XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemprocessing
欧盟关于制造和处理食品垃圾的目标声明
（罗马尼亚） 17. Jan den Boer，弗罗茨瓦夫环境与生命科学大学助理教授（波兰） 18. Mattias Eriksson，瑞典农业科学大学副教授（瑞典） 19. Tianyu Zhang Jin，加泰罗尼亚理工大学食品浪费研究博士生（加泰罗尼亚） 20. Claudio Beretta 博士，苏黎世应用技术大学（瑞士） 21. Farina Kiefer，德国环境援助组织食品与农业专家（德国） 22. Alexander Theodoridis，BOROUME 创始成员兼首席执行官（希腊） 23. Héctor Barco，Fundació Espigoladors 食品浪费专家（西班牙） 24. Anna Strejcová，Zachraň jídlo 食品浪费专家和研究员（捷克共和国） 25. Martin Bowman，Feedback Global 高级政策与活动经理（欧洲） 26. Christophe Diercxsens，Too Good To Go 公共事务总监（全球） 27. Paula Unland，Restlos Glücklich Berlin 教育顾问（德国） 28. Piotr Barczak，波兰零废物协会循环经济顾问（波兰） 29. Alexandra Ghenea，Ecoteca 副总裁（罗马尼亚） 30. Paola Hernández Olivan，Mensa Cívica 项目协调员（西班牙） 31. Mercè Boy Roura，维克大学 - 加泰罗尼亚中央大学 BETA 技术中心
“具身”语言处理：心理运动意象能力可以预测青少年对高意象性词语的定义能力，但不能预测低意象性词语的定义能力
图 2. Frak 等人（2001 年）使用的实验范例说明。上图为显性动作，参与者被要求用拇指和食指抓住一个装满水的圆柱形容器，将水倒入容器中。下图为隐性动作。左图：计算机显示器上容器（即圆盘）的示意图。圆盘上的两条小线表示在想象动作期间食指和拇指应放置的位置。右图：操纵对立轴从 -22° 到 +56°。
控制工作记忆容量和处理速度时抑制过程的与年龄相关的变化：验证性因素分析
本研究的主要目的是在控制工作记忆容量 (WMC) 和加工速度的情况下，检查 450 名 7–8 岁、11–12 岁和 14–16 岁儿童的抑制控制与年龄相关的变化，以确定抑制是否是一个独立因素，而远远超出了其对其他两个因素的可能依赖性。这项检查很重要，原因有几个。首先，关于抑制控制与年龄相关的变化的实证证据是有争议的。其次，还没有研究通过控制这些年龄段中加工速度和 WMC 的影响来探索抑制功能的组织。第三，抑制的构造在最近的研究中受到了质疑。多组验证性分析表明，抑制可以组织为一个一维因素，其中加工速度和 WMC 调节某些抑制任务的变异性。抑制过程对处理速度和 WMC 的部分依赖表明，即使在控制 WMC 和处理速度并解决一些方法问题时，抑制因素也能部分解释抑制任务的差异。
MSSEG-2 挑战赛论文集：使用数据管理和处理基础设施进行多发性硬化症新病变分割挑战赛
（法国多发性硬化症注册中心，旨在为研究目的收集法国多发性硬化症患者群体的影像数据、临床数据和生物样本）和 FLI 2（法国生命成像，致力于建立一个国家分布式电子基础设施来管理和处理医学影像数据）。这些共同努力旨在自动分割 MS 患者的 MRI 扫描，以帮助临床医生进行日常工作。该挑战赛于 2021 年 9 月 23 日在 MICCAI 2021 会议上举行。更具体地说，本次挑战赛要解决的问题如下。传统 MRI 广泛用于疾病诊断、患者随访、治疗监测，更广泛地用于了解 MS 的自然史。越来越多的文献对通过比较一个时间点与另一个时间点来在 T2/FLAIR 上描绘新的 MS 病变感兴趣。这种标记物比病变的总数量和体积更为重要，因为新病变的积累可以让临床医生了解某种抗炎 DMD（疾病改良药物）是否对患者有效。药物疗效的唯一指标确实是中枢神经系统内没有新的 T2 病变。但是，手动执行新病变计数是一项非常复杂且耗时的任务。因此，自动检测这些新病变将成为评估患者疾病活动性的一大进步。基于第一次 MSSEG 挑战赛的成功，我们组织了一次由 MICCAI 赞助的在线挑战赛，这次的主题是新的 MS 病变检测 3。这次挑战赛使我们能够 1）估计 2016 年至 2021 年期间取得的进展，2）扩大患者数量，以及 3）关注新病变这一关键临床标记物。我们对一个大型数据库（100 名患者，每人有两个时间点）执行了评估任务，该数据库是从 OFSEP 队列汇编而成，其中包含来自不同中心和扫描仪的 3D FLAIR 图像。与之前的挑战一样，我们在专用平台 (FLI-IAM) 上进行了评估，以自动化评估并消除挑战者看到进行评估的图像而产生的潜在偏见。
