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参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
评估远红外波长辐射模拟的缩放方法的准确性
Michele Martinazzo，Davide Magurno，William Cossich，Carmine Serio，Guido Masiello，Tiziano Maestri，评估远红外和中红外波长的缩放方法的准确性，定量光谱和辐射转移杂志，杂志
环境法中的当代问题
本书介绍了著名大学环境法，国际公法，欧洲联盟法和欧洲和日本比较法的著名大学教授的各种文章。这是基于欧盟代表团支持的国际会议和研究活动的结果，这是环境法领域的第一本书。Current essential and global topics such as principles of environmental law, climate change, biodiversity, ethics pertaining to animal rights, nuclear safety regime after Fukushima, environmental impact assessments, protecting international waters, genetically-modified organisms, and implementing international instruments, and EU rules at the national level are discussed in light of the 2009 Treaty of Lisbon and other recent international treaties, by comparing the approaches taken by the EU,欧洲国家和日本。由于环境法不仅是一个国家问题，而且是全球问题，因此重要的是要理解和分析当前环境问题的各个方面。这本书是对这种需求的回应，代表了五个日本和四位欧洲（两位德国和两名意大利语）教授的共同工作，他们成功地创造了既独特又出色的东西。
遗传分析解释了罕见疾病的严重程度，指向可能的治疗
由遗传学教授苏珊·荷兰（Susan K.除了功能失调的睫状网络之外，缺失的结构还导致某些应该具有纤毛的细胞产生粘液，这可能会导致气道问题增加。
o r i g i n a l r e s a r c h红外热仪，定量辅助轴突反射测试和3相骨scint的诊断性能
目的：复杂的区域疼痛综合征（CRP）诊断由于缺乏客观和确定的测试而构成挑战。尽管红外热摄影，定量Sudomotor轴突反射测试（QSART）和3阶段骨闪烁显像等实验室测试已被视为诊断辅助工具，但它们的使用仍然有争议。这项回顾性研究旨在阐明这些方式对CRP的诊断的诊断有效性和潜在价值。患者和方法：使用布达佩斯标准诊断CRP，红外热摄影，QSART和3相骨闪烁显像是作为辅助测试。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析以及敏感性，特异性以及阳性和负类样的比率评估诊断性能。结果：在评估的41例患者中，根据这些标准被诊断出26名（63.4％）。在这三个测试中，只有红外热力计表现出明显的诊断性能（ROC曲线下的面积为0.718； 95％置信区间，0.569–0.866; p = 0.003）。红外热成像显示阳性和阴性的可能性比分别为2.308和0.346，表明临床上有用的结果。三个阳性结果表现出最高特异性（0.933）和阳性预测值（0.917）。结论：在三个针对CRP的实验室测试中，红外热成像是最有用的。关键字：复杂的区域疼痛综合征，红外热力计，定量辅助轴突反射测试，3相骨闪烁显像QSART和3相骨闪烁显像没有显示出明显的诊断性能；但是，结合所有三个测试的结果可能会在某些情况下提供额外的诊断信心。
气体的红外离子光谱[Cu（2,2
摘要：对称性破裂在化学转化中无处不在，并影响材料和分子的各种物理化学特性。 Jahn- teller（JT）六a型过渡金属 - 配体配合物的变形属于该范式。退化的3D轨道的不均匀占用迫使复合物采用轴向拉长或压缩的几何形状，从而降低系统的对称性并提升退化。已知Cu 2+的配位复合物表现出轴向伸长，而压缩却不那么普遍，尽管这可能是由于缺乏严格的实验验证。在这里，我们介绍了原型[Cu（2,2'-Bipyridine）3] 2+离子复合物的气相振动光谱，该复合物是通过使用广泛可调的IR ir Freectron Laser Laser Laser Laser Laser Laser Laser Felix获得的红外多光子分离（IRMPD）光谱。在理论的密度功能水平上预测的振动光谱几乎但对于两个JT延伸的几何形状而言并不完全相同。我们比较了实验和理论光谱，并解决了气态离子种群中复合物或其混合物的轴向拉长或压缩几何形状的问题。■简介
图书馆技术和电信委员会报告
•图书馆提供一个小时的导游。参与者将获得有关资源，研究空间和可用技术等图书馆服务的一般概述。游览是在星期二上午10:00，星期四 @ 3:00 pm进行的，星期五和星期五 @ 11:00 AM。对于15个以上的组，请联系Rebecca Arzola。您必须有一个物理或数字ID才能输入库•CUNY学术工作网站已重新设计。图书馆鼓励教师将其奖学金上传到学术作品中，即CUNY公共可访问的机构存储库。图书馆的Vanessa Arce可以提供讲习班和培训。•库现在提供对Credo Reference Source的访问，这是一个教育平台，可访问多学科参考书收集。Credo在校外和校外都可以使用。•图书馆和英语系邀请您与两个雷曼校友 - 安德烈·阿西曼（Andre Aciman）和玛丽亚·克里斯蒂娜·尼库拉（Maria-Christina Necula）进行阅读和讨论。他们将讨论他们最近发表的作品：罗马年[aciman]和木瓜树下的声音[necula]。英语的Paula Loscocco将适度。讨论将于3月13日（星期四）下午6:00 -7：30在图书馆的期刊室举行。请在图书馆主页上注册。
一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。