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共振电离激光离子源
摘要讨论了激光谐振电离技术在放射性离子束设备上产生的单个带电离子的生产中的应用。结合高效率和元素的选择性的abily是使谐振离子激光离子源（RILIS）成为许多放射性离子束设备的重要组成部分。在CERN，RILIS是Isolde设施中最常用的离子源，每年运营时间为3000小时。对于某些同位素，RILI也可以用作快速有意义的激光光谱工具，前提是光谱分辨率足够高以揭示核结构对原子光谱的影响。这可以研究具有生产率甚至低于每秒1个离子的同位素的核性质，在某些情况下，可以实现异构体选择性离子ization。总结了可用于在放射性离子束设备上实施共振激光离子的解决方案。涵盖了激光要求，离子源条件，选择性，效率和应用等方面。 还将描述在CERN ISOLDE设施实施的用于激光光束运输和控制，可靠性和易于操作的实际解决方案。涵盖了激光要求，离子源条件，选择性，效率和应用等方面。还将描述在CERN ISOLDE设施实施的用于激光光束运输和控制，可靠性和易于操作的实际解决方案。
垂直联合学习中的标签泄漏：调查
垂直联合学习（VFL）是一个分布式机器学习范式，它使用具有功能的被动方和带有其他标签的主动聚会进行协作训练模型。虽然VFL通过数据局部iZation提供隐私保护，但标签泄漏的威胁仍然是一个重要的挑战。标签泄漏是由于标签推理攻击而发生的，在这种情况下，被动方试图推断标签的隐私和商业价值。已经对这种特殊的VFL攻击进行了广泛的研究，但仍缺乏全面的摘要。为了弥合这一差距，我们的论文旨在调查现有的标签推理攻击和侵害。我们分别针对标签推理攻击和防御措施提出了两个新的分类法。除了总结当前的研究状态外，我们强调了我们认为具有强大的技术，并且可能会影响未来的研究。此外，总结了实验基准数据集和评估指标，以提供后续工作的指南。
我们站立：基准测试乌尔都语ASR模型
本文介绍了乌尔都语自动语音识别（ASR）模型的全面评估。我们使用单词错误率（WER）分析了三个ASR模型家族的性能：耳语，MMS和无缝M4T，以及对最常见的错误单词和错误类型（包括插入，删除和下限）的详细检查。我们的分析是使用两种类型的数据集进行的，请阅读语音和文章。值得注意的是，我们提供了第一个用于基准乌尔都语ASR模型的对话性语音数据集。我们发现，无缝的大型在读取的语音数据集上的表现优于其他ASR模型，而在对话的语音数据集中，Whisper-Large的表现最佳。此外，这种评估强调了仅使用定量指标来评估乌尔都语（例如乌尔都语）的ASR模型的复杂性，并提出了对强大的乌尔都语文本正常ization系统的需求。我们的发现为乌尔都语等低资源语言开发强大的ASR系统提供了有价值的见解。
![arxiv：2503.07248v1 [eess.iv] 2025年3月10日](/simg/4\43f9de42b733ea20bd637dd22f87f238bc24a518.webp)
arxiv：2503.07248v1 [eess.iv] 2025年3月10日
摘要胃肠癌的发生率仍然很高，尤其是在中国，强调了准确的预后评估和有效治疗策略的重要性。研究表明，腹部肌肉与脂肪组织组成与患者结局之间的相关性很强。但是，分析腹部组织组成的现有手动方法是耗时且昂贵的，限制了临床研究的可伸缩性。为了应对这些挑战，我们开发了一种AI驱动的工具，用于自动分析AB-DOMINAL CT扫描，以有效地识别和分割脂肪，皮下脂肪和内脏脂肪。我们的工具集成了多视图本地化模型和基于高精度的2D NNUNET分割模型，证明了局部iZation精度为90％，骰子得分系数为0.967，用于分割。此外，它具有交互式界面，使临床医生可以完善分割结果，从而有效地确保高质量的结果。我们的工具提供了一种标准化的方法，可有效提取关键的腹部组织，有可能增强胃肠道癌的管理和治疗。代码可在https://github.com/nanxinyu/ai-tool4abdominal-seg.git上找到。
