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World File Search System天真
补充材料
1/3当一个人根据不同的n c缩放区域II参数时。可以看到，基于这个简单的天真论证，区域I和II在小n c中彼此靠近。但是，众所周知，较小的N C表达对小N C分解，因此上述缩放只是建议的考虑。尽管如此，这可能表明这两个区域可以重合小n C，并激发未来的晶格研究。请注意，其他量规组可以为此目的更好地工作。例如，sp（2 n c）衡量n f = 2（基本代表中的四个Weyl fermions）将导致手性拉格朗日，coset Space Su（4） /sp（4） /sp（4）= So（6） /so（6） /so（6） /so（5）= s 5。向量介子在SO的伴随表示中（5）。在测量u（1）子组时，对称性将分解为u（2），而nambu -goldstone玻色子分为（k +，k-，k 0 1，k 0 1，k 0 2，k 0 3）。当中性较重时，低洼的光谱与我们讨论的SU（N C）仪表理论相同，而矢量介子之一可以出现在K + K-通道中。同样，n f = 2的SO（n c）仪表理论（vector代表中的两个Weyl fermions）具有仅具有K±状态的coset空间SU（2） /SO（2）= S 2。在这种情况下，我们也期望K + K-通道中有单个向量介子。关于这种可能性的论述讨论超出了本文的范围，将在[5]中进行讨论。
对欧洲基因编辑植物的调节-Karlsruhe
摘要大约20年前，欧盟引入了转基因作物生长的复杂监管规则，这实际上是在大多数欧洲国家中的事实上禁止在大多数欧洲国家中种植这些植物。随着新型基因组编辑技术的兴起，以遗传方式改善农作物而无需掺入外源基因的可能性。不幸的是，在2018年，欧洲法院裁定该基因编辑的植物将像转基因植物一样受到调节。从那以后，欧洲科学家和育种者对这一决定提出了质疑，并要求对这一过时的法律进行修订。最后，在5年之后，欧洲委员会现在发表了一项关于如何调节新育种技术生产的农作物的建议。该提案试图在欧洲不同利益群体之间找到平衡。在一侧，基因修饰的植物无法与天然对应物识别出来，将仅用于食物和饲料，除了注册步骤外，还不应受到调节。在另一边，表达除草剂耐药性的植物将被排除在该法规之外，对欧洲强大的环境协会和非政府组织的特许权。此外，应将编辑的农作物排除在有机农业之外，以保护欧洲强大的有机部门的商业利益。尽管如此，如果该法律通过欧洲议会和理事会（不变），它将朝着建立更可持续的欧洲农业体系迈出一大步。但是，除了通过法律，还有很长的路要走。因此，很快就有可能开发和种植更适合全球变暖的农作物，其培养将需要较低的鼠尾草。经常，基于对突变的非理性恐惧和对自然的天真理解，反对者提出的争论风暴落在了欧洲的富有成果的基础上。
设备使用机器学习的设备健康监测...
