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前里韦萨尔特斯营地：国家启动地理定位和挖掘行动，以确定墓地的位置
感谢 INRAP 考古学家的研究，有关墓地潜在位置的重要线索已经出现并可得到验证。 2022 年，国家在前圣莫里斯拉杜瓦斯 (Saint-Maurice l'Ardoise) 营地遗址上开展了类似的行动，并于 2023 年 3 月 20 日确定了营地哈基斯儿童墓地的所在地，并确认了遗骸的存在。
太空：国防创新局通知 U-Space 为太空司令部进行低地球轨道行动演示
MBDA是一家独特的欧洲跨国集团，在复杂武器系统领域处于全球领先地位，在国家保护方面发挥着关键作用。欧洲导弹集团 (MBDA) 本着国际合作的精神而创建，其及其 15,000 多名员工共同努力支持法国、德国、意大利、西班牙和英国以及世界各地盟国的国家主权。作为创新加速器，MBDA 是唯一一家能够设计和制造复杂武器以满足三军（陆、海、空）所有当前和未来作战要求的欧洲集团。 MBDA 由空中客车公司（37.5%）、英国航宇系统公司（37.5%）和莱昂纳多公司（25%）所有。
疫苗接种，助推器和COVID-19医院
为了清楚起见，这是OIA请求。您已经在3月18日在媒体上说：“在上个月，只有11％的住院是那些拥有助推器的人。”首先，鉴于“疫苗接种”应该可以防止不良结果，为什么您要使用“仅”一词？肯定会在增强人口中进行一次住院，这是这些“疫苗接种”未能完成国家宣传的事情吗？其次，请提供数据以支持您的索赔。国家数据显示，上个月有超过20％的住院次数。最近的数据表明，增加的住院率超过33％。如果奥克兰统计数字为11％，那么在奥克兰以外的住院就必须高于20％ - 强调许多问题。请提供您指定的期间的共同住院数据的数据，包括：您数据所指的区域的边界。由于共同住院和住院治疗的人，由于其他原因而被分解的数据，并恰好具有阳性的Covid测试。请为那些免费的“疫苗”住院医师指定数据。请为那些被部分“接种疫苗”的住院医师指定数据。请指定部分“接种疫苗”的定义，如果这些数据包括最近完全“接种疫苗”的数据，请相应地分解这些数据。请为那些完全“接种疫苗”的住院医师指定数据。请为被提升的住院医师指定数据。响应请指定完全“接种疫苗”的定义，如果这些数据包括最近增强的数据，请相应地分解这些数据。请指定升高和分解的定义，因为住院治疗的时间少于1个月，1-2个月，2个月以上。
中国作为科幻小说的全球战略
引入智能专业化（S3）是2014年欧盟改革（EU）凝聚力政策的基本支柱，这代表了欧洲发展干预措施的重大战略转变。S3策略旨在通过允许采取更基于地点和自下而上的发展方法来动员欧盟每个国家和地区的经济潜力。然而，尽管S3在短时间内获得了显着，但尚无欧洲对S3策略在多大程度上真正反映出正在实施领土的经济特征和潜力的程度的广泛评估。本文通过关注其发展轴，经济/科学领域和政策优先事项来研究整个欧洲S3策略的特征，以评估情况。结果表明，S3策略表现出了目标的扩散，这一问题特别影响了政府质量较弱的地区。此外，策略通常与每个区域的内在条件有松散地联系在一起，并且主要模仿邻近地区在做什么。缺乏更简洁和专注的S3策略可能会破坏一个非常有趣且有价值的政策实验的有效性。
Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
武装部队部调动俄罗斯资产为乌克兰服务
* 欧洲和平基金 (EFF) 是经欧洲理事会 2021 年 3 月 22 日决定通过的一项预算外工具，其行动属于共同外交和安全政策 (CFSP) 框架之内。其目的是通过资助行动和援助措施，加强欧盟预防冲突、巩固和平和加强国际安全的能力。
发展中国家建筑业数字化障碍评估：前景
摘要 建筑业数字化带来诸多好处，但其在印度的广泛应用面临障碍。本研究旨在识别和分析阻碍印度建筑业采用数字化的关键障碍。该研究采用多阶段研究方法，包括文献综述以确定潜在障碍。随后，对印度建筑业的 162 名专业人士进行了问卷调查。调查显示，印度建筑业愿意接受数字化，并列举了诸如提高生产力和对建筑流程产生革命性影响等好处。大型组织表现出更大的积极性，而小型企业面临资源和知识方面的挑战，导致采用率较低。该研究确定了五个关键障碍主题，包括财务/资源限制、文化/组织限制、区域差异、数据安全/隐私问题以及意识/能力建设限制。这项研究的意义在于揭示关键障碍并为量身定制的干预措施提供见解，帮助利益相关者、政策制定者和研究人员驾驭印度建筑业不断发展的数字化格局。这项研究有助于探索印度建筑专业人士对印度建筑业尚未完全接受数字化的原因的看法。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
身体映射，疼痛可视化和映射无形
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