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World File Search System两跳
使用多跳图注意力结合卷积神经网络进行大脑年龄预测
摘要：卷积神经网络（CNN）已被广泛用于根据脑磁共振（MR）图像预测生物大脑年龄。然而，CNN 主要关注空间局部特征及其聚合，而很少关注远处区域之间的连接信息。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多跳图注意（MGA）模块，该模块与 CNN 结合时可同时利用图像特征的局部和全局连接。插入卷积层之间后，MGA 首先使用块嵌入和基于嵌入距离的评分将卷积得出的特征图转换为图结构数据。使用马尔可夫链过程对图节点之间的多跳连接进行建模。执行多跳图注意后，MGA 将图重新转换为更新的特征图并将其传输到下一个卷积层。我们将 MGA 模块与 sSE（空间挤压和激励）-ResNet18 相结合，形成最终预测模型（MGA-sSE-ResNet18），并执行各种超参数评估以确定最佳参数组合。使用 2788 张健康受试者的三维 T1 加权 MR 图像，我们通过与四个成熟的通用 CNN 和两个代表性脑年龄预测模型进行比较，验证了 MGA-sSE-ResNet18 的有效性。所提出的模型获得了最佳性能，平均绝对误差为 2.822 岁，皮尔逊相关系数 (PCC) 为 0.968，证明了 MGA 模块在提高脑年龄预测准确性方面的潜力。
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上面达成的协议表明，IF成员对强大的全球最低税的野心，对跨国公司从事实质性活动的真实经济活动的影响有限。承认，全球最低有效税率与货车之间存在直接联系，并包括继续讨论的承诺，以便在十月之前在商定的框架内对这些设计元素做出最终决定。在其国际活动的最初阶段不包括跨国公司的全球最低税。
2023-2024 年国家节能设计两年期报告
趋势：从历史角度来看，俄勒冈州的一些州立建筑一直在努力提高能源效率，但目前达到目标的建筑比 2015 年多出约 13%。下图不仅描绘了这一趋势线，还描绘了天气的影响。SEED 计划采用非天气标准化，即基本能源使用/平方英尺。然而，即将推出的建筑性能标准计划将进行天气标准化，ii 这意味着它会根据供暖和制冷天数进行调整，消除一些外部影响。橙色线代表天气标准化的 SEED 组合，表明目标实现率逐年稳步增长，接近 4%。由于需要进行更深入的改造，这种增长可能会趋于平稳，并且需要更多的资金和资源来保持势头。
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
鹈鹕赠款给两名大肠癌的博士学位学生
在她的博士项目中，杰西卡·卡尔塔（Jessica Karta）试图了解与CRC相关细菌在肿瘤微环境中的作用，尤其是核细菌核细菌对癌症相关成纤维细胞的作用。几项研究表明，核酸链球菌参与了结直肠癌（CRC）的开始和进展。然而，到目前为止，大多数研究都集中在F.核酸对肿瘤细胞的影响上。但是，在过去几年中，与癌症相关的成纤维细胞（CAF）已显示出显着参与CRC的肿瘤发生。由于她的博士学位由卢森堡大学资助而没有分配的旅行预算，因此她将利用这笔赠款参加会议并进行短暂的研究，尤其是为了了解F.N核酸链球菌和与癌症相关的成纤维细胞之间的代谢相互作用如何影响CRC的进展。
新西兰首份两年期透明度报告（2024年）
环境部感谢以下组织对本文件的制作做出的贡献：总理和内阁部、能源效率和保护局、商业、创新和就业部、外交和贸易部、初级产业部、交通部、新西兰财政部和托克劳政府。
达尔文-凯瑟琳电力系统计划两年期审查
目前，有六座大型太阳能发电机组接入 DKES，总容量约为 68.2 兆瓦。其中四座发电机组于 2023 年和 2024 年开始向 DKES 输送能源。其余两座发电机组预计将于 2024 年下半年开始向 DKES 输送电力。政府预测，2024-25 年可再生能源的比例将增加到 23.2%。
2000 - 2001 两年期立法预算估计
一般而言，根据立法预算委员会制定的指导方针，本建议预算将机构资金限制在 1998-99 两年期预期的支出水平，但下列情况下的增加除外：为满足预计的公立学校入学人数增长、税率增长、学区财产价值变化和学校财务现行法律规定的公平标准而必需的支出；当前学校设施项目的年化成本；当前对教学材料的需求；高等教育入学人数增长；预计的成人和青少年惩教人口增长；债务支付；预计的卫生和人类服务成本，包括联邦强制医疗补助计划和寄养或相关照料儿童的案件数量和成本增加；以及当前政策下雇主为员工福利支付的成本。
2000 - 2001 两年期立法预算估计
一般而言，根据立法预算委员会制定的指导方针，本建议预算将机构资金限制在 1998-99 两年期预期的支出水平，但下列情况下的增加除外：为满足预计的公立学校入学人数增长、税率增长、学区财产价值变化和学校财务现行法律规定的公平标准而必需的支出；当前学校设施项目的年化成本；当前对教学材料的需求；高等教育入学人数增长；预计的成人和青少年惩教人口增长；债务支付；预计的卫生和人类服务成本，包括联邦强制医疗补助计划和寄养或相关照料儿童的案件数量和成本增加；以及当前政策下雇主为员工福利支付的成本。
基于AI的两流基于CNN的手势识别SY
手势，一种非语言交流的形式，涵盖了可见的身体动作，例如手动运动，面部表情或其他身体部位，以传达特定的信息，无论是或旁边还是语音。与不传达特定信息的非语言提示不同，手势可以传达广泛的情感和思想，例如批准，感情，蔑视或敌意，并且经常与口头语言一起使用以增强意义。某些手势，尤其是手势，可以像言语一样行事，在文化中具有固定的含义，但在不同文化中，甚至在同一文化中的子社区中都有很大变化。这种文化特殊性使得对手势的分类充满挑战，尤其是随着时间的流逝，例如从模仿传统手机到平坦手掌表示智能手机的“呼叫我”手势的转变。传统的用于控制PowerPoint演示文稿的系统，例如键盘，鼠标和演示文稿单击器，表现出明显的限制。这些设备要求主持人保持靠近演示设备，限制他们的运动，并且由于需要手动操作控制设备，因此通常会中断与观众的互动。此外，这些方法可能不精确，并且可能遭受滞后或错过的命令。现有的手势识别算法也因准确性，实时性能和对各种环境的适应性而挣扎。这些问题强调了一种更直观和免提的解决方案的必要性，该解决方案利用了AI和深度学习等先进技术来改善演示控制。人工智能（AI）涵盖了模仿人类认知功能（例如解决问题和学习）的系统，以及在面部和语音识别，决策和翻译等领域的应用。机器学习（AI的子集）涉及通过经验改善的算法。深度学习是机器学习中的一个专业领域，它使用具有多层的神经网络以受人脑启发的方式处理数据，从而识别图像，文本和声音中的复杂模式。卷积神经网络（CNNS）是一种深度学习模型，在分析视觉数据，通过卷积和合并层从数据中学习特征的能力来区分自己。在视频分析的上下文中，两流网络体系结构用于捕获空间和时间组件。这涉及通过单独的卷积神经网络（Convnet）流进行处理静止的框架和光流信息，然后通过晚期融合技术组合。空间流提取有关场景和对象的信息，而时间流则通过光流动位移捕获运动信息。此体系结构增强了识别