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在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
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soufflet麦芽是世界领先的麦芽啤酒，在欧洲，亚洲，非洲，非洲，澳大利亚和美国的20个国家 /地区拥有41个麦芽厂，以及2300多名员工。Soufflet Malt每年拥有370万吨麦芽的生产能力，以满足其客户的需求 - 大型啤酒厂和精酿啤酒厂，酿酒厂和其他工业玩家。Building on its local farming roots and global reach, Soufflet Malt acts as a trusted supplier of quality malt, serving customers through household brands such as Cryer Malt, Barrett Burston, Scotgrain Agriculture, Tchecomalt, Castle Malting Group, Bairds Malt, Canada Malting Co. Ltd, Country Malt, Great Western Malting and Durst Malt.承诺要开拓可持续的麦芽解决方案，Soufflet Malt仍在稳步专注于整个价值链的创新。我们的愿景：释放麦芽的力量。有关更多信息：souffletmalt.com
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
Jamal Chenouf，Mourad Boutahir，B。Fakrach，A。Rahmani，H。Chadli等。π-偶联的Quaterthiyophene对径向呼吸的封装效果
Jamal Chenouf，Mourad Boutahir，B。Fakrach，A。Rahmani，H。Chadli等人。π-偶联的Quaterthiyophene对径向呼吸和分支模式的半导体和金属单核碳纳米管的封装效果。计算化学杂志，2020，41（28），pp.2420-2428。10.1002/jcc.26408。hal-03017613
通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月3日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.13.598800 doi：Biorxiv Preprint
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
伪装的 Pt(II) 层状双氢氧化物增强 PD-1
1. 厦门大学医学院肿瘤研究中心，厦门 361102。2. 香港中文大学理工学院，深圳市创新药物合成重点实验室，深圳 518172。3. 杜克大学 Thomas Lord 机械工程与材料科学系，北卡罗来纳州达勒姆 27708，美国。4. 广东药科大学第一附属医院，广州 510026。5. 加利福尼亚大学环境毒理学系，加利福尼亚州河滨市 92507，美国。6. 福建医科大学基础医学院免疫治疗研究所，福州 350122。7. 厦门大学医学中心附属翔安医院消化内科、妇产科，厦门 361000。 8. 山东第一医科大学附属省立医院麻醉科，山东济南 250021。
Sofian Marouf Farrin
A. Kara，F。M. Sofian，A。Y. X. Bond和G. G. Sahin，” Gecturk：土耳其语的语法错误校正和检测数据集”第13届国际自然语言处理联合会议和计算语言学协会亚太地区第三届会议（IJCNLP-AACL）（IJCNLP-AACL）2023。A. Kara，F。M. Sofian，A。Y. X.Bond和G. G. Sahin，” Gecturk：土耳其语的语法错误校正和检测数据集”第13届国际自然语言处理联合会议和计算语言学协会亚太地区第三届会议（IJCNLP-AACL）（IJCNLP-AACL）2023。
Soulder 2022-2023
这次科学聚会的第二天开始了加拿大公园科学家纳迪亚·梅纳德（NadiaMénard）的演讲。nadia首先回想起研究的重要性：“如果我们不知道问题是什么，我们该如何解决？”经过《保护科学》的最后50年的简短回顾，她总结了圣劳伦斯（St. Lawrence）发生的各种变化及其影响，尤其是冬季空气温度的上升，墨西哥湾流的流入增加，减少了拉布拉多电流的流入，并且存在污染物。为了就圣劳伦斯面临的威胁进行平衡讨论，她回想起科学帮助实现的一些积极成果，例如创造了Saguenay-St。劳伦斯海洋公园或指定关键贝卢加人居署。科学家以查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的鼓舞人心的名言结尾：“在人类的悠久历史中，那些学会合作和即兴创作的人占了上风。