5G/6G射频网络中MIMO系统的AI增强信道估计和信号处理
在这种情况下，人工智能（AI）的应用已成为克服无线通信中这些挑战的有前途解决方案。支持AI的技术为解决MIMO系统的各个方面提供了有效的选择，为渠道估计，信号处理和资源管理提供了独特的解决方案。本文探讨了使用AI优化MIMO系统性能和准确性的潜力。通过利用机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，研究人员可以设计有效的，自学习的框架，以更新CSI获取和减轻干扰。这项工作的目的是提供该主题的概述，并说明AI如何帮助从5G到6G网络的过渡，同时还强调了先前方法的局限性[7]，[8]，[11]。
新筛选测试的并发有效性以评估信息处理速度
摘要。信息处理速度（IPS）评估一个人对刺激的反应时间。成人-III（WAIS-III）的Wechsler在数字符号测试（DS-T）中包括此域。目的：本研究的目的是验证一个新的筛选测试，该测试可以与个人的年龄和奖学金相关的IPS。方法：构建了一种测量IP的新工具，自动收银器测试（AC-T），为了验证，还进行了DS-T。结果：该法案中时间使用的介质为12.3 s； DS-T中的热门单曲为38.8，P <0.0001和R 2：0.40。结论：p值在这两个测试之间显示线性关联，但是R²结果显示它们之间的关联较低。以相同的方式，两种测试之间的相关性是有希望的，因为这表明这两种测试都以不同的方式测量IPS的测试，其构造（例如言语流利性测试）也用于评估IPS。另一方面，两项测试都表明奖学金对IPS产生了积极影响。
催化农业食品加工中的绿色工业化
绿色工业化为非洲 - 欧洲合作提供了独特的机会，利用其共同的优先事项来进行可持续发展和经济转型。这种合作可以为制定联合工业政策和生态系统铺平道路（Treyer，Okereke，Hege，Hege，2024）。对于非洲，绿色印度河试验代表了加速构成结构经济转型的途径，从低生产性活动转移到高质量的工作。最近在肯尼亚总统鲁托（Ruto）率领的非洲绿色工业化倡议指导委员会开幕委员会首届会议上强调了这一野心。1欧洲试图将其工业基础脱碳，减少对中国的依赖并加强其清洁工业技术。这种愿景反映在欧盟委员会对欧盟一项新的清洁工业交易的承诺中，以及与合作伙伴国家的清洁贸易和投资合作伙伴船只，这是确保原材料，清洁能源和清洁技术的供应的关键。2这些共同的野心地位绿色工业化是2025年第7届非洲联盟 - 欧盟联盟峰会的战略主题，提供了一个平台来探索可以产生相互利益的协作性诉讼。然而，关于绿色工业化的非洲欧盟对话主要围绕欧洲需求和市场构建，通常仅限于关于绿色氢和关键原料的讨论。本政策摘要认为，农业食品系统，特有的食品加工，目前为非洲市场的增长和非洲 - 欧洲贸易提供了战略性工业机会，并且将此主题与围绕两个大洲之间的绿色印度企业进行更广泛的辩论联系起来，存在潜力。通过在农业食品领域接受绿色工业化，非洲有机会超越传统，化石fu El密集型制造业，培养绿色地区和国内企业，并产生更多的
人类皮层的预测性声学
图1。实验范式的时间和条件。a）提出了三种类型的条件。前三个音调遵循引起强预测（可预测和错误预测）的序列（上升/降序），或者序列的顺序被扰乱，从而降低了最后一个音调的可预测性（无法预测）。第四调可以实现预测（可预测）或违反（错误预测），从而产生本地期望。上升或下降序列可能以低频或高频音调结束。在整个实验中，可预测的条件的频率比错误预测和不可预测的条件（60-20-20）更频繁地产生了全球期望，即可预测的条件更有可能。b）每个会话由6到8次组成。在每次运行中，以慢速事件相关的设计进行了36次试验，审判间隔为5至7 tr。条件顺序是随机的。
根据基础模型处理crrna的能力
开放访问本文是在创意共享归因非商业 - 非商业化4.0国际许可下获得许可的，该许可允许任何非商业用途，共享，分发和复制任何中等或格式，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了与创造性共享许可的链接，并指出了您的构建实体，并指明了材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您将需要直接从版权所有者获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。