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2025 年 1 月 31 日 图表：U 基金层级报告 时间
数据 CNTL ********* 日期 ********* 类型 基金描述 进入状态 基金 CMB EFF 期限 下次变更 10 当前 不受限制 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A 运营账户 2008 年 7 月 10 日 2099 年 12 月 31 日 A0 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A000 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A00001 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A02000 运营-斯普林菲尔德 YA 1950 年 7 月 1 日2099 年 12 月 31 日 A7 LNU 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A700 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A70001 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A72000 LNU 运营 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A72001 MSU AA 项目 YI 2009 年 4 月 9 日 2099 年 12 月 31 日 A72002 中国发展 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A9 WP 运营账户 NA 2008 年 5 月 15 日 2099 年 12 月 31 日 A904 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A90401 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A92000 WP 运营 YA 2012 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V0 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V000 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V00001 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V02000 助学金支付保留 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B 收入账户 2011 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B0 收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B000 大学范围收入账户 NA1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00001 大学范围收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B001 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00101 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02000 运动训练治疗 YA 2013 年 9 月 16 日 2099 年 12 月 31 日 B02001 精神团体产生的资金 YI 2020 年 1 月 17 日 2099 年 12 月 31 日 B02002 教职工参议院特别活动 YA 2013 年 11 月 26 日 2099 年 12 月 31 日 B02003 PRES 保留基金-NIETZEL YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02241 学校艺术中心 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02242 百年图书和活动 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02245 MSU 儿童俱乐部 YA 2013 年 9 月 23 日 2099 年 12 月 31 日 B02296 创新学院储备 YI 2015 年 6 月 2 日 2099 年 12 月 31 日 B02304 高等教育网络会议 YI 2013 年 1 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 B02416 OSE-熊带来希望 YI 2015 年 1 月 14 日 2099 年 12 月 31 日 B02459 VPD&I - 模式 YI 2023 年 8 月 30 日 2099 年 12 月 31 日 B02507 PUB AFF 名人堂仪式 YA 2013 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02552 ALLIE STRONG-筹款 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02565 体育-慈善活动 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02631 女子足球校友周末 YA 2015 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02735 网络无障碍峰会 YA 2018 年 11 月 29 日 2099 年 12 月 31 日 B02786 OIEC 无障碍项目基金 YA 2019 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02804 运动啦啦队训练营 YA 2021 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B002 教务长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00201 煤炭收入账户 NI 2025 年 1 月 22 日 2099 年 12 月 31 日 B00202 COB 收入账户 NA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02038 COB-ST JOHNS 高级工商管理硕士YA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02041 公交经济发展中心 YI 2024 年 11 月 25 日 2099 年 12 月 31 日
