由于带注释的样本稀缺,病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难,我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中,我们专门使用健康数据训练所提出的模型,以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器,以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是,我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解,该误解依赖于这样的假设:图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而,这种假设可能并不成立,特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响,特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制,我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中,特别是无病变投影。此外,我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索,同时抑制异常,利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现,将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
查看 TREE,沃伦顿,弗吉尼亚州,1915 年 2 月 20 日。 尊敬的 Jorn SHAFROTH,美国参议院,华盛顿特区 先生: 我获悉,由于公务繁忙,参议院外交委员会无法在本届会议期间就您最近提出并提交该委员会的参议院联合决议案 233 进行听证。如果是这样的话,我是否可以有幸通过这封信向委员会成员提出支持通过该决议的论据?:它旨在通过武装国际法庭和解除各个国家(其内部警察部队除外)的武装来结束国际战争。可以假定,我们的大多数公民都希望采取任何光荣而有效的手段来避免国际战争,只要同时我们的国家利益和理想能够得到至少与现在的国际体系一样强有力的保障,而这个国际体系归根结底是建立在战争中行使竞争力的基础上的。确实,所有国家都有人相信战争竞赛是为了人类的真正利益。即使能够,这样的人也不会为所有国际争端建立和平解决方案。他们认为,战争所带来的痛苦以及穷人和富人在备战时必须做出的牺牲,可以通过培养美德得到补偿,而如果我们完全不进行军事竞赛,人类就会失去这些美德。毫无疑问,尽管战争十分恐怖,但它确实具有吸引力,战争确实激发了人们的热情,这促使人们即使不关心他们所参与的冲突的价值,也要寻求战场。同样,人类仍然必须钦佩这种牺牲精神,这种精神促使一个人在理解国家纷争的情况下,为保卫国家而献出生命和财产。在全面讨论战争问题时,必须充分关注这一方面。但考虑到时间和篇幅的限制,在这篇文章中,长篇大论似乎并不明智。我们必须高兴地指出,即使
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像,其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL),已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支,包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛,该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中,Lakhani 等人 4 证明他们
冈比亚是西非的一个小国。它是非洲最小的国家之一,面积超过一万平方公里,人口为 250 万。然而,它是非洲人口最稠密的国家之一,57% 的人口集中在城市地区。旅游业、农业和建筑业是主要的经济部门,服务业和制造业正在增长。冈比亚是一个共和制国家,实行资本主义经济制度。国家实行多党制,总统既是国家元首,也是政府首脑。政府是一个行使行政权力的民主政府,而立法权则属于议会。我在下面找到的表格重点介绍了有关冈比亚表的一些统计指标。
材料科学领域只见证了极少数具有彻底改变我们世界的潜力的发现和技术进步,而二维 (2D) 材料的出现是其中的佼佼者。2004 年,石墨烯从石墨中分离出来,这种材料的特点是原子级薄度,主要受表面效应的影响,开辟了材料科学的新领域。二维材料的研究,包括石墨烯及其对应物,如硅烯、锗烯、磷烯,以及过渡金属二硫属化物 (TMD)、MXenes 和其他层状半导体,已经发展成为一项全球性的努力,涉及物理、化学、工程和生物等不同领域的数千名研究人员。二维材料的独特之处在于其层状结构,包括强的平面内化学键和层间弱的平面外耦合。这种结构排列允许单个原子层分裂,当材料厚度减小到单层或几层时,电子特性会发生非凡的变化。这种现象被称为量子限制,它赋予二维材料独特且往往出乎意料的特性,推动了对各个领域新应用和创新途径的探索。随着研究人员深入研究这些层状材料的复杂性,越来越明显的是,它们有望开启前所未有的可能性,为科学技术的突破性进步铺平道路。
从经济角度来看,仅洪水每年造成的损失就估计为 22 亿美元。例如,2004 年的洪水造成了约 20 亿美元的损失,影响了 3600 多万人,淹没了该国约 38% 的土地。同样,2017 年孟加拉国北部的洪水造成了估计 15 亿美元的经济损失,严重影响了基础设施、农业和住房部门。飓风也会造成毁灭性的经济影响。2007 年的飓风锡德造成了约 17 亿美元的经济损失,对住房、农业和基础设施造成了广泛破坏(UNDRR,2020 年)。2009 年的飓风艾拉造成了约 2.7 亿美元的损失,影响了沿海地区 390 万人的生计。此外,河岸侵蚀是一种经常发生的灾害,每年影响超过 200,000 人,每年经济损失估计达 5 亿美元,导致土地、住房和农业生产力的损失(世界银行,2018 年)。
EPBD 包括设定评估边界和计算一次能源的主要定义和原则。以下定义构成了 EPBD 中一次能源指标计算的起点:• 第 2 条定义 53“评估边界”是指测量或计算输送和输出能源的边界;1• 定义 58“能源使用”是指输入到提供 EPB 服务的建筑技术系统的能源,旨在满足能源需求;• 定义 62“输送能源”是指按能源载体表示的、通过评估边界供应给建筑技术系统以满足考虑的用途或生产输出能源的能源;• 定义 63“输出能源”是指按能源载体和一次能源因子表示的、输出到电网而不是在现场自用或其他现场用途的可再生能源的比例;
物理科学 – 数学 – 计算机科学 1. 简介 欧莱雅—联合国教科文组织女性科学家国际奖设立于 1998 年,旨在表彰和支持世界各地杰出的女性科学家。 每年,我们会轮流表彰五位在生命科学或物理科学、数学和计算机科学领域为科学进步做出的贡献的获奖者。 2025 年的国际奖项将表彰物理科学、数学和计算机科学领域的五位杰出科学研究人员,她们的工作地区包括: - 非洲和阿拉伯国家 - 亚洲和太平洋地区 - 欧洲 - 拉丁美洲和加勒比地区 - 北美洲 五个地区各将选出一名候选人,决定因素是候选人的工作地点至少为 5 年,而不是国籍。五位获奖者每人将获得 100,000 欧元的奖金。 2. 资格标准 候选人必须: - 得到国际科学界的科学认可, - 积极参与科学研究, - 在附录 1 所列的任何科学领域工作。候选人没有年龄限制。
15:45 – 16:00 欧盟人工智能法案:医疗保健领域的新机遇和挑战 演讲者:Neringa Gaubienė 博士(维尔纽斯大学) 演讲将讨论欧盟人工智能法案及其对医疗保健行业的影响,重点关注新机遇和挑战。该法案于今年 8 月生效,建立了一个四级风险分类系统,医疗保健中使用的人工智能系统通常属于高风险类别,需要严格的透明度和安全标准。为了确保患者的信任,该法案要求透明的文档、定期审计和高网络安全要求。