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设计欧洲2025-新闻稿
今年，来自ESCP商学院的1,300多名管理学生（整个第一年的队列）将聚集在欧洲议会的“设计欧洲”的半决赛中，他们将在其中交换论点，谈判，抢断并就关键问题进行谈判：欧盟的经济和技术竞争力。自2009年以来由ESCP组织，今年将以最大的学生为特色。2025年3月10日至11日，来自ESCP的所有欧洲校园的1,300多名学生将有机会参加欧洲中心的这种独特的学习经验。设计欧洲是一种为期4个月的互动和沉浸式学习经验，在欧洲议会的最后阶段达到高潮。它的目的是通过模拟的谈判和投票，向学生介绍欧洲机构内部决策的内部运作。每个学生都扮演欧洲议会议员（MEP）的角色，参加了导致最终投票并通过欧洲议会通过决议草案的谈判。代表团代表倡导他们的提议，从事辩论以捍卫自己的立场。学生然后向大会展示自己的项目，就像真正的欧洲议会议员一样。该项目旨在提高对未来领导人的欧洲机构和流程的认识。“作为具有深厚欧洲身份的商学院，ESCP致力于使学生对塑造我们世界的机构有深刻的了解设计欧洲体现了这一任务，使我们的各个校园的学生团结起来，获得了独特的机会，可以亲身体验民主进程，并为明天的全球挑战提供了必不可少的领导能力。尤其是在重大环境，社会和技术转变的这一刻，我们为未来的领导人做好真正的影响而感到自豪
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
EGFR、AREG 和 EREG 的预后意义...
材料和方法：我们研究了 EGFR、AREG 和 EREG 在 MIBC 中的预后意义。通过 qRT-PCR 对曼海姆大学医院（MA；中位年龄 72 岁，四分位距 [IQR] 64 – 78 岁，25% 为女性）接受根治性膀胱切除术的 100 名 MIBC 患者的组织样本进行基因表达和拷贝数分析。在忠北和 MDACC 队列中，对 2017 年 TCGA MIBC 队列（中位年龄 69 岁，IQR 60 – 77 岁，27% 为女性）中的 361 名患者进行了结果验证。使用 Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验和 Spearman 相关性将基因表达与临床病理参数相关联。使用 Kaplan-Meier 和 Cox 比例风险模型分析总体生存率 (OS)、癌症特异性生存率 (CSS) 和无病生存率 (DFS) 基因表达。
设计人工智能聊天机器人
● 计算机科学家（和应用程序设计师）赋予聊天机器人独特的个性。● 人工智能聊天机器人在聊天时还可以“表达情绪”，如快乐、悲伤或兴奋。聊天机器人被教导去理解这些情绪，以便它能够用正确的词语做出回应，即使它实际上无法感受到这些情绪。● 人工智能聊天机器人有记忆。它们可以记住你与它们的对话，并利用这些对话以像与朋友聊天一样的方式做出回应。
认知神经科学革命的困境
神经结构表示是脑图或模型样结构，在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心，因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是，这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里，我认为，无论观察的时空尺度如何，我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”（第1节），并勾勒出对结构表现形式的突出，广泛采用的说法（§2）。然后，我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告，认为它们都没有报告存在结构表示的存在（§3）。在对我的分析（第4节）偏转了某些直觉异议之后，我将得出的结论是，在没有神经结构表达的情况下，代表性和机制不能融合在一起，因此“认知神经科学革命”被迫放弃其承诺之一（第5节）。