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打造成功的乌克兰经济是不变的首要任务
– 帕特罗内先生，第一个问题与当今乌克兰的形势最为相关。欧洲复兴开发银行宣布了参与乌克兰重建的意图。该领域的主要项目是什么？欧洲复兴开发银行计划在这方面投资多少？ – 欧洲复兴开发银行已在乌克兰开展业务 30 年，是该国最大的机构投资者。我们的大多数项目包括对私营公司的直接和间接投资。尽管如此，我们在基础设施融资方面也发挥着重要作用。战前，欧洲复兴开发银行支持道路建设、港口现代化、购买铁路车辆、能源项目、绿色城市发展和物流发展。这些领域在战后恢复期间将需要更强有力的支持，欧洲复兴开发银行随时准备提供帮助。2021 年，我们在乌克兰的投资额为 10 亿欧元，尽管发生了战争，但我们预计今年的投资额也将达到类似的水平。欧洲复兴开发银行参与某些项目通常会鼓励私人投资者注入额外的资金。我确信我们将在乌克兰重建中发挥重要作用，我相信我们的股东将愿意支持甚至增加投资。 – 战争对欧洲复兴开发银行和乌克兰之间的战略合作计划有多深远的影响？目前的议程是什么，欧洲复兴开发银行活动的优先事项是什么？ – 显然，战争扰乱了正常的生活和经济活动。我们的总体优先事项保持不变：支持建立一个繁荣、可持续和现代化的乌克兰经济。只是我们的短期重点发生了变化，因为我们寻求支持乌克兰应对战争造成的严重经济冲击。我们希望通过延期付款、贸易融资、支持能源和粮食安全、关键基础设施和制药行业以及紧急改革支持来减轻战争的影响。截至 6 月底，我们在所有优先领域签署了总价值 6.5 亿欧元的协议。例如，我们同意向乌克兰电力公司 Ukrenerho 和乌克兰铁路公司 Ukrzaliznytsia 提供贷款，以确保运营费用的流动性，因此这些公司将继续提供至关重要的
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
引用Lindberg FA，Kagios C，TjernströmN和Roman E（2025）在老鼠赌博任务中训练时间的个体差异与Subs
决策在日常生活中起着至关重要的作用，需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势，并且在几种精神病疾病中是一个核心问题，包括药物使用和赌博障碍（1-3），注意力定义多活障碍（4）和情感障碍（5，6）（5，6）。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加，并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务（IGT）最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损（7）。此后，它已成为一种广泛使用的工具，用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策（8）。向参与者提供了四个牌牌，这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知，卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同，两个甲板是有利的，并且在长期的货币利润方面不利（7）。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究，包括延迟折现，五个选择的串行反应时间任务（5-CSRTT）和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是，从翻译价值中，这些任务具有人类类似物（9-11）。此外，培训可能会偏向实验结果。任务的共同点，有时是作为警告，是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵（12）。老鼠赌博任务（RGT）基于IGT，其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择（13）。要建立最有利的策略，老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项，并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明，大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略（14、15），并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择（13、15-20）。然而，基于此类策略存在很大的个体差异，动物已分为三个不同的策略组：（i）战略群体更喜欢最有利的选择，（ii）更喜欢安全选择的安全群体，该群体更安全的选择，该选择最安全的选择，可以使一个不可或缺的时间和（iii）具有更高的选择组，以及（iii），以及（iii）偏爱的选择，即20岁，而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练，但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明，在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异（20）。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
ppmd的任务与影响Duchenne肌肉营养不良
有许多基因治疗方式，但共同特征是将某些遗传物质递送到细胞中以纠正，修饰或替代引起基因的疾病。一种称为基因替代的策略是通过向细胞传递功能性基因的作用，以便开始在整个体内受到疾病影响的细胞中产生功能性蛋白质。在Duchenne情况下，错误的基因会影响蛋白保护肌肉的需求，称为肌营养不良蛋白。在没有肌营养不良蛋白的情况下，肌肉容易受到损害，并导致肌肉逐渐丧失被脂肪和纤维化所取代。Duchenne中的当前基因替代策略旨在将基因的功能缩短副本传递给肌肉细胞。由于难以触及体内的许多肌肉，科学家开始使用病毒到达靶细胞，因为它们的自然能力可以导航人体。在自然界中，病毒被设计为进入细胞核，基本上“感染”了它，并沉积了自己的遗传密码以开始产生更多的病毒。对于基因疗法，已将病毒修改为不引起疾病，而是将治疗性遗传物质携带到细胞中以帮助纠正疾病。
欧空局空间气象任务的应用
可用 SOSMAG GEO-Kompsat-2A GEO（东经 128°） 2018 10 年 NGRM EDRS-C GEO（东经 31°） 2019 10 年 NGRM Sentinel-6 LEO（1336 公里，i = 66°） 2020 7 年 NGRM MTG-I1 GEO（0°） 2022 8.5 年 ICARE-NG HOTBIRD 13F GEO（东经 13°） 2022 10 年 ICARE-NG HOTBIRD 13G GEO（东经 13°） 2022 10 年 NGRM MTG-S1 GEO（0°） 2024 8.5 年 NGRM Metop-SG A1 LEO（~830 公里，SSO） 2024 7 年 NGRM Metop-SG B1 LEO（~830 公里，SSO） 2025 7 年 NGRM MTG-I2 GEO (0°) 2025 8.5 年 MiniRMU 月球探路者月球（椭圆形） 2025 8 年 ERSA 月球门户月球（NRHO） 2025 5 年以上
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1