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未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
卢森堡首个人工智能模型由 BGL BNP Paribas 和 Uni.lu 合作创建
关于卢森堡大学 卢森堡大学是一所国际研究型大学，具有明显的多语言和跨学科特点。该大学成立于 2003 年，拥有来自世界各地的近 7,000 名学生和 2,000 多名员工。该大学的研究重点是数字化转型、医学和健康以及可持续和社会发展等关键领域。该大学的院系和跨学科中心的研究集中在计算机科学和 ICT 安全、材料科学、欧洲和国际法、金融和金融创新、教育、当代和数字历史。 卢森堡大学提供 17 个学士学位、46 个硕士学位和 4 个博士学院的博士生定制培训课程。泰晤士高等教育将卢森堡大学的“国际视野”排名为全球第 3 位，在 2022 年年轻大学排名中排名第 25 位，并跻身全球前 300 所大学之列。关于BGL法国巴黎银行 BGL法国巴黎银行 (www.bgl.lu)是卢森堡最大的银行之一，隶属于法国巴黎银行集团。该集团为个人、专业人士、企业和私人银行客户提供极其广泛的金融产品和银保解决方案。截至2021年底，BGL法国巴黎银行在卢森堡拥有2,140名员工。 关于法国巴黎银行 法国巴黎银行是欧盟领先的银行和国际银行业的主要参与者。该集团在65个国家开展业务，拥有近190,000名员工，其中近145,000名在欧洲。该集团在三大主要业务领域占据重要地位：商业、个人银行和服务，包括集团的商业和个人银行以及包括法国巴黎银行个人金融和Arval在内的多项专业业务；投资和保护服务，包括储蓄、投资和保护解决方案；以及企业和机构银行，专注于企业和机构客户。凭借其强大的多元化和综合模式，该集团通过融资、投资、储蓄和保险等解决方案帮助所有客户（个人、社区协会、企业家、中小企业、企业和机构客户）实现其项目。在欧洲，法国巴黎银行拥有四个国内市场：比利时、法国、意大利和卢森堡。该集团正在多个地中海国家、土耳其、东欧以及美国西部的大型网络中推广其综合商业和个人银行模式。作为国际银行业的主要参与者，该集团在欧洲拥有领先的平台和业务线，在美洲拥有强大的影响力，在亚太地区拥有稳固且快速增长的业务。法国巴黎银行在其所有活动中都实施了企业社会责任方法，使其能够为建设可持续的未来做出贡献，同时确保集团的业绩及稳定。
发射成功：Lacuna空间继续通过赤道卫星改善服务，例如监视温室气EM
Launch success: Lacuna Space continues to grow IoT constellation with an equatorial satellite Improving services such as monitoring greenhouse gas emissions in Indonesian peatlands and electricity generation from solar farms in Colombia Harwell, UK, 9th November 2020 – Global connectivity provider Lacuna Space announced successful launch and communications with its fourth IoT (Internet of Things) gateway in space.上周六，卫星带有新一代太空门户，被运送到赤道低地轨道上的PSLV-C49任务。任务将覆盖整个世界各地的地理乐队，向北和南部40号之间，从马德里一直延伸到开普敦。“我们将继续通过极低的力量物联网技术来推动技术在技术上可能的边界，每一代物联网网关都将其放入太空。最新的功能提供了更高的灵敏度和能力，可从Lorawan®（远距离大型网络）设备获得消息接收。” Lacuna Space首席执行官Rob Spurrett说。“它还使我们能够更好地覆盖赤道周围的地区，为南美，非洲和东南亚的技术伙伴和物联网服务提供商提供更多机会。”早期合作伙伴之一是可持续发展技术，这是一家技术系统开发人员，专注于东南亚的热带森林生态系统。可持续发展技术正在与空隙空间合作，生产新的卫星连接传感器来监测湿地水文学。印度尼西亚拥有超过1400万公顷（140,000公里2），拥有一些最大的泥炭地。