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像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
伦理考虑研究中的数据
研究人员是否知道道德考虑因素以及何时将其应用于研究？本文使用二级数据源来描述数据编辑学科和原则的各个方面，并以道德考虑在定性和定量研究方法中研究研究中的编辑数据。通过过去的研究，研究的道德亚结构包含三个层面的维度：哲学，实践和反思性。数据编辑过程探索和审查数据，以确保一致性，错误和异常值和纠正错误，以提高收集到的数据的质量，准确性和充分性，从而使其更适合于收集数据的目的，例如检测到数据持续数字的字段数量和误差。数据编辑过程基于逻辑，常识和遵守书面程序或编辑指南，针对院士，政策制定者和研究人员的未来研究人员。
蓝色的光明面：抑郁作为分析复杂问题的适应性。
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省，这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法，但是它需要缓慢，持续的处理，因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的，对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据，例如基因，神经递质及其受体，神经生理学，神经解剖学，神经术，药理学，药理学，认知，行为和治疗功效。此外，该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释，这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念，并且对治疗有影响。
LTE和5G关键通信市场，到2032年达到217.2亿美元| SNS Insider
关键通信市场的LTE＆5G驱动了一些主要驱动因素正在推动LTE＆5G关键通信市场的增长。主要驱动力之一是对关键部门（例如公共安全，医疗保健，运输和公用事业LTE和5G网络）所需的可靠和高速通信网络的需求不断增长，提供了至关重要的任务运营所需的带宽，低延迟以及高可靠性。此外，在各个部门的IoT设备的越来越多地采用了对强大通信系统的需求。LTE和5G技术被广泛采用。此外，下一代网络投资得到了几项政府倡议，以升级公共安全和国家安全通信的基础设施。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
AFID 与航运：船舶岸电
2020 年 2 月 航运业有多种不同的选择来改善船舶的环境性能，从切换到无碳燃料（如氨或氢），到利用船上电池储存的电力产生推进力。在船舶停泊在港口时，为船舶提供岸上电源（OPS），也称为岸上电力（SSE），这是防止空气污染的有效第一步，因为这样船舶就可以关闭发动机，从电网获取能源，而不是继续燃烧污染空气的燃料。由于大多数船舶的规模，它们的能源需求与卡车或乘用车相比很高。因此需要专用于船舶的基础设施。这还将减少港口内的船舶温室气体排放，根据欧盟 MRV 的数据，2018 年港口内的船舶温室气体排放约为 800 万吨，超过了马耳他、塞浦路斯、拉脱维亚或卢森堡的全国总排放量。AFID 没有为航运设定岸上电力（SSE）的目标——它让 MS 根据需求的可用性和成本效益分析来决定。这就产生了一个先有鸡还是先有蛋的问题，尤其是在需要大规模 SSE 投资来建设船舶接入所需基础设施的情况下。一方面，由于只有少数港口提供 SSE，船东不愿意为他们的船舶改装与 SSE 兼容的技术。另一方面，船东没有自愿使用 SSE 的经济动机，因为它比在泊位使用肮脏的重质燃料油更昂贵；因此，大多数现有船舶不兼容 SSE。因此，在进行成本效益分析时，财政拮据的成员国认为 SSE 成本效益低，导致欧洲港口长期无法提供 SEE 的恶性循环。为了克服这个问题，AFID 将注意力集中在 TEN-T 核心网络港口上，理由是这些港口吸引了大部分海上交通并造成最多的空气污染和温室气体排放，因此应优先考虑这些大型港口。这种逻辑的问题在于，可以立即转换为电池电力和电池混合动力推进的船舶类型是滚装/滚卸 (RoRo) 客船和游轮，而这些船舶类型通常
