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区域脑体积测量的单受试者分析可能会受到头部尺寸调整方法的强烈影响
抽象目的总颅内体积（TIV）通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质，海马，丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数，然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换，而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5％的受试者中，它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法（0.84对0.79），鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中，应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
区域摘要（PDF）
由于其位于中央山谷中的位置，克恩县在整个地区包含许多类似的气候条件。整个县都容易受到更频繁和极端天气事件的影响，例如风暴，山洪和野火。这些事件可能会导致潜在的财产损失，基础设施中断和人类安全风险。近年来热浪也在上升。包括农场工人，建筑工人和其他在户外工作的脆弱人群面临与热有关的疾病的风险。通过山洪泛滥和水分的增加，诸如蚊子等疾病的载体也变得越来越普遍。这导致了处境不利的社区，而没有足够的医疗保健机会受到西尼罗河和寨卡病毒等疾病的影响。随着时间的流逝，热浪和极端天气事件可能会对克恩斯的经济产生持久的影响。干旱，土壤降解和土壤生育能力的丧失会导致农作物的流失，因此许多人的收入损失，影响经济并导致人口流离失所和对住房资源的压力。
修订的区域战略规划政策
•可再生能源的不明确加权。rni指出，从PPS 18 RE1的变化中，它具有“重大权重”到可再生项目的更广泛利益，以指导修订后的政策草案，以“全面说明” NI在规划决策中的气候目标。至关重要的是，“重大重量”是为了加速新项目的部署并提供2.5GW的可再生能源所需的2.5GW，这一点至关重要。•太阳能农场和以前开发的土地。太阳能开发将需要扩大来满足我们的2030个目标，而新的太阳能农场可能需要150英亩以上。优先考虑先前开发的太阳能农场土地，将成为这些事态发展的不必要障碍。•空间计划方法。鉴于最不发达国家开发的后期和快速接近2030个目标，我们担心通过LDP在当前时间范围内采用空间方法的规定是不可行的，也不是确定合适开发领域的理想方法。应根据自己的优点进行评估，并在当前的计划系统中更适当地评估环境影响和社区观点等因素。鉴于气候危机的紧迫性以及需要达到2030年目标的需求，我们担心这些政策的累积影响将是限制NI的当前和未来的可再生能源开发，这损害了更广泛的经济和消费者。为了进一步说明这些关注点，我们已经对Gravis计划进行了映射研究，如附件2所示。如果没有，请说明如何改善政策草案。Q1：您是否同意，总体而言，修订后的政策将有助于确保计划制度可以在支持政府解决气候变化和脱碳能源领域的更广泛努力中发挥作用？
布莱辛顿当地区域规划草案 - 报告
作为一家俱乐部，我们认识到需要发展和新建住房来容纳我们的成年会员及其家人，这样会员就不必搬离该地区。然而，这种发展和新建住房确实带来了对所有服务的需求增加，我们的俱乐部构成了不断发展的地区社会基础设施需求的一个支柱。虽然俱乐部努力确保我们能够满足这一需求，并且过去从未被发现有不足之处，但现有设施已经不堪重负，显然需要进一步扩建。
对季节性和年际温度变化的更新的区域型号技能评估，整个底部的白令海架
Bering10k区域海洋建模系统（ROMS）模型是一种高分辨率（10公里）的区域海洋模型，在过去十年中，它在研究和管理环境中都用于研究物理环境与东部白令海货架生态系统之间的关系。以前已经对该模型进行了广泛的验证，尤其是专注于底温度，这是一个关键的物理驱动器，塑造了该区域的生态系统动力学。但是，先前对底温度的观察主要仅限于夏季。最新的弹出式浮球的部署能够越冬测量值，现在使我们可以将先前的验证扩展到其他季节。在这里，我们通过将新的弹出式片段中的数据与几个现有温度数据集相结合，从而在时间尺度上表征了东南白令海架上的底温度。然后，我们使用这种数据组合来系统地评估Bering10K ROM模型捕获这些功能的技能，重点是技能指标的空间变异性以及导致这些模式的潜在过程。我们确认该模型在底部温度井中捕获了整个架子的模式，包括平均模式以及季节性和年际变化。然而，还确定了一些潜在改进的领域：模型中低估的表面混合会导致中间和外部架子上的延迟破坏性，模型中内部前部的位置可能会稍微偏移，而在模型中，估计平滑的平滑性会导致较差的代表性差，可能是在货架上脱落的范围，并通过
人工智能（AI）在印度城市和区域规划中发挥的新兴作用
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战，从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时，人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集，提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中，作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式，深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟，以实现更好的预测和决策。然而，许多因素使得在当地实施这些技术变得困难，例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是，有迹象表明印度政府致力于发展人工智能，这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术，尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
不断变化的海洋中基于动态区域的管理工具
基于区域的管理工具（ABMT），包括海洋保护区（MPA）通常是静态的，无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化，这进一步由人为应激源（尤其是气候变化）扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设，因为它们的边界和管理框架通常被固定，并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念，提出了对ABMT治理的综合概念化，这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度：空间，具有流动和可调的保护措施；规范性，表示一种动荡和自适应的管理框架，该框架利用生态和管理阈值作为适应性，及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人；和制度，即，充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后，本文解决了以下问题，管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。