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
替代包装和葡萄酒我们应该超越绿色瓶子吗？埃里克·威尔克斯（Eric Wilkes），基兰·希拉姆（Kieran Hirlam）和尼尔·克里米格（Neil Scrimgeour），澳大利亚葡萄酒研究
占澳大利亚葡萄酒生命周期期间生产的温室气体排放的74％的运输和玻璃包装，这些区域是改善该行业减少碳足迹的努力的明显目标。在我们的“ net net Zero”系列的第四篇也是最后一篇文章中，作者比较了不同包装选项的碳足迹以及其选择中涉及的技术考虑。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
通过零件式层次结构消息传递
生成的3D部分组装涉及了解零件关系，并预测其6-DOF姿势，用于组装逼真的3D形状。先前的工作通常集中在各个部分的几何形状上，忽略了整个物体的零件。利用两个关键的观察：1）超级部分姿势提供了有关零件姿势的强烈提示，而2）由于较少的超级部分，预测超级零件的姿势更容易，我们提出了一个零件 - 整个层次结构消息传递网络，以实现有效的3D零件组件。我们首先通过在没有任何语义标签的情况下对几何相似部分进行分组，从而引入超级零件。然后，我们采用零件整体的层次编码器，其中超级零件编码器预测基于输入部分的潜在超级零件姿势。随后，我们使用潜在姿势转换点云，将其馈送到零件编码器中，以汇总超级零件信息和有关零件关系的推理以预测所有部分姿势。在培训中，仅需要地面零件姿势。在推断期间，超级零件的预测潜在可增强可解释性。Partnet数据集上的实验结果表明，我们的方法可以部分地达到最新的功能和连接精度，并实现可解释的层次结构组件。代码可在https://github.com/pkudba/3dhpa上找到。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
用于隔热和蒸发冷却的分级多孔陶瓷的 3D 打印
仅加热和冷却就占总能源使用量的一半。由于其中 66% 的能源来自化石燃料 [2]，因此，高效隔热和冷却材料对于降低人为 CO 2 排放至关重要。除了提供所需的热性能外，此类材料还应安全、可回收，并在制造和运行过程中消耗最少的能量。最先进的绝缘材料还不能满足这些要求。聚合物基绝缘体（例如发泡/挤塑聚苯乙烯和聚氨酯泡沫）的热导率相对较低，但耐火性和报废可回收性有限。尽管无机绝缘体具有固有的耐火性，但玻璃棉和矿棉在制造过程中涉及高能量过程，并且表现出被认为对人体健康有害的纤维形态。气凝胶是一种有吸引力的高性能绝缘无机材料，但其高成本迄今为止限制了其在小众应用中的使用。现有绝缘材料的优点和缺点为开发新技术提供了机会。多孔陶瓷因其成本低、耐火、可回收和导热系数相对较低等优点，最近作为替代隔热材料受到了越来越多的关注。[3–7] 除了隔热之外，多孔陶瓷还被用于通过实现建筑元素的被动冷却来改善建筑物的热管理。[8] 被动冷却依赖于渗入陶瓷孔隙中的水的蒸发，在蒸汽压缩技术出现之前，这种机制长期用于降低食物和水的温度。由于孔隙是隔热和蒸发冷却所需的关键结构特征，因此制造具有可控孔隙率的陶瓷对于开发用于建筑热管理的节能技术具有巨大潜力。在本研究中，我们使用湿泡沫模板 3D 打印分层多孔陶瓷，并研究其用于建筑元素热管理的隔热和蒸发冷却性能。分层多孔结构设计为包含大量大孔，可降低材料的导热性，同时还显示实现毛细管驱动被动冷却所需的微米级孔隙。利用粘土作为可回收、廉价且广泛可用的材料资源，我们首先开发了湿泡沫
人工智能作为权利的新前沿......
首先，我必须感谢我的导师卡洛·卡索纳托 (Carlo Casonato) 和保罗·特拉弗索 (Paolo Traverso)，感谢他们相信我，并勇敢地为我提供了在不同学科之间工作的机会。我特别感谢前者在写作过程中给予我的宝贵建议和持续支持，也感谢后者给予我机会经常接触布鲁诺凯斯勒基金会并结识在其中工作的优秀专业人士。我还要非常感谢整个 BioDiritto 研究小组 (Carla、Cinzia、Elisabetta、Giulia、Lucia、Marta I、Marta II、Sergio 和 Simone)，他们让我从第一天起就感到宾至如归，不断给予鼓励，并提供许多团队合作的机会，让我始终面带微笑。尤其是玛尔塔，她是我的宝贵向导和忠实盟友，在困难时期我可以向她寻求建议和安慰。我还要感谢安德里亚 (Andrea)、洛伦佐 (Lorenzo)、莫妮卡 (Monica) 以及 Trentino Salute 4.0 团队的其他成员，我非常感谢他们在一个对我来说完全陌生的环境中给予我的欢迎，以及他们为我提供的无数跨学科融合的机会。出于同样的原因，我将永远感激 Paolo、Giorgia 和 Federico，他们和我一样都是与基金会有联系的法学家，为我提供了取之不尽的思想、激励和建议。此外，我还得到了慕尼黑马克斯普朗克社会法和社会政策研究所以及哥本哈根大学生物医学创新法中心研究人员的大力帮助，他们使我在国外的研究期间成为与其他法系的法学家交流的宝贵机会。对于这些机会，我首先要感谢 Ulrich Becker 教授、Timo Minnsen 教授和 Marcelo Corrales Compagnucci 教授，他们负责这些中心并给予了我热烈的欢迎。然后，还有我的家人——自从我出生以来，他们一直默默地支持和忍受着我——还有我的朋友，所有人。安吉拉、安娜、克劳迪娅、克劳迪奥、达维德、弗朗西斯科、弗朗西斯卡、乔治奥、乔瓦尼、朱利奥、艾琳、卢卡、玛蒂娜、罗伯托以及其他从小就陪伴我走过道路的人；安娜、阿尔贝托、安东内拉、基娅拉、克里斯蒂安、克拉拉、费德里科、乔治娅、朱莉娅、米歇尔、奥兰、萨拉、西蒙娜，他们是后来才来的，但在我看来，他们一直都在那里； CNR 的人；马里奥 (Mario)、亚历山德罗 (Alessandro) 和 Dinamo Kave 的所有人；因为足球，队友们成为了旅途中的伙伴； Berdien、Federico、Giovanni、Marta 和 Matteo，感谢这个世界上罕见的真挚友谊；我已不再见到他，但对他的记忆将永远使这些年变得特别。最后，埃琳娜。她知道为什么。
参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。