现代文明中科学技术的快速增长导致机械和设备的规模，复杂性和自动化的增加。现代工业生产的两个最重要方面是问题识别和机械状况监测。通过有效的状况监测使早期问题检测成为可能，这在考虑到生产效率，操作可靠性，维护成本和停机时间等变量时至关重要。研究问题的识别和机械的健康监测具有实际意义。为了进行设备监控和故障诊断的目的，记录了有关设备的温度，振动，噪声水平和润滑状态的信息。之后，该信息被用来确定该问题的主要来源，并采取补救措施。条件监视系统的核心元素是故障预测，功能提取和问题诊断。特征提取和故障诊断对于正常检测，问题定位和失败严重性预测至关重要。本文包括故障诊断和计算智能在状态监控和故障检测中的应用，本文还介绍了一种使用机器学习（ML）技术进行设备状态监测的方法。流行的机器学习（ML）分类方法，例如随机森林（RF），随机树（RT），天真贝叶斯（NB），XG Boost（XGB）和Logistic Recression（LR），用于组装。紧迫需要提高机器的可靠性并减少由于机器故障而导致的生产损失的可能性，这是对机器状况监测的越来越重视的原因。关键字：故障预测，机器学习，天真的贝叶斯，生产，随机森林，随机树，意外的停机时间。
折扣：以基于检测器的重要性采样
许多应用程序使用计算机视觉来检测和计算大量图像集中的对象。但是，当任务非常困难或需要快速响应时间时，可能无法训练足够的计数模型。例如，在灾难响应期间，艾滋病组织的目标是快速计算卫星图像中损坏的建筑物以计划救济任务，但是由于域的转移，预先训练的建筑物和损害探讨的表现往往差不多。在这种情况下，有必要采用人类的方法，这些方法可以用最少的人类努力来统计。我们提出了一个基于检测器的重要性采样框架，用于计算大型图像集合。圆盘口使用不完善的检测器和人类筛选来估计低方差无偏计数。我们提出了使用少量筛选并估算置信区间来对多个空间或时间区域进行计数的技术。此使最终用户能够在估计足够准确的情况下停止筛选，这通常是现实世界应用中的目标。我们通过两种应用演示了我们的方法：在雷达图像中计数鸟类以了解对气候变化的反应，并计算卫星图像中受损的建筑物，以便在自然灾害袭击的地区进行损害评估。在技术方面，我们基于控制变化而开发了降低方差技术，并证明了估计量的（条件）无偏见。圆盘量导致标签成本减少9-12倍，与我们考虑的任务的天真筛查相比，获得相同的错误率，并超过了替代基于协变量的筛选方法。
性别和事先暴露共同塑造了对活疱疹病毒疫苗的先天免疫反应
背景：已知性别和事先暴露于病原体会影响对免疫挑战的反应，但是在人类中，它们的综合作用尚未得到很好的确定，尤其是在早期的先天反应中，对于塑造随后的结果至关重要。方法：我们采用了系统免疫学方法来研究男性和女性天真或以前暴露于HSV的男性和女性中对复制缺陷，单纯疱疹病毒（HSV）2疫苗的反应。结果：疫苗接种后第1天，血液转录组和细胞种群分析显示出很大的变化，但反应取决于性别以及疫苗是天真的还是先前暴露于HSV的。在HSV幼稚的女性中，早期转录反应的大小最大，I型干扰素（IFN）特征是突出的，并且与疫苗诱导的中和抗体滴度呈负相关，这表明强大的早期抗病毒反应降低了这种复制感染性病毒疫苗的摄取。HSV血清染色疫苗的配方在I型IFN（IFN-α /β）反应中的基因集上调时，HSV2血清氧化疫苗受体的受体倾向于对II型IFN（IFN-γ）基因的反应更多地集中在反应上。结论：这些结果共同表明，事先暴露和性别相互作用以塑造早期的先天反应，从而影响随后的适应性免疫表型。资金：NIH的壁内研究计划，国家过敏和传染病研究所以及其他支持人类免疫学，自身免疫和炎症中心的机构。临床试验编号：NCT01915212。通过美国国家过敏和传染病研究所与赛诺菲巴斯德（Sanofi Pasteur）之间的临床试验协议支持了疫苗试验。
