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将DeepFake探测器调整为新的生成技术
生成技术在这些技术的炒作驱动的驱动下继续以高度高的速度发展。这种迅速的进步严重限制了深泡探测器的应用，尽管科学界有许多E FF，但仍在努力实现Suffi suffi suffi coriant obot frol的性能与不断变化的内容。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析。这两个序列都包括来自gan，计算机图形技术和未知来源的复杂和异质范围的深击（生成的图像和视频）。我们的实验表明，连续学习对于缓解对普遍性的需求可能很重要。实际上，我们表明，尽管有一些局限性，但持续的学习方法有助于在整个训练序列中保持良好的表现。为了使这些技术以一种非常健壮的方式工作，但是，序列中的任务必须具有相似性。实际上，根据我们的实验，任务的顺序和相似性可以随着时间的推移而表现出模型的性能。为了解决这个问题，我们表明可以根据其相似性分组任务。这种小措施即使在更长的序列中也可以显着改善。这个结果表明，持续的技术可以与最有前途的检测方法结合使用，从而使它们能够赶上最新的生成技术。©2024 Elsevier Ltd.保留所有权利。除此之外，我们还概述了如何将这种学习方法集成到持续集成和连续部署（CI / CD）的深层检测管道中。这使您可以跟踪DI FF ERENT资金，例如社交网络，新的生成工具或第三方数据集，并通过整合连续学习的集成，all-all-al-al-al-al-lows ventenance持续维护探测器。
在堆叠的机器学习技术上进行积极学习，以预测碱激活的超高绩效混凝土的压缩强度
抽象的传统超高性能混凝土（UHPC）具有卓越的开发潜力。然而，在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2，这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反，从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题，无水泥，环保，碱活化的UHPC（AA-UHPC）材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后，本研究提供了基于机器学习（ML）算法的不同方法的比较研究，以提出一种基于活跃的学习ML模型（AL-STAKED ML），以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实，在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9％的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1％，并进一步增强堆叠的ML模型。此外，通过实验测试引入并验证了图形用户界面（GUI），以促进可比的前瞻性研究和预测。
导航干细胞培养：见解，技术，挑战和前景
干细胞研究对再生医学和疾病建模具有巨大的希望，使对干细胞培养的理解和优化成为推进这些治疗应用的关键方面。这项全面的综述提供了对干细胞培养的深入概述，包括一般信息，当代技术，遇到的问题和未来的观点。本文首先解释了各种干细胞类型的基本特征，从而阐明了适当的培养条件在维持多能或谱系承诺中的重要性。对既定文化技术的详细探索阐明了干细胞培养方法不断发展的景观。常见的挑战，例如遗传稳定性，异质性和差异性效率，并深入讨论了旨在解决这些障碍的尖端策略和技术的见解。此外，本文深入研究了基材材料，培养基成分和生物物理线索对干细胞行为的影响，强调了微环境和细胞命运决策之间的复杂相互作用。随着干细胞研究的发展，道德考虑和监管框架变得越来越重要，从而在文化实践的背景下促使对这些方面进行了批判性检查。最后，本文探讨了新兴的观点，包括将人工智能和机器学习在优化文化条件中的整合，以及干细胞衍生产品在个性化医学中的潜在应用。这个全面的概述旨在为研究人员和临床医生提供宝贵的资源，从而更深入地了解干细胞培养物及其在推进再生医学和生物医学研究中的关键作用。
使用CMS实验中的机器学习技术重新权将模拟事件重新释放事件
粒子物理学中的数据分析依赖于粒子碰撞的准确模拟和检测器效应的详细模拟，以从记录的数据中提取物理知识。事件发生器以及基于Geant的模拟模拟，用于生成大量的模拟事件样本，以通过LHC实验进行分析。这些模拟的计算成本很高，其中检测器模拟和重建算法的CPU需求最大。本文介绍了如何使用一组给定模型参数获得的机器学习（ML）技术来重新使用类似的样品，以与来自不同参数或样本的样本中获得的样品。ML重新加权方法避免了需要通过事件权重将相关信息在单个样本中不相关的信息来多次模拟检测器响应。在LHC处的模拟顶级夸克对生产中，提出了用于重新加权的结果，以重新加权以建模变化和高阶计算。这种基于ML的重新加权是CMS实验的未来计算模型的重要组成部分，并将促进高光度LHC处的精确测量。
使用机器学习技术对人造海洋物体的智能空降监控 - 第一部分类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/
