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1 大型科技公司和硅谷如何改变......
2024 年 4 月 17 日 — 2019 年至 2022 年期间，美国军方和情报机构授予大型科技公司合同，最高金额至少为 530 亿美元......
人工智能在改变患者护理和诊断流程中的作用
人工智能 (AI) 在医疗行业内患者护理和诊断流程的变革中发挥着越来越重要的作用。本文探讨了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等 AI 技术对提高诊断准确性、简化患者护理和增强临床工作流程的变革性影响。通过分析最近的进展和案例研究，本文重点介绍了 AI 驱动的工具如何支持早期疾病检测、个性化治疗计划和患者数据的有效管理。它还探讨了与 AI 实施相关的潜在挑战和道德考虑，例如数据隐私和算法偏差。本文最后概述了 AI 在医疗保健领域的未来方向，强调需要继续研究、跨学科合作和监管框架，以最大限度地发挥 AI 的优势，同时解决潜在风险。通过这一探索，本文旨在全面了解 AI 在推进患者护理和诊断实践方面的作用，最终有助于建立更有效、更公平的医疗保健系统。
下一步的可持续可拉伸电池
摘要尽管对行业4.0提供供应链弹性（SCR）的机会感兴趣，但对此类贡献的基本机制知之甚少。该研究开发了一个路线图，该路线图解释了供应链如何利用行业4.0 SCR功能。该研究进行了以符合条件为中心的文献综述，并确定了16个功能，该功能通过该功能4.0增强了SCR。结果表明，所确定的行业4.0 SCR功能高度相互关联，供应链成员应将其数字化策略与行业4.0提供这些功能的顺序保持一致。行业4.0对SCR的贡献首先涉及提供以数据为中心的功能，例如供应链自动化，信息和通信质量，过程监视和可见性。行业4.0进一步允许供应链合作伙伴更好地协作，以改善供应链图，复杂性管理和创新功能。通过这些功能，通过提高供应链操作的透明度，灵活性和敏捷性，行业4.0提供了更依赖但因此的弹性功能，例如供应链响应能力，自适应能力和连续性管理。路线图进一步解释了每对行业4.0 SCR功能如何相互相互作用，同时促进供应链的整体弹性。该研究讨论了可能的含义，并概述了未来研究的重要途径。
一般均衡经济中的转移悖论
摘要：转移悖论是一般均衡理论中的经典悖论，即影响均衡价格的资源转移使捐赠者受益而损害接受者。本文使用预测会出现这种悖论的三主体纯交换经济的理论框架对转移悖论进行了实验研究。进行了两种处理。在第一种处理中，实验经济中每个主体角色都有一个受试者。在另一种处理中，实验经济中每个主体角色有五个受试者（总共 15 个受试者）。实验结果表明，主体之间的禀赋转移影响了市场清算价格，因此捐赠者从这种转移中受益，这与竞争均衡理论一致。在群体规模较大的处理中，均衡效应最强，这与拥有更多市场参与者会鼓励他们表现出竞争性的想法相呼应。此外，当有转移的选择时，大多数捐赠主体会内生地决定调整禀赋分布。详细分析发现，受试者的转学决定主要受到价格均衡效应的驱动，他们的决定基本不受其测量的认知能力水平的影响。
II 型二维异质结构中层间共振能量转移的主导作用
图 1. (a) 单层 (1L) MoSe 2 和 ReS 2 晶体结构。上图显示晶体结构的侧视图，下图显示晶体结构的顶视图。侧视图显示了这些层状材料上偶极子平面内取向的示意图。(b) 样品 1 (S1) 的 ReS 2 -MoSe 2 异质结构的光学图像。插图是样品侧视图的示意图。(c) MoSe 2 、ReS 2 和 HS 区域的拉曼光谱。HS 拉曼光谱由来自各个 1L 区域的不同振动模式组成。(d) 在透明蓝宝石基板上制作的类似异质结构的三个不同区域的吸收光谱数据（样品 2，S2）。MoSe 2 A 和 B 激子峰清晰可见，ReS 2 较低能量吸收峰用箭头标记。HS 光谱由两个 1L 区域的峰组成。
信息论中的最佳重正化群变换
最近，引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量，即实空间互信息，该算法可确定相关的低能自由度。受此启发，我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明，完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围，并且对于无序系统，它会抑制重正化无序分布中相关性的产生，从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化，通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象（即汉密尔顿量和无序分布）性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
解剖学知情的混合图CNN-TransFormer ...
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是，在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer，这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架，该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征，而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外，TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中，TractGraphFormer在大的儿童数据集（n = 9345）和年轻人（n = 1065）中表现出强烈的表现。总的来说，我们的方法表明，WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别，并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力，以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
避免数字化转型中的价值衰减
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