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数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
实现一致的高保真量子学习......
摘要 —在近期的噪声中尺度量子（NISQ）时代，高噪声将显著降低量子计算的保真度。更糟糕的是，最近的研究表明，量子设备上的噪声是不稳定的，也就是说，噪声会随时间动态变化。这导致了一个迫在眉睫的挑战性问题：在运行时，有没有办法在不稳定的设备上有效地实现一致的高保真量子系统？为了研究这个问题，我们以量子学习（又名变分量子算法）为载体，它具有广泛的应用，例如组合优化和机器学习。一种直接的方法是使用参数移位方法在目标量子设备上优化变分量子电路（VQC），然后再使用它；然而，优化的时间成本极高，在运行时不切实际。为了解决这个紧迫的问题，在本文中，我们提出了一种新颖的量子
加入了案件C-615/20和C-671/20，YP等人（解除法官的免疫力以及他或她免于履行职责）：2023年7月13日的法院（大会）判决（大会）要求（要求从SąGOKRęGOWYW WARSZAWIE-POLAND-CORINT AINS/其他RIMICT）和其他案件（Y）和其他案件（YP）和其他诉讼（YP）和其他裁决（C） - 和其他案件（Y. （C-671/20）（初步裁决的参考 - 第19（1）条TEU的第二款 - 法治 - 法治 - 法治 - 有效的法律保护，在工会法所涵盖的领域中 - 法官的独立性 - 欧盟法律的独立 - 第4（3）条TEU- TEU - 真诚合作的责任 - 裁定法官的免疫措施，以责任降级和裁员IPLIPL IPLISM IPLISM IPMER IPLISM IPMER IPLISP，IPLES IPLISM IPLISM IPLISM IPLIPL IPLISM IPLAINS IMPLAINE I PRIMPER IPLIPL IPLIPL IPLIPL IPLIPL IPLISP， ）s的纳吉维（Poland） - 纳吉维（Poland） - 该会议厅的缺乏独立性和公正性 - 改变法院形成的组成的改变，要求对当时委托该案件的案件进行判决，以委托该案件被委托 - 呼吁在国家法院质疑其合法性或责任其责任的合法性，即在某种程度上宣布的责任，或者是责任的责任，即在某种程度上宣称自己有责任宣传，这是一位有效的责任，即在某种程度上宣布责任依据，或者是诉诸于是一定是有效的，有效地占有一致的责任。法官或其司法权，受纪律处分罚款的义务 - 有关法院的义务，以及有权指定和修改法院形成的构成的机构，不需要取消豁免权的措施，并暂停了有关法官的义务 - 对同一法院和机构的义务，而不是纳特
（初步裁决的参考 - 第19（1）条的第二款 - 法治 - 法治 - 法治的有效法律保护 - 在工会法所涵盖的领域中 - 法官的独立性 - 欧盟法律的独立性 - 第4（3）条TEU - 真诚合作的义务 - 对法官的免疫及其撤销的诉讼及其徒劳的诉讼，该法官降级了i什（Justrimen）的遗迹，并撤销了我的遗留下的遗迹（ Sąd Najwyższy (Supreme Court, Poland) — Lack of independence and impartiality on the part of that chamber — Alteration of the composition of the court formation called on to adjudicate on a case which up to that time had been entrusted to that judge — Prohibitions on national courts calling into question the legitimacy of a court, on undermining its functioning or on assessing the legality or effectiveness of the appointment of judges or of their司法权，受纪律处分的命令 - 对法院的义务以及有权指定和修改法院形成的尸体，不愿取消豁免权的措施，并暂停有关法官的义务 - 同一法院和机构对这些义务的义务，不愿意为这些义务提供这些规定的规定）