回顾胎儿大脑磁共振成像中深度学习和人工智能模型
胎儿中枢神经系统异常是相当普遍的，发生在0.1％至0.2％的活产，3％至6％的死产中。因此，胎儿脑异常的初始检测和分类至关重要。手动检测和分割胎儿脑磁共振成像（MRI）可能很耗时，并且容易受到解释器的经验。人工智能（AI）算法和机器学习方法具有很高的潜力，可以帮助早期发现这些问题，改善诊断过程和随访程序。在胎儿大脑MRI中使用AI和机器学习技术是本叙事评论论文的主题。使用AI，解剖胎儿脑MRI处理已研究模型，以自动预测特定的地标和分割。使用了所有妊娠年龄（17-38周）和不同的AI模型（主要是卷积神经网络和U-NET）。某些模型的准确性达到了95％及以上。AI可以帮助预处理和过程后胎儿图像和重建图像。此外，AI可用于胎龄预测（具有一周的精度），胎儿脑提取，胎儿脑部分割和胎盘检测。已经提出了一些胎儿脑线性测量，例如脑双胎直径。使用对角线二次区分分析，K-最近的邻居，随机森林，天真贝叶斯和径向基础功能神经网络分类器研究了脑病理学的分类。深度学习方法将变得更加强大，因为可以使用越来越大的标签数据集。共享胎儿脑MRI数据集至关重要，因为没有很多胎儿脑部图片可用。此外，医生应了解AI在胎儿脑MRI中的功能，尤其是神经放射学家，普通放射学家和周期学家。
使用神经
我们提出了一种机器学习方法，以模拟与任务依赖性fMRI数据的大脑效果的长期样本外动力学。我们的方法是三阶段。首先，我们利用扩散图（DMS）来发现一组变量，该变量参数化了低维歧管，而新兴的高维fMRI时间序列序列进化。然后，我们通过两种技术在嵌入式歧管上构造了还原阶模式（ROMS）：前馈神经网络（FNNS）和Koopman操作员。最后，为了预测环境fMRI空间中脑敏感性的样本外长期动力学，我们在使用FNNS和Koopman模式本身时解决了与几何谐波（GH）偶联DMS的前图。在我们的插图中，我们使用了Visuo-Motor任务期间使用带有记录的基准fMRI数据集评估了两种提出的方案的性能。结果表明，高维fMRI时间序列的几个（对于特定任务，五个）非线性坐标为建模和样本外预测的良好基础提供了良好的基础。此外，我们表明所提出的方法的表现优于天真随机步行模型的一步前进的预测，与我们的方案相反，该模型依赖于上一个时间步骤中信号的知识。重要的是，我们表明，提出的Koopman操作员方法为了任何实际目的提供了与FNN-GH方法相同的结果，从而绕开了训练非线性地图并使用GH来超越环境fMRI空间中的预测的需求；可以改为使用L 2综合函数的DMS函数空间的低频截断，以预测fMRI空间中的整个坐标函数列表并解决前图像问题。
俄罗斯不满的冬天
2021 年底，当俄罗斯文件会议的最后一版进行最后的润色时，俄罗斯刚刚向美国和西方世界发出最后通牒，要求将乌克兰降为缓冲国，并要求北约部队撤回 1998 年驻扎的地方——不能再晚了。任何被视为“威胁”俄罗斯安全的额外行动也必须始终在考虑之中。有些人太天真了，不相信这会导致全面战争，另一些人不愿相信俄罗斯会采取如此不负责任和激烈的行动，而是将俄罗斯的言论视为谈判策略，而其他人仍然坚忍地等待和观察究竟何时会打响第一枪，让乌克兰和欧洲陷入一个完全不同的世界。这个完全不同的世界的诞生之痛在 2022 年 2 月 24 日达到高潮，当爱沙尼亚在那个寒冷的早晨庆祝独立时，乌克兰被迫坚定地捍卫自己的国家。在这些范式转变和乌克兰武装部队为整个西方世界不懈奋斗的维护基于规则的国际秩序的持续斗争中，波罗的海国防学院的使命始终坚定不移。