这些使各种公司能够从商业种植园经理到诸如Peatland Restoration之类的保护项目，以监控任何与Internet连接的设备的火灾风险和水位。Peatland生态系统是一种湿地，是世界上一些最稀有和独特的物种的所在地，并且比世界上所有其他植被类型的碳储存更多的碳。从商业开发中退化已将它们变成了温室气体排放的主要贡献者（在全球范围内占人为CO2排放量的6％），并导致火灾和雾霾增加。损害构成了巨大的气候风险，并对农村人民和地方经济的健康产生负面影响。泥炭地恢复可以显着减少这些排放。可持续发展技术董事总经理Josh Van Vianen表示：“与第一代系统相比，Lacuna卫星连接使我们的客户可以在具有更可靠的正常运行时间和较低成本的严酷环境中监视其泥炭地恢复的影响。这正是大规模扩大保护我们星球免受进一步变暖所需的气候解决方案所需的技术类型。” “通过与Lacuna合作，可持续发展技术正在改善其传感器套件，并使客户能够有效地监视和管理访问更好数据的大型领域。低轨道卫星改善了这些传感器网络的覆盖范围，并降低了客户的成本，包括保护和气候缓解项目，研究人员和农业综合企业，因为需要实时管理工具。与Lacuna的伙伴关系将使所有本地演员受益，
区块链和人工智能助力 5G 物联网
通信网络发挥着重要作用，成为当今数字时代的神经系统。网络需要以更高的速度传输大量数据。物联网 (IoT) 设备及其在行业中的使用呈指数级增长。数以百万计的物联网设备嵌入在各种应用中，如智能家居、智能城市、空域设备等。第五代 (5G) 将在全面实现连接人与计算资源（例如传感器、车辆、可穿戴设备等）的物联网方面发挥重要作用。第六代网络在开发低延迟网络方面发挥着重要作用。当今主要的物联网系统使用集中式服务器和存储数据库，而集中式系统的最大问题是相关实体之间缺乏信任和单点故障。为了克服这些问题，分散式架构可用于网络节点之间的对等通信。如今，最流行的分散式系统是区块链，它在提高网络节点之间的信任方面发挥着重要作用。要操作称为区块链的分布式账本，网络对等方必须提供以下功能：钱包服务、存储、路由和挖掘。用于订购交易的密钥由钱包服务提供。存储用于在节点中保存链的副本。路由功能用于块和交易传播，而挖矿功能负责通过解决工作量证明挖矿方案的加密难题来创建新块。一旦矿工解决了这个复杂的加密问题，它就会在网络中发布新区块。网络对等方会在将新区块添加到区块链之前对其进行验证。但是，存在几种具有不同实施设计的区块链模型，每种模型都有优点和缺点。区块链在多个领域都具有巨大潜力，例如无人机系统 1、人工智能 2、雾计算 3、投票方案 4、供应链模型 5、医疗保健 6、假新闻识别 7、预防流行病 8、数字版权管理系统 9 等。然而，区块链与物联网集成的主要问题是可扩展性和吞吐量问题。比特币网络最初使用的区块链使用基于工作量证明的挖矿系统，吞吐量非常低，能耗非常高，无法用于其他应用。然而，区块链的其他几种升级允许高吞吐量，但大多适用于小型网络。很难将它们扩展到大型网络，因此难以实现由大量物联网设备组成的网络。区块链的另一个问题是存储容量，这一点备受质疑。区块链在不断增长，每 10 分钟，区块链的存储量就会增加 1 MB（比特币中每个区块）。该链的副本存储在网络的不同节点中。随着链的增长，这些网络需要越来越多的资源。区块链主要有以下四个重要组成部分：
Twitter 上气候变化影响者营销的人工智能分析
Ballestar, MT 和 Sainz, J. (2020)。两个社交影响者的故事：评估社交营销的新方法，JF María Teresa Ballesta 和 S. D'Alessandro，（编辑）数字营销和电子商务的发展（第 80 – 90 页）。Springer。Ballestar, MT、Sainz, J. 和 Torrent – Sellens, J. (2016)。返现网站上的社交网络。心理学与市场营销，33，1039 – 1045。https://doi.org/10.1002/mar.20937 Blondel, VD、Guillaume, J. – L.、Lambiotte, R. 和 Lefebvre, E. (2008)。大型网络中社区的快速展开。 《统计力学杂志：理论与实验》，2008（10），p10008。https://doi. org/10.1088/1742-5468/2008/10/p10008 Boutet, A., Kim, H., & Yoneki, E. (2012)。