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机器人还是自动班车？城市代表和旅行习惯在法国明天的模式选择中的作用
1我们假设个人不会想到共享机器人的特殊情况（从乘车共享的意义上），因为在启动问卷时，法国的这种形式的流动性（常规合并出租车）并不是很好。2 2014年SAE国际分类（2016年修订）列出了以下自治级别：（L0）手动驾驶； （L1）横向（例如，泳道系统）或纵向（例如高级巡航控制）控制是自动化的，并且驾驶员必须始终注意道路； （L2）自动化的侧面和纵向控制（例如特斯拉），驾驶员必须始终注意道路； （L3）L2 +驱动程序
基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
今天的演示可以在Neste的网站上找到
以下信息包含或可能被视为包含“前瞻性陈述”。这些陈述与未来的事件或我们未来的财务绩效有关，包括但不限于战略计划，潜在的增长，计划的运营变化，预期的资本支出，未来的现金来源和需求，流动性和成本节省，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这些因素和其他因素可能会因其实际上或其其表达的成果，绩效的层次而造成的，或者在其上构成的层次，或者构成界面的级别，绩效，或者构成的效果，绩效，绩效，效果或成就级别，这些因素或其他因素是界面的，效果或成就级别语句。在某些情况下，可以通过术语来识别此类前瞻性陈述，例如“可能”，“意志”，“可能”，“将”，“应该”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“预期”，“相信”，“相信”，“估计”，“估计”，“预测”，“继续”，“继续”或“继续”或“继续”或“继续”，或这些术语的负面术语或其他比较术语或其他术语。
公司介绍.pdf
本文所含信息包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案所定义的“前瞻性陈述”和适用加拿大证券立法所定义的“前瞻性信息”（统称为“前瞻性信息”）。前瞻性信息包括但不限于有关公司预期或预计未来将发生或可能发生的活动、事件或发展的陈述，包括但不限于：对核能增长和发展的预期；对核能增长和发展的预期；计划中的勘探活动、预期结果以及报告此类结果的预期时间；未来勘探、开发和扩张的前景；Tony M 矿的计划修复和工作计划、预期时间和潜在结果；Tony M 矿重新开始采矿作业的可能性、成功率和预期时间；对 Tony M 矿经济研究的准备和时间的预期；潜在的并购和分拆机会；以及公司的持续业务计划。一般而言（但并非总是），前瞻性信息和陈述可以通过使用诸如“计划”、“预期”、“预计”、“预算”、“安排”、“估计”、“预测”、“打算”、“预期”或“相信”等词语或其否定含义或此类词语及措辞的变体来识别，或表明某些行动、事件或结果“可能”、“可以”、“将”、“可能会”或“将被采取”、“发生”或“实现”或其否定含义。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
商业银行-一般-演示文稿.pdf
在德国商业银行 (Commerzbank) 品牌下，该银行通过全渠道提供广泛的产品和服务：在线和移动、通过电话或视频在远程咨询中心以及在其约 400 家分行提供个人服务。在 comdirect 品牌下，该银行作为一家数字主要银行全天候提供所有核心服务，并作为一家绩效经纪人提供储蓄、投资和证券交易解决方案。
小鼠间歇性气味刺激的感知和神经表示
小鼠Luis Boero* 1,2，Hao Wu* 1,2,3，Joseph D. Zak 4，Paul Masset 5，Farhad Pashakhanloo 1,2，Siddharth Jayakumar 1，2美国剑桥，美国2号哈佛大学蜂窝生物学，美国剑桥大学，美国3化学与化学生物学系，哈佛大学，美国剑桥，美国4伊利诺伊州伊利诺伊大学生物科学系美国剑桥的哈佛大学工程和应用科学8肯普纳自然与人工智能研究所，哈佛大学，美国剑桥 *这些作者贡献了同样的贡献。†与Venkatesh N. Murthy（vnmurthy@fas.harvard.edu）的通信，自然界中的抽象气味线索由于动荡的运输而稀疏且高度波动。为了研究动物如何看待这些间歇性线索，我们制定了一项行为任务，在该任务中，头部约束小鼠根据几秒钟内随机提出的离散气味脉冲的总数做出了二进制决策。小鼠很容易学会这项任务，并且他们的性能被广泛使用的决策模型很好地描述。logistic在呼吸周期内针对气味脉冲时间的二进制选择的逻辑回归表明，小鼠对吸入期间刺激的感知重量更高，而不是呼气，这种相位依赖性与嗅觉感觉神经元中反应的幅度密切相关。前梨状皮层（APCX）神经元对气味脉冲的种群反应也通过呼吸阶段进行调节，尽管单个神经元表现出不同的相位依赖性水平。单个APCX神经元对气味脉冲反应，导致表示有感觉证据的特征，但没有其积累。我们的研究表明，小鼠可以在数十个呼吸中整合间歇性的气味信号，但是感觉输入的呼吸调节对信息获取施加了限制，即皮质电路无法克服改善行为。
4Q 2024-季度演示 - Akastor Asa
1）与先前报道的数字相比，已调整的3Q24收入反映了更新的外汇（FX）处理2）针对非重期费用或定义为正常公司运营外部定义的非重新费用或成本调整的EBITDA（4q 24中的50万美元调整（4q 24）3）3）3）设备在项目中定义为订单的订单，较少的工具和其他现金范围（其他现金范围），而不是现金范围，而不是现金范围，并且是现金范围的，并且是现金范围的，并且是现金范围的，并且是属于现金范围的，而不是现金范围，则是UN的现金范围，并且是Unife and Ins versed and verver and verver and verver and verver and verver and。加上利息
MAGNORA ASA：邀请Q4和年度报告2024介绍
Magnora ASA将于2月27日星期四发布其2024年年度报告，并介绍其第四季度和年度2024年数据，并于当天10:00 CET邀请投资者，分析师和其他利益相关者参加网络广播演示文稿。
hgcpep：一种基于超图的深度学习模型，用于增强癌症相关的NCPEP识别中肽特征的表示
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637760 doi：Biorxiv Preprint