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无监督深度学习
该论文探讨了自动货运列车的环境监测和异常检测（特别是障碍物）所面临的挑战。尽管铁路运输传统上一直处于人类监督之下，但自动驾驶列车在成本、时间和安全性方面具有优势。然而，它们在复杂环境中的操作会带来重大的安全问题。本研究采用的不是需要昂贵且有限的注释数据的监督方法，而是采用无监督技术，依靠能够识别非典型行为的技术，使用未标记的数据来检测异常。提出了两种环境监测模型：第一种基于卷积自动编码器（CAE），用于识别主轨道上的障碍物；第二个版本是结合了 Vision Transformer (ViT) 的高级版本，专注于一般环境监测。两者都利用无监督学习技术进行异常检测。结果表明，所提出的方法为自主货运列车的环境监测提供了相关要素，有潜力增强其可靠性和安全性。因此，无监督技术的使用证明了其在自动列车应用环境中的实用性和相关性。
表观遗传学与癌症 - 甲基化的所有状态
Marine Gorse 1、Charline Bianchi 1、Charlotte Proudhon 1 > 在癌细胞中发现了 DNA 甲基化谱的改变，结合了基因组的整体低甲基化和特定区域（如通常未甲基化的 CpG 岛）的高甲基化。癌症发展的驱动作用与 DNA 甲基化修饰的某些区域有关，例如诱导肿瘤抑制基因的抑制或致癌基因和逆转录转座子的激活。这些改变是开发用于检测、诊断和预后癌症的特定标记物的主要候选者。特别是，这些分布在基因组中的标记代表着丰富的信息，为液体活检的创新提供了前景，尤其是由于用于诊断目的的人工智能的出现。这可以消除与敏感性和特异性相关的障碍，这些障碍对于肿瘤学中最困难的应用仍然有限：早期癌症的检测、残留疾病的监测和脑肿瘤的分析。针对控制表观基因组的酶促过程进一步提供了新的治疗策略，可以解决这些改变的表观基因组的调控异常。
FREMM-DA 洛林，返回土伦......
FREMM-DA 阿尔萨斯号和洛林号具有与 FREMM 相同的反潜战能力，但增强了防空能力。它们受益于作战系统的重大发展，桅杆减小（称为黄蜂腰），雷达探测能力增强。它们的射击能力和射程有所增加，火力控制能力以及防空作战能力有所提高。这些特殊的能力使得它特别适合在航空母舰群中护航和保护戴高乐号航空母舰。
使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统
空域系统 (NAS) 中，新程序和技术对于确保空域安全运行和尽量减少 UAS 对当前空域用户的影响是必不可少的。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们不具备检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和解决方案组成，可减轻碰撞风险。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法旨在随着与本机距离的增加而实现多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证这种方法。
知识经济的专业化-Yueyuan ma
使用来自美国人口普查纵向业务数据库（LBD）的公司级数据，本文展示了有关1980年代和1990年代美国公司经历的专业浪潮的新颖证据。具体来说：（i）公司，尤其是创新的公司，即生产范围，即它们生产的行业数量。（ii）创新和生产分开，小公司专门从事创新和大型公司生产。提出了更高的专利交易效率和更强大的专利生产来解释这些现象。开发了一种内源性增长模型，具有创新和生产之间的潜在不匹配。校准模型表明，提高交易效率和更好的专利保护可以解释观察到的生产范围的20％，而创新和生产分离的108％。它们导致年度经济增长率增加0.64％。经验分析提供了从1980年代的培养改革到两种专业化模式的因果关系的证据。JEL代码：E23，L22，O32，O34。
