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大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
ECDPM 的多元化和包容性战略
简介欧洲发展政策管理中心 (ECDPM) 旨在成为一个包容性的雇主，为来自所有性别、文化和出身的人提供平等的机会。我们相信，拥有一支来自欧洲、非洲及其他地区的性别平衡且多元化的员工队伍将培养创新思想，并鼓励不同的思维和工作方式。拥抱这种多样性有利于中心及其员工，并有助于我们通过包容和可持续的解决方案促进有效的国际合作的总体使命。为此，并在 2017 年开始的努力的基础上，解决内部工作和程序中的性别问题，ECDPM 成立了一个多样性和包容性工作组，任务是制定基于此多样性和包容性战略的具体行动计划。本文档阐明了我们在 ECDPM 对“多样性”和“包容性”的理解，并列出了我们希望实现的总体目标。
多元化、包容性和归属感战略
研究还发现，多元化教师参与工作存在重大障碍，包括歧视、在工作场所无法完全被认可的紧张感以及“代表”多元化的额外工作量。该部门的多元化、包容性和归属感战略将努力消除这些障碍，创造一个工作环境，让我们的员工代表我们所服务的社区，并能够充分发挥其潜力。
多元化、公平和包容性战略规划 五年战略目标、措施和 2021 财年行动
我们保卫世界上最伟大的国家——一个建立在为所有人提供机会的承诺之上的民主国家。这个国家的人口结构与我们生活的环境相似——不断变化——国防部必须做出改变，以维持和维持其未来的力量。只要我们真正代表了我们的民主，我们就是一支更强大、更有意义的力量。国防部将多样性视为一项战略要务。不同的背景和经历带来了本质上不同的观点和思维方式，这是组织创新的关键。我们通过利用所有成员的多样性并创造一个包容性的环境来获得战略优势，在这个环境中，每个成员都受到重视并被鼓励提供对创新、优化和组织任务成功至关重要的想法。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
多元化的货币联盟的政治经济学
我们分析了机构不同的国家之间货币统一的政治经济学。机构较强的国家的公共支出较低，即使是在较强的货币下，也是更高的生产力激励措施。较弱的机构领导下的政府花费更多，偶尔必须贬值。在不同的货币联盟价格和流量中，机构差异持续迅速调整，因此共同的汇率具有很大的重新效果。在较弱的国家 /地区的公共支出受到较少的限制，并且可能会上升，因此，量表和共同汇率效应都会降低生产激励措施。一个薄弱的国家政府可以同意一种普通货币，该货币可以降低生产能力，因为它可以提供更多的公共支出。强大的国家生产受益于较弱的货币，但在危机中，货币联盟的生存可能需要限制转移，这是由隐性收益所判处的。即使一个多元化的货币联盟对所有国家的总体有益，较弱的国家的企业和强大国家的储蓄者损失。