引用本文：Kartal Soysal，Esra。“人类生殖的生产：超人类主义不一致的生殖政策对阶级的影响
超人类主义运动的特点是从传统的“被创造”和“出生”的人的理解转变为“被生产”和可能“永生”的人。本文认为，超人类主义的生殖政策是不一致的。首先，它低估了生殖的含义，尤其是与女性相关的含义，例如怀孕、分娩和抚养孩子，这在每个阶段都被认为是痛苦的根源。此外，它优先考虑成年人的增强以追求永生，这就是为什么它放弃了创造新生命。另一方面，该运动利用新的生殖技术来增强人类，从而在广泛的背景下承诺并提供无限的个人生殖自由。此外，本文认为，超人类主义远离了性概念
通过鼓励一致的基于梯度的解释来改善视觉接地
我们提出了一种基于保证金的损失，用于调整联合视觉语言模型，以便其基于梯度的解释与人类为相对较小的接地数据集提供的区域级注释一致。我们将这一目标作为注意掩盖一致性（AMC），并证明它比以前依靠使用视觉模型来评分对象检测器的输出的方法产生了较高的视觉接地结果。尤其是，在标准视觉模型目标之上训练AMC的模型获得了86的最新精度。在Flickr30k视觉接地基准中49％，绝对改进为5。38％与在相同水平的监督下训练的最佳先前型号时。我们的方法在既定的基准中都表现出色，可以在易于测试中获得80.34％的准确性，而在较难分裂中获得了80.34％的准确性，而在易于测试中的精度为64.55％。AMC有效，易于实现，并且是一般的，因为任何视觉模型都可以采用，并且可以使用任何类型的区域注释。
一致的区域商品划分的输入输出帐户
长期存在的区域科学问题领域侧重于结构性经济变化的识别。在使用历史最终需求序列的几种方法之一，并比较观察到的非正式产出与估算出的产出是经济结构静态的估计。然而，这些方法是在引入当今常用的by Industry（CXI）输入输出（IO）会计框架之前以及在将这些方法应用于区域经济体之前之前先开发的。正确制定这些分析的支持会计结构是必不可少的，但即使对于经验丰富的阶段也可能具有挑战性。相关的教科书和期刊文章通常意味着一个简单性，掩盖了两个重要的理解障碍。首先，尽管现代的IO帐户现在几乎被普遍编译并分配为CXI帐户，但IO方法演示文稿非常有着基于行业账户的基础。第二，对许多基于IO的方法的介绍倾向于集中在国家IO会计上，对于经济开放程度的含义很少（如果有的话）。这意味着，从发布的国家数据到连贯的区域CXI帐户的路径很简单明了，而实际上，有几个关键的考虑因素需要采取几个关键考虑，并在途中进行假设。在本文中，我们列出了传统的工业间区域化和结构变化分析的CXI版本的数学基础，并因此阐明了适当的逐个区域商品的影响，从而影响了评估公式。
SIFIAE：一种考虑 EEG 特征标签不一致的自适应情绪识别模型
背景：在基于脑电图的情绪识别研究中，一个常见但容易被忽视的情感重叠问题尚未引起足够的重视。在现实生活中，情感重叠是指人的当前情绪状态有时很容易受到其历史情绪的影响。在刺激诱发的脑电图采集实验中，由于连续试验中的休息间隔较短，神经反应的内部机制使得受试者不能轻松快速地切换情绪状态，这可能导致情感重叠。例如，即使我们正在看一部喜剧，因为之前刚看过一场悲剧，我们可能在某种程度上仍然处于悲伤的状态。在模式识别中，情感重叠通常意味着脑电图数据中存在特征标签不一致。新方法：为了减轻脑电图数据不一致的影响，我们引入一个变量来自适应地探索情绪识别模型开发中的样本不一致性。然后，我们提出了一种联合样本不一致性与特征重要性探索的半监督情感识别模型（SIFIAE）。据此提出了一种对SIFIAE模型的有效优化方法。结果：在SEED-V数据集上进行的大量实验证明了SIFIAE的有效性。具体来说，SIFIAE达到了69.10%，67.01%，71.5%，
意图一致的人工智能系统会削弱人类的能动性