你的推文里有什么？我知道你在 2010 年英国大选中支持谁。第六届国际 AAAI 博客和社交媒体会议。https:// www.aaai.org/ Brandes, U. (2001)。一种更快的中介中心性算法。数学社会学杂志，25 (2)，163 – 177。https://doi.org/ 10.1080/0022250x.2001.9990249 Brown, D.，& Hayes, N. (2008)。影响者营销（第 1 – 235 页）。劳特利奇。https://doi.org/10.4324/9780080557700 Bu, Y.、Parkinson, J.，& Thaichon, P. (2022)。影响者营销：同质性、顾客价值共同创造行为和购买意向。零售与消费者服务杂志，66，102904。https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2021.102904 Caldwell, C. (2019)。格蕾塔·桑伯格的气候行动主义存在的问题。纽约时报。第 2 页。Casalegno, C.、Candelo, E. 和 Santoro, G. (2022)。探索绿色和可持续购买行为的前因：不同世代之间的比较。心理学与市场营销，39 (5)，1007 – 1021。https://doi.org/10.1002/MAR.21637 Cha, M.、Haddadi, H.、Benevenuto, F. 和 Gummadi, KP (2010)。衡量 Twitter 上的用户影响力：百万粉丝谬论。第四届国际 AAAI 网络日志和社交媒体会议。https:// www.aaai.org/ Cody, EM、Reagan, AJ、Mitchell, L.、Dodds, PS 和 Danforth, CM (2015)。 Twitter 上的气候变化情绪：一项未经请求的民意调查。PLoS One，10 (8)，e0136092。https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0136092 Corbett, J., & Savarimuthu, BTR (2022)。从推文到洞察：对美国可持续能源情感话语的社交媒体分析。能源研究与社会科学，89，102515。https://doi.org/10.1016/J.ERSS.2022.102515 Dahal, B.、Kumar, SAP 和 Li, Z. (2019)。全球气候变化推文的主题建模和情绪分析。社交网络分析与挖掘，9 (1)，24。https://doi.org/10.1007/s13278-019-0568-8 Delbaere, M., Michael, B., & Phillips, BJ (2021)。社交媒体影响者：让粉丝参与品牌活动的途径。心理学与市场营销，38 (1)，101 – 112。https://doi.org/10.1002/MAR.21419 DeSantis, R. (2021)。格蕾塔·桑伯格希望 2021 年带来气候“觉醒”：迄今为止“我们失败了”。人物。https://people.com/ human-interest/greta-thunberg-hopes-2021-brings-a-climate- awakening/ Dunlap, RE, McCright, AM, & Yarosh, JH (2016)。气候变化的政治分歧：美国党派极化加剧。环境：可持续发展的科学与政策，58 (5)，4 – 23。盖茨，B。(2021)。如何避免气候灾难：我们拥有的解决方案和我们需要的突破。克诺夫出版社。Giachanou, A., & Crestani, F. (2016)。不管你喜不喜欢。 ACM 计算调查，49 (2)，1 – 41。https://doi.org/10.1145/2938640 Golbeck, J. (2013)。分析社交网络。Newnes。Gómez – García, S.、Gil – Torres, A.、Carrillo – Vera, J. – A. 和 Navarro – Sierra, N. (2019)。构建唐纳德·特朗普：美国总统政治话语中的移动应用程序。Comunicar，27 (59)，49 – 58。