可解释的人工智能和网络安全
摘要 — 网络安全供应商不断将 AI（人工智能）应用于其解决方案，许多网络安全领域都可以从 AI 技术中受益。然而，黑盒 AI 技术在其操作员的理解和采用方面存在一些困难，因为他们的决策并不总是人类可以理解的（例如，深度神经网络通常就是这种情况）。由于 XAI（可解释人工智能）旨在让用户和开发人员更易于解释 AI 算法的操作，因此可以使用 XAI 来解决此问题。通过系统的文献综述，本文旨在调查 XAI 应用于网络安全的当前研究情况，旨在发现哪些 XAI 技术已经应用于网络安全，以及哪些网络安全领域已经从该技术中受益。索引术语 —XAI、可解释人工智能、可解释人工智能、网络安全、网络安全、检测和响应、入侵检测、入侵预防、网络风险、恶意软件
杂志 - ClassNK
2015 年 2 月 4 日 - 日本船级社批准新日铁住金株式会社新开发的耐腐蚀钢 (NSGP™-2) 用于原油油轮货油舱 (COT) 的上甲板和/或内底。继之前批准用于 COT 内底板的钢材后，这是耐腐蚀钢首次同时获批用于 COT 顶部和底部，为船东和船厂提供了一种实用的涂层系统替代方案。日本船级社的批准证实，新日铁住金株式会社的 NSGP™-2 耐腐蚀钢符合国际海事组织关于 COT 替代防腐方法性能标准的要求，可安全用于原油油轮 COT 的建造。这一创新进展有望大幅降低在船舶建造期间和投入使用后对传统钢材涂装保护涂层所涉及的财务成本。
杂志 - ClassNK
2015 年 2 月 4 日 - 日本船级社批准新日铁住金株式会社新开发的耐腐蚀钢 (NSGP™-2) 用于原油油轮货油舱 (COT) 的上甲板和/或内底。继之前批准用于 COT 内底板的钢材之后，这是首次批准用于 COT 顶部和底部的耐腐蚀钢，为船东和造船厂提供了一种实用的涂层系统替代方案。日本船级社的批准确认新日铁住金株式会社的 NSGP™-2 耐腐蚀钢符合 IMO COT 替代防腐措施性能标准的要求，可安全用于原油油轮 COT 的建造。这项创新技术有望大幅降低船舶建造期间和投入使用后对传统钢材施加保护涂层所产生的财务成本。
使用选择性搜索和脉冲耦合神经网络特征提取进行脑肿瘤检测
摘要。基于磁共振图像 (MRI) 分析识别脑中的肿瘤组织是一项具有挑战性且耗时的任务，高度依赖于放射科医生的专业知识。由于肿瘤的及时诊断往往是患者生存的固有因素，因此，减少花在 MRI 手动分析上的时间，同时提高检测过程的准确性至关重要。为了解决这些问题，许多研究工作已经调查了高效的计算机视觉系统。它们为协助医疗保健提供者建立快速、更准确的肿瘤检测、分类和分割提供了新的机会。然而，这些解决方案通常基于深度学习方法，开发和调整这些解决方案仍然耗时耗力，同时导致决策系统缺乏可解释性。在本研究中，我们通过使用选择性搜索 (SS) 算法结合简化的脉冲耦合神经网络 (PCNN) 进行视觉特征提取和检测验证来解决脑肿瘤检测任务，以应对这些问题。
使用多模式语言模型检测移情
同理心在许多社会交往中至关重要，包括人类机器人，患者医生，教师学生和客户呼叫中心的范围。尽管其重要性，但由于主观性质，视频中的同理心仍然是一项具有挑战性的任务，而且通常仍然没有探索。现有的研究取决于文本，音频或仅视频设置中的脚本或半脚本相互作用，这些相互作用未能捕获现实生活相互作用的复杂性和细微差别。该博士搜索旨在通过开发一种多模式模型（MMLM）来填补这些空白，该模型（MMLM）检测有视听数据中的同理心。为了利用现有数据集，该研究涉及收集现实生活中的行动视频和音频。这项研究将利用诸如神经档位搜索之类的优化技术，以提供优化的小型MMLM。该项目的成功实施对增强社交互动的质量具有重要意义，因为它可以实时衡量同理心，因此为培训提供了潜在的途径，以更好地互动。