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在当前和未来的气候场景下，预测全球潜在的Sweet Osmanthus（Osmanthus Fragrans）
抽象的Osmanthus Fragrans是一棵有价值的美化树，在全球范围内受到赞赏。但是，O的最佳环境条件。芬兰种植尚未详细研究，这阻碍了该植物的野生资源及其商业剥削的保存。应用最大熵模型来评估影响O的环境变量的重要性。Faprans分布。将来自O的629个全局分布点的数据组合在一起。Fragn，对气候变化对当前物种和未来的合适栖息地的地理分布的潜在影响做出了预测。结果表明o。Faprans更喜欢温暖而潮湿的生长环境。在当前气候条件下，o的潜在栖息地。Faprans主要位于大陆的东部沿海地区中等和低纬度地区。影响其分布的主要环境变量是最温暖的季度，温度季节性和最温暖季度的平均温度。分析表明，气候变化中当前趋势的延续将导致O的合适栖息地进一步降低。Faprans的增长，全球质心将转移到东南。这些发现提供了对气候变化对O的影响的见解。Faprans栖息地，并为该物种的野生资源保存和未来抗气候变化的品种提供了指导。
弗里曼特尔圣母大学医学院
HIV □ 丙型肝炎 □ 请转发所有相关病理学检测的副本 □ 医生姓名首字母_____ 此表格必须由医生或授权注册护士（免疫接种提供者）签字 医生/注册护士姓名：执业印章 ___________________________________________ 签名：__________________________________ 医疗机构：__________________________
解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1
Samantha Reed，DNP，PMHNP-BC课程vitae
研究经验资助了研究补助金 - N/A学生奖的教师赞助商 - N/A出版物Thomas，J。，Moring，J。Baker，S.，Walker，M.，Warino，T.，Hobbs，T.，Lindt，Lindt，A。＆Emerson，T。单词重要吗？医疗保健提供者对糖尿病术语的使用。健康，风险与社会，19（5-6），301-315 Thomas，J.，Calmes，J.，Baker，S。，＆Kepler，M。成为患有2型2型糖尿病的危险意味着什么？家庭很重要。美国健康研究杂志，34（4），184-195。演讲Reed，S。（2024年8月）。心理药理学。PowerPoint在怀俄明州拉拉米大学咨询中心提出。Reed，S。（2023年，11月）。 物质使用障碍筛查和下一步。 PowerPoint在Echo中呈现，虚拟演示。 McGee，N。，Proctor，J。，＆Reed，S。（2023年，4月）。 行为健康融合：增加农村社区患有阿片类药物使用障碍的人的护理机会。 PowerPoint在WY Laramie的农村医疗保健会议上发表。 Baker，S.，Freitas，J。和Maldonado，R。（2021年，4月）。 在集成护理环境中改善温暖的交接：质量改进计划。 PowerPoint在怀俄明大学护理研究与奖学金日，虚拟演讲中发表。 Baker，S.，Walker，M.，Woods，T.，Griffith，M.，McNamee，H.，Clark，H。，＆Thomas，J. （2016年4月）。 对“糖尿病前期”一词的看法：一项试点研究。 海报在西方护理研究所会议上发表，加利福尼亚州阿纳海姆。Reed，S。（2023年，11月）。物质使用障碍筛查和下一步。PowerPoint在Echo中呈现，虚拟演示。McGee，N。，Proctor，J。，＆Reed，S。（2023年，4月）。行为健康融合：增加农村社区患有阿片类药物使用障碍的人的护理机会。PowerPoint在WY Laramie的农村医疗保健会议上发表。Baker，S.，Freitas，J。和Maldonado，R。（2021年，4月）。 在集成护理环境中改善温暖的交接：质量改进计划。 PowerPoint在怀俄明大学护理研究与奖学金日，虚拟演讲中发表。 Baker，S.，Walker，M.，Woods，T.，Griffith，M.，McNamee，H.，Clark，H。，＆Thomas，J. （2016年4月）。 对“糖尿病前期”一词的看法：一项试点研究。 海报在西方护理研究所会议上发表，加利福尼亚州阿纳海姆。Baker，S.，Freitas，J。和Maldonado，R。（2021年，4月）。在集成护理环境中改善温暖的交接：质量改进计划。PowerPoint在怀俄明大学护理研究与奖学金日，虚拟演讲中发表。Baker，S.，Walker，M.，Woods，T.，Griffith，M.，McNamee，H.，Clark，H。，＆Thomas，J. （2016年4月）。 对“糖尿病前期”一词的看法：一项试点研究。 海报在西方护理研究所会议上发表，加利福尼亚州阿纳海姆。Baker，S.，Walker，M.，Woods，T.，Griffith，M.，McNamee，H.，Clark，H。，＆Thomas，J.（2016年4月）。对“糖尿病前期”一词的看法：一项试点研究。海报在西方护理研究所会议上发表，加利福尼亚州阿纳海姆。Baker，S.，Calmes，J.，Cummings，M.，Kepler，M.，Kazmar，K。，＆Thomas，J。 （2015年4月）。 有患2型糖尿病的风险意味着什么？ 海报在新墨西哥州阿尔伯克基西部护理研究所会议上发表。Baker，S.，Calmes，J.，Cummings，M.，Kepler，M.，Kazmar，K。，＆Thomas，J。（2015年4月）。有患2型糖尿病的风险意味着什么？海报在新墨西哥州阿尔伯克基西部护理研究所会议上发表。
移动AIGC的跨模式生成语义通信：联合语义编码和及时工程