人工智能 (AI) 系统的快速发展表明，通用人工智能 (AGI) 系统可能很快就会到来。许多研究人员担心 AI 和 AGI 会通过故意滥用 (AI-misuse) 或意外事故 (AI-accidents) 伤害人类。关于 AI-accidents，人们越来越致力于开发算法和范例，以确保 AI 系统与人类的意图保持一致，例如，AI 系统产生的行动或建议可能被人类判断为与他们的意图和目标一致。在这里，我们认为，与人类意图保持一致不足以保证 AI 系统的安全，而长期保护人类的能动性可能是一个更强大的标准，需要在优化过程中明确和先验地将其分开。我们认为 AI 系统可以重塑人类的意图，并讨论了保护人类免于失去能动性的生物和心理机制的缺乏。我们提供了第一个保护能动性的 AI-人类互动的正式定义，该定义侧重于前瞻性的能动性评估，并认为 AI 系统（而不是人类）必须越来越多地承担这些评估的任务。我们展示了在包含嵌入式代理的简单环境中如何发生代理丧失，这些代理使用时间差分学习来提出行动建议。最后，我们提出了一个名为“代理基础”的新研究领域，并提出了四个旨在提高我们对人工智能与人类互动中代理的理解的初始主题：仁慈博弈论、人权的算法基础、神经网络中代理表示的机械可解释性和从内部状态进行强化学习。
免疫反应不一致的艾滋病病毒感染者接种 mRNA 疫苗后对 SARS-COV-2 的体液和细胞免疫。接种疫苗的影响
自 SARS-CoV-2 大流行出现以来，疫苗接种一直是减少传播、发病率和死亡率最有效的策略。据 WHO 称，至少有 26 种疫苗已在 III 期临床试验中接受评估 ( 1 )。其中，信使 RNA (mRNA) 疫苗 mRNA- 1273 和 BNT162b2 比病毒 DNA 载体或灭活 COVID-19 疫苗具有更高的抗体水平，后者被广泛使用，对 COVID-19 感染、相关住院和死亡具有很高的有效性 ( 2 – 6 )。许多研究表明，这些疫苗引起的中和 SARS-CoV-2 抗体可持续 6 个月以上；然而，抗体浓度和疫苗有效性会随着时间的推移而降低。这一挫折和新变种的出现使得额外的加强剂量成为可取的 ( 7 – 9 )。另一方面，免疫抑制人群对 COVID-19 疫苗的应答较低，包括感染人类免疫缺陷病毒 (PLWH) 的人 (10)。已经在该人群中开展了几项观察性研究，主要限于血清学分析，随访时间短，且 CD4 + /µl <200 的受试者代表性较低 (11-25)。在 CD4 + T 细胞计数较低的 PLWH 中，有一个群体值得特别考虑，其特点是尽管持续成功抑制病毒，但 CD4 + T 细胞恢复较差，被称为不一致的免疫反应者 (DIR)。他们显示出与艾滋病和非艾滋病事件相关的发病率和死亡率更高，疫苗的有效性预计较低 (26-29)，并且他们对这些疫苗的反应尚未得到广泛表征 (30)。因此，建议表征这些受试者的免疫反应及其疫苗效力的相关性。此外，找到疫苗接种反应的预测标记将有助于安排疫苗接种以获得最佳反应。
一致的一致性来自常规收集的医院入院数据和全身抗癌治疗（SACT）数据集，该数据集是针对诊断为英格兰早期侵入性乳腺癌的老年妇女
背景：评估肿瘤治疗的摄取以及随后的结果，取决于包含有关癌症药物治疗（CDT）的准确和完整信息的数据源。这项研究旨在评估医院发作统计中CDT信息的一致性，该统计数据被接受患者护理（HES-APC）和全身性抗癌治疗（SACT）数据集用于早期浸润性乳腺癌（EIBC）。方法：该研究包括2014年至2019年在英格兰诊断为EIBC的女性（50多年），她们在诊断后六个月内进行了手术。在HES-APC中记录的CDT的一致性（使用OPCS代码识别），并在患者级别和周期级别都评估了SACT。使用统计模型评估了仅在HES-APC中捕获的与CDT使用相关的因素。结果：该队列包含129,326名EIBC女性。在使用CDT上，SACT和HES-APC之间的总体一致性为94％。一致性在研究期间增加（91 - 96％），并且NHS信托之间存在很大差异（信任的最低信任的一致性≤77％；最高DIDILE≥99％）。在接受CDT的妇女中，没有捕获9％（n = 2781/31693）的使用；在80岁以上的女性中，不完整是最严重的（18％= 47/259）和2014年诊断的女性（21％= 1121/5401）。HES-APC中的OPCS代码擅长鉴定曲妥珠单抗或FEC化学疗法的患者级别和周期级别的使用（氟尿嘧啶，表纤维素，环磷酰胺），分别与SACT分别为89％和93％的一致性（患者级别的协议）。在单独记录的SACT的单独口服CDT循环中，HES-APC中只有24％被捕获，而静脉/皮下CDT则为71％。结论：将HES-APC和SATC中的信息组合在一起，提供了50岁 +接受EIBC手术的妇女的CDT治疗图，而不是单独使用任何数据源。HES-APC可能在识别老年妇女的CDT使用情况下，较少诊断的妇女以及低SACT数据返回的NHS信托中具有特殊的价值。