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摘要：在湍流热风（TTW）下的垂直浮力频率B F ttw f在限制冬季的表面混合层方面起着重要作用。到目前为止，大多数全球海洋模型都太粗糙而无法解决此过程。在本文中，提出了B ttw F的量表参数化，并在冬季黑鲁道扩展的区域海洋模拟层次结构中实施，水平分辨率范围为27至1 km。参数 - ization取决于科里奥利参数，模拟模拟的湍流垂直粘度，水平密度梯度以及缩放关系，以调整模型水平分辨率对模拟水平密度梯度的影响。它显示了在粗分辨率模拟（27、9和3 km）以及在1 km模拟中核对B TTW F之间差异的良好技能，其中B TTW F可以很好地解决。此外，参数化的实现改善了粗分辨率模拟中表面混合层中所述的层化。
效率NETV2：较小的型号和更快的培训
可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加速我们的培训。许多以前的作品，例如渐进式调整（Howard，2018），FixRes（Touvron等人，2019年）和混合匹配（Hoffer等人，2019年），在培训中使用了较小的图像尺寸；但是，它们通常对所有图像尺寸保持相同的正则化，从而导致准确性下降。我们认为，对不同图像大小保持相同的规则ization并不理想：对于同一网络，小图像大小会导致小网络小组，因此需要弱的正则化；反之亦然，较大的图像大小需要更强的正则化来对抗过度拟合（请参阅第4.1节）。基于这种见解，我们提出了一种改进的渐进学习方法：在早期的培训时期，我们以较小的图像大小和较弱的正则化（例如，辍学和数据增强）训练网络，然后我们逐渐增加图像大小并增加更强大的调节化。建立在渐进式调整的基础上（Howard，2018），但是通过动态调整正则化，我们的方法可以加快训练而不会导致准确性下降。
Yara 2021 年综合报告 - 已通知
疫情扩大了我们在健康与安全方面的工作，还包括几项应对压力和疲劳的新措施。在过去两年中，我们在整个组织内制定了通用标准，以缓解压力并改善员工的福祉和安全。这些措施包括通过我们的保险政策获得外部咨询、带薪病假、在因疫情失业的情况下提供长达三个月的收入保障，以及新的全球育儿假标准，确保主要照顾者获得 6 个月的全薪，次要照顾者获得 1 个月的全薪。
DSP 杂志 (2007 年 4 月/6 月) - 技术标准化
《国防标准化计划杂志》（ISSN 0897-0245）由国防标准化计划办公室（DSPO）每年出版四期。本文所表达的观点为作者的观点，可能不代表美国国防部的官方政策。欢迎并鼓励向 DSP 杂志投稿信件、文章、新闻、照片和其他内容。将所有材料发送至 DSP 杂志编辑，J-307，国防标准化计划办公室，8725 John J. Kingman Road，Stop 6233，Fort Belvoir，VA 22060-6221。DSPO 对未经请求的材料概不负责。材料可以通过以下方式以数字方式提交：
DSP 期刊 (2007 年 4 月/6 月) - 技术标准化
《国防标准化计划期刊》（ISSN 0897-0245）由国防标准化计划办公室 (DSPO) 每年出版四期。本文所表达的观点均为作者的观点，并不代表美国国防部的官方政策。欢迎并鼓励向 DSP 期刊投稿信件、文章、新闻报道、照片和其他内容。请将所有材料寄送至 DSP 期刊编辑，J-307，国防标准化计划办公室，8725 John J. Kingman Road，Stop 6233，Fort Belvoir，VA 22060-6221。DSPO 对未经请求的材料概不负责。材料可通过以下方式以数字方式提交：
DSP 期刊 (2007 年 4 月/6 月) - 技术标准化
《国防标准化计划期刊》（ISSN 0897-0245）由国防标准化计划办公室 (DSPO) 每年出版四期。本文所表达的观点均为作者的观点，并不代表美国国防部的官方政策。欢迎并鼓励向 DSP 期刊投稿信件、文章、新闻报道、照片和其他内容。请将所有材料寄送至 DSP 期刊编辑，J-307，国防标准化计划办公室，8725 John J. Kingman Road，Stop 6233，Fort Belvoir，VA 22060-6221。DSPO 对未经请求的材料概不负责。材料可通过以下方式以数字方式提交：