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高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
设计强大而云的AI驱动分布
云本地体系结构通过利用模块化设计和动态可扩展性来彻底改变了可扩展，弹性和分布式应用的开发。在这些系统中纳入人工智能（AI）会引入无与伦比的机会，以增强功能，简化自动化并优化决策过程。本文研究了针对云本地系统量身定制的核心软件工程原理，重点介绍了诸如可扩展性，弹性，安全API开发和道德AI集成等关键方面。重点是AI驱动的自动化，实时监控和预测资源分配，以提高性能并降低运营成本。本文还重点介绍了保护数据隐私和网络安全的强大措施，并以自适应和弹性策略来解决现代威胁。此外，它强调了旨在最大程度地降低云本地体系结构的环境足迹的可持续实践。通过将最佳实践与AI驱动的方法集成，该框架为设计安全，自适应和未来的应用程序提供了途径。
为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
朝着强大而安全的网络景观的旅程
Infosys已被证明是我们网络安全旅程中的宝贵合作伙伴。他们已经证明了自己的能力不仅可以在短期内立即承担立即的关键和高风险，而且还采取了在媒介到长期降低风险降低策略中明智的决定，从而改善了我们的整体网络安全姿势。Infosys通过实施和管理24x7 SOC监控和响应，下一代防火墙技术，脆弱性管理，EDR技术并提供安全的云基础架构，从而改变了我们的安全格局。他们帮助我们评估了我们的OT和IT环境，身份和访问管理的潜在风险，并为相关的安全风险和建议实施的最佳实践提供了可见性。
心肺健身是强大而一致的
抽象的目标是检查和总结队列研究的荟萃分析的证据，这些证据评估了基线心肺适应性（CRF）与成年人之间的健康结果之间的预测关联。系统评论的设计概述。数据源从2002年1月至2024年3月搜索了五个书目数据库。所确定的9062篇论文的结果，我们包括了26个系统评价。我们发现了八个荟萃分析，描述了一般人群中五个独特的死亡率。CRF的全因死亡率降低最大（HR = 0.47； 95％CI 0.39至0.56）。每1替代谢的任务（MET）的剂量 - 反应关系较高的CRF水平与全因死亡率降低了11％–17％（HR = 0.89; 95％CI 0.86至0.92，HR = 0.83; 95％CI 0.78至0.78至0.88）。对于事件结果，有9个荟萃分析描述了12种独特的结果。CRF比较高CRF与低CRF（HR = 0.31; 95％CI 0.19至0.49）时，入射心力衰竭的风险降低最大。每1米的CRF水平的剂量反应关系与心力衰竭降低18％有关（HR = 0.82; 95％CI 0.79至0.84）。在患有慢性疾病的人中，有9个荟萃分析描述了九个患者组的四个独特结果。CRF在比较高CRF与低CRF（HR = 0.27; 95％CI 0.16至0.48）时，患有心血管疾病的人的心血管死亡率最大有关。根据建议，评估，开发和评估的评分，所有研究的证据的确定性从非常低至中等。结论我们发现一致的证据表明，高CRF与一般和临床人群中各种死亡率和各种死亡率的慢性状况的风险密切相关。
在标准假设下强大而自适应的安全性
摘要。具有结构性的签名（SP）已成为重要的加密构件，因为它们与Groth-Sahai（GS）NIZK框架的兼容性允许在标准假设下以合理的效率来协同结构协议。在过去的几年中，人们对阈值签名方案的设计引起了重大兴趣。但是，只有最近Crites等。（Asiacrypt 2023）引入了阈值SP（TSP）以及完全非相互作用的结构。这是一个重要的一步，但他们的工作有几个局限性。在构造方面，他们需要使用随机的门，交互式复杂性假设，并且仅限于所谓的索引diffie-hellman消息空间。后者将其构造用作SPS的置换量限制。在安全方面，它们仅支持静态腐败，并且不允许伪造的部分签名查询。在本文中，我们询问是否可以在没有此类限制的情况下构造TSP。我们从Kiltz，Pan和Wee的SPS开始（Crypto 2015），该结构具有有趣的结构，但是阈值将其进行一些修改。有趣的是，我们可以在完全非相互作用的阈值签名（Bellare等人，Crypto 2022），甚至在完全自适应的腐败下，以最强的模型（TS-UF-1）证明其安全。令人惊讶的是，我们可以在标准假设下显示后者，而无需任何理想化的模型。具体而言，我们在SXDH假设下的III型双线性组中的方案具有由7个组元素组成的签名。在离散对数设置中有效阈值签名的所有已知构造都需要交互式假设和理想化的模型。与Crites等人的TSP相比。（2个组元素），这是以效率为代价的。但是，我们的方案在标准假设下是安全的，实现了强大而适应性的安全保证，并支持一般消息空间，即代表许多SPS应用程序的替换。鉴于这些功能，即使对于实际应用，签名大小的增加似乎是可以接受的。
人工智能和机器学习——强大而又……
近年来，医疗环境和医学领域中先进人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具和算法的开发和实施显著增加。1、2 例如，大型语言模型 (LLM) 是一种在大量自然语言文本上进行广泛训练的人工智能，能够生成类似人类的对话。3 尽管仍然存在争议，4 初步证据有力地表明，这些对话式人工智能模型即使尚未超越，也表现出至少与人类能力相当的性能水平，特别是在医疗应用中。例如，他们可以比医生 5 对患者的询问做出更有同理心的回应，甚至可以像训练有素的医生一样准确地为患者提供诊断。6 然而，尽管前景广阔，但在身体活动 (PA) 和久坐行为研究中，人工智能和机器学习的全部潜力仍未得到充分利用。在这里，我们强调人工智能和机器学习作为替代方法和方法的能力，这些方法和方法具有进一步推进这些自然复杂行为研究所需的复杂性。
建立一个强大而多样的数据科学界
在生物信息学，人工智能，临床信息学，云计算，统计，计算科学，软件设计和编程，生物信息学，可视化，机器学习，预测分析，超级计算，超级计算，建模和模拟，数字健康，数字健康，数据共享，数据分享以及网络范围和其他信息范围内，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息>创建后续研究
用于 BCI 运动想象解码的强大而简单的深度学习基线
摘要 — 我们提出了 EEG-SimpleConv，一种用于 BCI 中运动想象解码的简单 1D 卷积神经网络。我们的主要动机是提出一个简单且性能良好的基线来进行对比，仅使用文献中非常标准的成分。我们在四个 EEG 运动想象数据集（包括模拟在线设置）上评估其性能，并将其与最近的深度学习和机器学习方法进行比较。EEG-SimpleConv 至少与其他方法一样好或效率更高，显示出跨学科的强大知识转移能力，但推理时间较短。我们主张使用现成的成分而不是临时解决方案可以极大地帮助 BCI 采用深度学习方法。我们使模型和实验的代码易于访问。