我们继续充当团结和多边主义的灯塔，教育波罗的海三国、跨大西洋盟友和其他志同道合的伙伴的未来一代军事和政策领导人。修昔底德曾经明智地写道：“如果一个社会将学者与战士分开，那么懦夫将主导其思考，愚人将参与其战斗。”简而言之，我们的使命就是塑造这些学者战士，使他们能够在战场上做出复杂的决定，并在权力殿堂中提出明智的论点，如果需要的话，永远保护父权。俄罗斯会议以及这份平行出版物都与学院的使命相得益彰。由于我们共同的历史经历以及我们位于爱沙尼亚塔尔图的地理位置，我们一直致力于成为俄罗斯专业知识和知识的中心，俄罗斯是我们一直与之保持友好关系的邻国。
俄罗斯不满的冬天
2021 年底，当俄罗斯文件会议的最后一版进行最后的润色时，俄罗斯刚刚向美国和西方世界发出最后通牒，要求将乌克兰降为缓冲国，并要求北约部队撤回 1998 年驻扎的地方——不能再晚了。任何被视为“威胁”俄罗斯安全的额外行动也必须始终在考虑之中。有些人太天真了，不相信这会导致全面战争，另一些人不愿相信俄罗斯会采取如此不负责任和激烈的行动，而是将俄罗斯的言论视为谈判策略，而其他人仍然坚忍地等待和观察究竟何时会打响第一枪，让乌克兰和欧洲陷入一个完全不同的世界。这个完全不同的世界的诞生之痛在 2022 年 2 月 24 日达到高潮，当爱沙尼亚在那个寒冷的早晨庆祝独立时，乌克兰被迫坚定地捍卫自己的国家。在这些范式转变和乌克兰武装部队为整个西方世界不懈奋斗的维护基于规则的国际秩序的持续斗争中，波罗的海国防学院的使命始终坚定不移。我们继续充当团结和多边主义的灯塔，教育波罗的海三国、跨大西洋盟友和其他志同道合的伙伴的未来一代军事和政策领导人。修昔底德曾经明智地写道：“如果一个社会将学者与战士分开，那么懦夫将主导其思考，愚人将参与其战斗。”简而言之，我们的使命就是塑造这些学者战士，使他们能够在战场上做出复杂的决定，并在权力殿堂中提出明智的论点，如果需要的话，永远保护父权。俄罗斯会议以及这份平行出版物都与学院的使命相得益彰。由于我们共同的历史经历以及我们位于爱沙尼亚塔尔图的地理位置，我们一直致力于成为俄罗斯专业知识和知识的中心，俄罗斯是我们一直与之保持友好关系的邻国。
是否感到困惑：解码大脑活动并认识到使用EEG
抽象目标。混乱是学习过程中的主要认知情绪，影响了学生的参与度以及他们是否感到沮丧或无聊。但是，关于学习混乱的研究仍处于早期阶段，并且有必要更好地了解如何识别它以及哪些脑电图（EEG）信号表明其发生。目前的工作调查了使用脑电图进行推理学习期间的混乱，旨在通过将教育心理学，神经科学和计算机科学结合的多学科方法来填补这一空白。方法。首先，我们设计了一个实验，以积极，准确地引起推理中的混乱。第二，我们提出了一种主观和客观的关节标签技术来解决标签噪声问题。第三，为了确认可以将混乱的状态与非共同状态区分开，我们比较和分析了五个典型频段中混淆和未连接状态的平均频带能力。最后，我们提出了一个用于混乱分析的EEG数据库，以及传统（天真贝叶斯，支持矢量机，随机森林和人工神经网络）和端到端（长期短期记忆，残留网络和EEGNET）机器学习方法的基准结果。主要结果。发现的发现：1。在混乱和未融合条件之间，三角洲，theta，alpha，beta和较低伽玛的功率有显着差异； 2。更高的注意力和认知负荷；和3。意义。具有时间域特征的随机森林算法在二元分类中，具有高精度/F1得分（对于受试者的方法为88.06％/0.88，对于受试者的方法为84.43％/0.84）。这项研究促进了我们对混乱的理解，并提供了在学习过程中识别和分析的实用见解。它在学习过程中扩展了有关困惑和非共同状态之间差异的现有理论，并为认知感染模型做出了贡献。该研究使研究人员，教育者和从业人员能够监测混乱，开发自适应系统和测试识别方法。