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生活中AI和显微镜的应用和挑战...
人类生物学及其复杂系统的复杂性具有推进人类健康，疾病治疗和科学发现的巨大潜力。但是，研究生物相互作用的传统手动方法通常受到生物学数据的含量和复杂性的限制。人工智能（AI）具有分析大量数据集的经过验证的能力，为解决这些挑战提供了一种变革性的方法。本文探讨了生命科学中AI和显微镜的交集，强调了它们的潜在应用和相关挑战。我们提供了有关各种生物系统如何从AI中受益的详细回顾，突出了该域独有的数据类型和标记要求的类型。特别注意显微镜数据，探索处理和解释此信息所需的特定AI技术。通过解决数据异质性和注释稀缺等挑战，我们概述了该领域的潜在解决方案和新兴趋势。主要从AI的角度撰写，本文旨在作为在AI，显微镜和生物学交集的研究人员的宝贵资源。它总结了当前的进步，关键的见解和开放问题，从而促进了鼓励跨学科合作的理解。通过提供对该领域的全面而简洁的综合，本文渴望催化创新，促进跨学科的参与，并加速在生命科学研究中采用AI。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
电脑化认知训练是否可以改善轻度认知障碍老人的认知功能
摘要摘要形成临床提问，2050年1.32年将达到mci（MCI），被视为失智症的中间阶段的关键字、同义字、利用布林逻辑，以，以或作为交集、联集。透过，cochrane库，embase，cinahl以及以及以及等级。并采用2020版批判性评估技能计划，CASP RCT，SR清单为工具进行分析。三篇研究结果为工具进行分析。三篇研究结果，在给予电脑化认知训练后
项目团队培训指南Oracle HCM这是...
Bo Pei博士是一位热情的教育者，专注于技术，数据和教学法的交集。他提供各种课程组合，包括教育和大数据概论和学习分析的数据可视化。在跨学科合作的愿景的推动下，他渴望使计算和数据分析技能民主化，尤其是对于社会科学的人。通过他的创新教学方法和课程设计，PEI博士确保了学生不仅获得技术能力，而且还欣赏其在现实世界中其知识的更广泛的含义和应用。
一种经验设计正义方法，用于确定大语模型与社会机器人技术交集中的道德考虑
大型语言模型（LLM）在社会机器人技术中的整合提出了一套独特的道德挑战和社会影响。这项研究旨在确定这两种技术组合的设计和开发中出现的道德考虑因素。使用LLM进行社交机器人技术可能会带来好处，例如启用自然语言开放域对话。然而，这两种技术的交集还引起了与错误信息，非语言提示，情绪破坏和偏见有关的道德问题。机器人的身体社会体现增加了复杂性，因为与基于LLM的社会AI相关的道德危害（例如幻觉和错误信息）可能会由于身体体现对社会感知和沟通的影响而加剧。为了应对这些挑战，这项研究采用了基于经验的设计正义方法，重点是通过定性的共同设计和互动研究来识别社会技术道德考虑。该研究的目的是确定与共同设计和与类人类社会机器人的共同设计相关的道德考虑因素作为LLM的接口，并评估如何在设计基于LLMS的社会机器人的背景下使用设计正义方法。这些发现揭示了在四个概念上产生的道德考虑的映射：互动，共同设计，服务条款和关系条款，并评估如何在LLMS和社会机器人的交集中经验使用设计正义方法。
智能本地能源系统的“本地”是什么？英国分散能源的新兴利益相关者地理分布
随着世界各国政府应对气候危机，能源系统正在变得脱碳和分散。在本研究中，我们旨在提高对新型分散式能源系统空间维度的理解，这些系统集成了电力、存储、运输和供热。利用英国政府资助的三个早期案例研究的研讨会和二手数据，我们研究了负责开发的利益相关者如何在智能本地能源系统 (SLES) 示范中构建“本地”。我们采用三个分析概念来实现这一目标：定位、地点框架和地点/边界制作。在定位方面，利益相关者使用基于地点的叙述，这些叙述借鉴了独特的基础设施、社会、生态和政治特征，以论证不同地点（牛津市、牛津郡和奥克尼群岛）是分散能源的“合适”地点。利益相关者围绕非本地目标制定项目，即创建技术和商业模式，供英国和世界各地复制，即使承认一些以社区为中心的好处。最后，我们关于场所营造的研究结果表明，为了与项目目标保持一致，人们在调整“地方”边界时采取了务实的态度。这三个分析概念提供了一个有用的框架，可以揭示早期分散能源项目的“地方”复杂性，并强调空间、地点和正义的交集，这些交集值得进一步审查，特别是在项目实施的后期阶段。
最大化产量：水培农业中的高级技术。
在寻求可持续和高效的农业时，水培农业已成为一种开创性的解决方案，在有限的空间中提供了对植物生长参数的无与伦比的控制，并最大程度地提高了产量。本引言研究了水培农业的先进技术，探索旨在优化农作物生产，提高资源效率并彻底改变农业未来的尖端创新和策略。从精确的营养递送系统到最先进的自动化和基因工程，水培农业已经演变成科学，技术和可持续性的交集，成熟的学科[1]。