由于地球的海洋占其总表面积的三分之二，海洋经济在历史上一直高度多样化。随着技术的进步，领先的企业和生态组织正在建造和动员新的设备，这些设备由尖端的海洋机电一体化解决方案支持，以探索和利用这一充满挑战的环境。自动跟踪这些类型的行业以及周围的海洋生物可以帮助我们发现导致物种数量变化的原因，预测将来会发生什么，并制定正确的政策来帮助减少环境影响并使星球更具可持续性。这项研究的目的是创建一个新的平台，以自动检测不规则形状的人造海洋物体（ISMMMOS），该数据集中来自海洋航空调查图像的大型数据集。在这种情况下，开发了一种新型的非参数方法，该方法具有几种混合统计机器学习（ML）方法，以在大型调查中自动在海面上的ISMMMOS进行分割。这种方法在广泛的海洋领域得到了验证，提供了强大的经验概念证明。
通过遥感技术增强风侵蚀风险评估
防止风暴和沙尘暴一直是干旱和半干旱地区的主要问题，因为它们对环境产生了负面影响。这项研究旨在进行遥控感和机器学习技术，以建模，监视和预测伊朗东北部风侵蚀的风险。通过对相关研究的检查进行了全面的综述，从而鉴定了八个与现场数据相关性最高的遥感指标。随后使用这些指标来模拟研究区域中风侵蚀的风险。采用了各种方法，包括随机森林（RF），支持向量机（SVM），梯度提升机（GBM）和广义线性模型（GLM）来执行建模过程。最终方法利用了模型的加权平均值，SDM统计软件包用于结合不同的方法，以减少对该区域的模拟和监测风侵蚀时的不确定性。建模结果表明，在2008年，RF模型执行了最佳（AUC = 0.92，TSS = 0.82和Kappa = 0.96），而在2023年，GBM模型显示出较高的性能（AUC = 0.95，TSS = 0.79，和Kappa = 0.95）。因此，出现了合奏模型的利用是一种有效的方法，可以减少建模过程中的不确定性。通过采用整体模型，获得的结果准确地描绘了研究区域东北地区的风侵蚀强度升高，到2023年。此外，考虑到气候场景和占据的土地利用变化，预计到2038年，研究区的中部和南部地区的风侵蚀强度将增加23％。考虑了合奏模型的可靠结果，该模型提供了降低的不确定性，可以实施有效的计划，最佳管理和适当的措施来减轻风侵蚀的进展。
连接映射技术不反映大脑中的功能梯度
功能梯度，其中响应特性在大脑区域逐渐变化，作为大脑的关键组织原理。使用静止状态和自然观看范式的最新研究表明，这些梯度可以通过“连接映射”分析从功能连接模式重建。然而，局部连接模式可能会被数据分析期间的空间自相关所混淆，例如，通过坐标空间之间的空间平滑或插值。在这里，我们研究了这种混杂是否可以产生虚幻的连接梯度。我们生成了包含受试者功能体积空间中随机白噪声的数据集，然后选择使用空间平滑和/或将数据插入到不同的体积或表面空间中。平滑和插值引起的空间自相关能力用于连接映射，以在许多大脑区域产生体积和表面的局部梯度。此外，这些梯度似乎与从真实自然观看数据中获得的梯度高度相似，尽管在某些情况下从真实数据和随机数据产生的梯度在统计上是不同的。我们还重建了整个脑的全球梯度 - 尽管这些梯度似乎不太容易受到人工空间自相关的影响，但再现先前报道的梯度的能力与分析管道的特定特征紧密相关。这些发现意味着需要谨慎解释连接梯度。这些结果表明，先前报道的连接映射技术鉴定出的梯度可能会被分析期间引入的人工空间自相关所混淆，在某些情况下，在不同的分析管道中可能会繁殖很差。
P9_TA(2024)0067 – 通过某些新型基因组技术获得的植物及其食品和饲料 – 欧洲议会于 2024 年 2 月 7 日通过的关于欧洲议会和理事会关于通过某些新型基因组技术获得的植物及其食品和饲料的条例提案的修正案，以及对 (EU) 2017/625 条例的修订 (COM(2023)0411 – C9-0238/2023 – 2023/0226(COD))（普通立法程序：一读）
(2) NGT 是一组不同的基因组技术，每一种技术都可以以不同的方式使用，以实现不同的结果和产品。它们可以产生与传统育种方法获得的生物体相同的修饰，也可以产生具有更复杂修饰的生物体。在 NGT 中，定向诱变和同源基因（包括基因内杂交）引入遗传修饰，而无需插入不可杂交物种的遗传物质（转基因）。它们仅依赖于育种者的基因库，即可用于常规育种的全部遗传信息，包括可通过先进育种技术杂交的远亲植物物种。定向诱变技术可对生物体基因组中精确位置的 DNA 序列进行修饰。同源基因技术可将育种者基因库中已经存在的遗传物质插入生物体基因组中。内部遗传是同源遗传的一个子集，其结果是在基因组中插入由育种者基因库中已经存在的两个或多个 DNA 序列组成的重排遗传物质拷贝。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
增强太阳能系统：计算和自动化技术在 2050 年实现净零排放中的作用
本评论旨在展示如何应用计算和自动化来优化太阳能发电系统，以实现 2050 年的净零排放。它强调了数据分析、机器学习和自动化系统在优化商业模式和衡量太阳能技术性能方面的力量。在全球气候议程中，讨论了太阳能在减少能源需求碳排放和降低碳排放方面的作用。它还讨论了新用途，例如用于太阳能电池板检查和自动化制造的自学机器人，以提高太阳能发电的效率和可持续性。此外，它还解决了对计算流体动力学 (CFD) 和有限元分析 (FEA) 等复杂研究工具的需求，以在太阳能市场创造新技术，并最终实现 2050 年雄心勃勃的可再生能源目标。