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调查 - 澳大利亚向可再生能源超级大国转型
这些政治承诺正开始推动全球投资从化石燃料转向未来的绿色经济。各大金融机构开始撤资最肮脏的化石燃料。去年，全球最大的资产管理公司贝莱德（负责 7 万亿美元的投资）的负责人致信数百名全球首席执行官，解释称气候变化正在推动资本的重大重新分配，并概述了退出动力煤的计划。4 另一个管理着 65 万亿澳元资产的全球投资者团体敦促各国政府迅速实施优先政策行动，包括加强国家减排目标（以符合将升温限制在 1.5 ℃ 的目标）和取消化石燃料补贴，这反过来将为气候解决方案带来数万亿美元的投资。5
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
深度绘制无监督异常检测
X射线照相成像方案集中在特定的身体区域上，因此产生了相似性的图像并产生跨染料的复发性解剖结构。为了利用这些结构化信息，我们建议使用空间感知的记忆队列在射线照相图像（缩写为squid）中进行镶嵌和检测异常。我们表明，鱿鱼可以将无网状的解剖结构分类为复发模式。在推论中，它可以识别图像中的异常（未见/修改模式）。squid在无监督的异常检测中超过了13种最先进的方法，在两个胸部X射线基准数据集中至少在曲线下测量的两个胸部X射线基准数据集（AUC）。此外，我们还制定了一个新的数据集（数字解剖），该数据集综合了胸部解剖结构的空间相关性和一致的形状。我们希望数字解剖学能够促使异常检测方法的开发，评估和解释性。
澳大利亚向绿色能源超级大国的过渡
7 CSIRO，2022，GENCOST 2021-22最终报告https://publications.csiro.au/publications/publications/publication/pablerication/perciro：ep2022-2576 8 Grattan Institute，2021 https://grattan.edu.au/wp-content/uploads/2021/04/go-for-for-for-net-zero-grattan-report.pdf 9参见表1和2，apga 2021，提交给维多利亚州天然气替代路线图，https://wwwwwwwwwwwwwwwwwwww..apga.apga.apga.apga.apga.apga.apga.apga.apga.aupga.aupga.aupga.aupga.aupga.auf/sud/d.auf/.auffiles/d.aud/d.auf/sud/d. content/field_f_content_file/210816_apga_submission_to_the_victorian_gas_substitution_oardmap_c onsultation_paper.pdf; AER 2019电力和天然气的运营报告以及AEMO的各种能源需求报告。10澳大利亚管道和天然气协会，2022年，管道与Powerlines：摘要，https：//wwwww.apga.org.au/sites/sites/defeault/defeault/files/upload/uploaded-contim/foct/fient/field_f_f_content_file/pipelines_vs_vs_vs_poperine_vs_poperines_popterlines fiepelines in__-_-_-__-_-_-___p.pa22 Powerlines : A Technoeconomic Analysis in the Australian Context, https://www.apga.org.au/sites/default/files/uploaded- content/field_f_content_file/pipelines_vs_powerlines_- _a_technoeconomic_analysis_in_the_australian_context.pdf
超乘数需求主导增长核算分析应用于西班牙经济（1998-2019）
本文分析了 1998-2019 年西班牙经济增长的需求主导决定因素。我们采用了 Freitas/Dweck (2013) 提出的超乘数需求主导增长核算方法，并做了两点修改：首先，我们将消费纳入公共转移支付，遵循 Haluska 等人 (2021) 和 Haluska (2021) 的研究。其次，我们将公共工资中的消费纳入自主需求的来源，这是 Serrano/Pimentel (2019) 在理论上提出的。我们的需求主导增长分解突出了 (i) 公共需求和出口是重要的稳定增长动力，而超乘数的下降会降低增长率；(ii) 房地产繁荣对 1998-2008 年经济扩张的间接影响，这是由于公共收入增加并为公共需求扩张打开了空间；(iii) 出口无法单独引领复苏，因为复苏只有在公共和私人需求恢复后才开始。
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
福利另一家英国超市连锁店对眼神消融和电气令人惊叹的虾采购承诺
“这种转变突出了改善水生动物福利的业务案例 - 达到可持续性目标，降低声誉风险并保持领先于监管和市场趋势，” Ali的公司参与负责人Cecilia Valenza说。“这不仅是合作成功 - 这是迈向行业改革的一步，鼓励其他公司采取类似的承诺。我们敦促其他零售商通过承诺逐步消融并实施人道的屠宰方法来跟随合作社的领导。”
超吞噬表面上的液滴反应器可以控制和表征淀粉样蛋白纤维生长
在体外和原位结构表征中产生蛋白质淀粉样蛋白纤维的方法在生物学，医学和药理学中至关重要。，我们首先证明了超氧化物底物上的液滴作为反应器，可通过使用合并的浅层显微镜和热成像来实时监测生长过程，从而产生蛋白质淀粉样蛋白纤维。分子结构的特征是拉曼光谱，X射线衍射和X射线散射。我们证明了样品温度梯度引起的对流流是有序蛋白质纤维的生长的主要驱动力。特别注意PHF6肽和全长TAU441蛋白以形成淀粉样蛋白纤维。通过与分子动力学模拟的结合实验，表征了这些淀粉样蛋白纤维的构象多态性。该研究提供了一种可行的程序，以优化未来研究中其他类型蛋白质的淀粉样蛋白形成和特征。
MSQSM：基于形态的自我监督的深度学习，用于定量敏感性映射
定量敏感性映射（QSM）已广泛应用于神经变性和铁沉积的临床诊断，而QSM重建中仍然存在偶极反转问题。最近，提出了深度学习方法来解决这个问题。但是，这些方法中的大多数是需要成对输入阶段和地面真相对的监督方法。在不使用地面实际情况的情况下训练所有分辨率的模型仍然是一个挑战，而仅使用一个分辨率数据。为了解决这个问题，我们提出了一种基于形态的自我监督QSM深度学习方法。它由形态学QSM构建器组成，可以使QSM对采样分辨率的依赖性以及有效减少伪像并有效节省训练时间的形态学损失。所提出的方法可以在人类数据和动物数据上重建任意分辨率QSM，而不管该分辨率是更高还是低于训练集，这表现优于先前最佳的无监督方法。此外，对于先前无监督学习方法中使用的周期梯度损失，形态损失还将训练时间减少了22％。实验结果和临床验证表明，该提出的方法测量具有任意分辨率的精确QSM。，它在无监督的深度学习方法和竞争性绩效中取得了最新的结果，相对于最佳的传统方法。