于2023年12月20日收到； 2024年6月18日修订； 2024年8月20日接受。出版日期2024年8月26日；当前版本的日期2024年11月5日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会（NSFC）的一部分，根据赠款62102099和授予U22A2054的赠款，部分由Guangzhou基础研究计划，根据Grant 2023A04J1699的赠款，一部分是由Guangdong Basic和Grant Indied Basic Research Foundation下的Grant 2023A151515151514 01137。这项研究也得到了新加坡国家研究基金会的一部分，部分由InfoComm媒体发展局在其未来的通信研发研究和发展方面的一部分，部分由国防科学组织（DSO）国家实验室根据AI新加坡计划，根据Grant FCP-NTU-RG-2022-010和Grant FCP-ASTRORE的GRANT FCP-ASTRASTAR TAIRISTION，在Grant FCP-NTU-RG-2022-010和下第1层在赠款RG87/22下，部分由NTU金融计算技术中心（NTU-CCTF）。这项研究也部分得到了Sutd SRG-ISTD-2021-165的支持，部分由Sutd-Zju的想法在Grant Sutd-Zju（VP）202102下的一部分，部分由新加坡教育部，新加坡教育部在SMU-SUTD下的22-SISSIS-SIS-SIS-SIS-SMU-048和STAIRITY pactiatiatiatiatiatiatiatiation in. Smu-sutd pransiatiatiatiatiatiations praintiatiatiatiatiatiations pransiatiatiatiatiationnif。NSF在Grant CNS-2148382下部分支持Shiwen Mao的工作。建议接受J. Ren。（通讯作者：Jiawen Kang。）
使用深度学习，语义
地址：巴基斯坦木尔坦电子邮件：imrankhurshid25@gmail.com摘要自动驾驶引起了人们的重大关注，因为它可以实时消除严重的驾驶风险。虽然自动驾驶汽车在很大程度上依赖传感器来进行车道检测，障碍物识别和环境意识，但由于诸如阴影，不良的车道标记和障碍物视图之类的因素，准确的车道识别仍然是持续的挑战。尽管计算机视觉的进展，但这个问题尚未完全解决，这在当前文献中存在差距。这项研究的主要目的是通过开发增强的车道检测系统来应对这些挑战。为了实现这一目标，该研究集成了先进的技术，包括语义分割，边缘检测和深度学习，再加上来自相机，激光雷达和雷达的多传感器数据融合。通过采用这种方法，该研究研究了各种泳道检测方法，并根据准确性，特异性和处理速度对现有系统的拟议模型进行了基准测试。初始发现表明，语义分割和多传感器融合的组合可改善实时场景中的车道检测。所提出的模型达到了97.8％的车道检测准确性，特异性为99.28％，平均处理时间为0.0047秒。本研究不仅解决了现有车道检测系统的局限性，而且还提供了改善自动驾驶汽车道路安全性的见解。关键字：车道检测，语义细分，边缘检测，自动驾驶汽车。
内部邪恶：通过休眠硬件Trojans的机器学习后门
摘要 - 后门对机器学习构成了严重威胁，因为它们会损害安全系统的完整性，例如自动驾驶汽车。虽然已经提出了不同的防御来解决这一威胁，但他们都依靠这样的假设：硬件加速器执行学习模型是信任的。本文挑战了这一假设，并研究了完全存在于这样的加速器中的后门攻击。在硬件之外，学习模型和软件都没有被操纵，以使当前的防御能力失败。作为硬件加速器上的内存有限，我们使用的最小后门仅通过几个模型参数偏离原始模型。为了安装后门，我们开发了一个硬件特洛伊木马，该木马会处于休眠状态，直到在现场部署后对其进行编程。可以使用最小的后门来配置特洛伊木马，并仅在处理目标模型时执行参数替换。我们通过将硬件特洛伊木马植入商用机器学习加速器中，并用最小的后门来证明攻击的可行性，以使其对交通符号识别系统进行编程。后门仅影响30个模型参数（0.069％），后门触发器覆盖了输入图像的6.25％，但是一旦输入包含后门触发器，它就可以可靠地操纵识别。我们的攻击仅将加速器的电路大小扩大了0.24％，并且不会增加运行时，几乎不可能进行检测。鉴于分布式硬件制造过程，我们的工作指出了机器学习中的新威胁，该威胁目前避免了安全机制。索引术语 - 硬件木马，机器学习后门。
通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议
多边形网格已成为离散近似3D形状的标准，这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而，这种不均匀性导致网格结构的不规则性，使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割，从而可以良好准确。最近，变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力，至少在CNN模型中取得了表现，从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势，我们提出了一种基于变压器的方法，用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上，对三组Coseg数据集进行了实验结果（Wang等，2012）。（2017）和Shapenet基准（Chang等，2015），展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
蛋白质语言模型在无结构的...
理性药物设计的一个主要支柱一直是通过对接进行虚拟筛查（VS），这通常是基于结构的药物设计（SBDD）[1]。在对接中，分子配体通常通过使用生物物理定义的约束或机器学习（ML）方法在蛋白质口袋中构象构象，并且具有相应计算的结合亲和力报告的最佳姿势。典型的VS管道将通过图书馆进行迭代进行对接，通常由数百万到数十亿至数十亿个独特的化学化合物组成，并基于衍生的亲和力对配体进行对配体进行排名 - 然后得分的配体将继续进行下一个药物开发的下一个药物开发，无论是通过计算方法，例如分子动力学（MD）仿真或通过实验性验证或实验性验证[2]。
