化、肿瘤学和 ADC 平台技术等治疗领域推进可持续的管道。有关更多信息，请访问 https://ligachembio.com/index.php?lang=e 。联系人：小野制药株式会社企业传播部 public_relations@ono-pharma.com
人们对标有AI生成的头条持怀疑态度...
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
聊天机器人产生的150万材料叙事
人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
审查了从水电解产生的氧气的机会
该报告的范围是主要关注氧气市场，生产场景和最终在该项目中考虑的案例研究中使用机会。基于讨论的氧气的各个市场，钢铁行业对绿色氢的未来进行了巨大的投资，因为在其过程中需要大量的过程才能摆脱依赖煤炭的生产。该病例已被研究以提供从100兆瓦电解器产生的氧气以用于燃烧或炉子。加工氧气以去除氢和水以去除氢和水。它将进一步压缩至15个bar，可以通过管道运送到钢铁行业。同样，研究了另一例，用于在医院提供2500张病床的医用氧气，每年需要约1,210万NM3的氧气。提出了一个由近海风电场供电的20 MW电解器，然后在200 bar处通过圆柱运输纯化的氧气。
英国政府的目标是到 2035 年利用太阳能发电 70 吉瓦。迅速实现这一目标将是实现目标的重要组成部分
1 根据规划，我们假设这三个太阳能发电场将占用 35 公顷 2 级农业用地、292 公顷 3a 级土地、1,339 公顷 3b 级土地和 411 公顷 4 级土地（参见：Gate Burton、Mallard Pass 和 Sunnica）。这些计划表明，农业生产力最高的 1 级土地不受影响。我们假设 2 级和 3a 级土地是可耕地（英格兰的可耕地面积大约等于英格兰 1、2 和 3a 级土地的面积），动物在 3b 级和 4 级土地上放牧。因此，我们根据国家粮食战略的分析估算了这些地区的产量损失百分比，即英国 84% 的卡路里产量来自 37% 的可耕地，16% 的卡路里产量来自 63% 的放牧农田。根据英国每人每天的卡路里供应量估计为 3.344 千卡，其中 49% 的卡路里是在国内生产的，我们计算出这三个太阳能发电场将损失多少卡路里。相比之下，使用标准的能量密度估计值，2024 年小麦产量与 2023 年相比减少了 27%，这比三个太阳能发电场造成的粮食损失高出 5,761 倍。