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VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
人工智能和知识密集型劳动力
摘要 本论文研究了人工智能 (AI) 对瑞典劳动力市场的影响。人工智能对知识密集型劳动力的影响尤其令人感兴趣，因为这是一个受人工智能影响更大的群体。理论预测人工智能将使工作任务自动化，同时导致经济中引入新任务。利用职位空缺数据，该论文通过研究机构接触人工智能的两种不同影响阐明了这一主题。首先，研究对劳动力雇用的影响，将劳动力分为工作任务与人工智能相关的劳动力组和工作任务与人工智能无关的劳动力组。其次，测试对机构对非人工智能劳动力所需技能变化的影响。这两个问题都旨在确定劳动任务是否确实被人工智能自动化，以及是否引入了新的工作任务。结果表明，接触人工智能的企业增加了非人工智能劳动力的雇用。此外，研究发现，接触人工智能与所需技能数量的减少有关。知识密集型企业和职业与接触人工智能的关系似乎略弱。结果的解释是，一些人工智能自动化正在发生，尽管不足以引起劳动力市场的重大变化。
光学密集有效的两级系统的定量吸收成像
吸收成像是一种通常采用的方法，具有高时间分辨率，关于部分透明对象的空间信息。它依赖于探针梁和对象的相干响应之间的干扰。在低饱和度方案中，啤酒兰伯特衰减很好地描述了它。在本文中，我们从理论上讲，我们通过在任何饱和度方面的两级系统的合奏来得出σ极化激光探针的吸收。我们在实验上证明，相对于单个粒子响应，密集的87 rb冷原子集合中的吸收横截面通过与培养基的光密度B成比例的因子减少。为解释这种还原，我们开发了一个模型，该模型在单个粒子响应中融合了周围集合发出的不连贯的电磁背景。我们表明它在定性上再现了实验结果。我们的校准因子对σ偏振光的光密度B具有通用依赖性：α= 1。17（9） + 0。255（2）b允许获得密集量子系统的定量和绝对原位图像。
哥伦比亚低地的广泛碳密集的泥炭地
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Thinksystem Solidigm P5520读取密集的NVME PCIE 4.0 SSD
公司必须确保其数据安全至关重要。由于由于物理盗窃或不当库存实践而造成数据丢失的威胁，对数据进行加密很重要。但是，具有性能，可伸缩性和复杂性的挑战使IT部门反对需要使用加密的安全策略。此外，不熟悉关键管理的人认为加密已被视为风险，确保公司始终可以解密自己的数据的过程。自加密驱动器可以全面解决这些问题，从而使加密变得容易且负担得起。
一项关于与区块链密钥管理集成的动态AES加密集成的调查
为了应对这些挑战，它提出了一种混合方法，该方法将动态高级加密标准（AES）加密与基于区块链的密钥管理集成在一起。动态AES通过为每个数据实例生成唯一和适应性的键来引入特定文件的加密，从而大大降低了与密钥折衷相关的风险。周期性钥匙旋转进一步增强了系统对攻击的弹性。区块链技术为管理加密密钥提供了一个分散的防篡改框架。其不变的分类帐确保了安全的钥匙存储，可审核性和对未经授权修改的抵抗，从而消除了与集中式系统相关的漏洞。通过组合这些技术，混合框架确保了稳健的数据安全性，细粒度的访问控制以及对云系统的增强信任。
抑制甲基腺苷磷酸化酶可保护免受实验性急性肾损伤 Startrace：个性化医学的多重器官Avatar药物测试平台 MAO-B抑制剂在鼠中的功能功效 抗血管病原体的水力发电 一种基于CRISPR-CAS9的工具，用于研究DSB剂量依赖性 农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2 的影响 肠道3凝胶：一种用于培养人肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，Miguel Antunes 1 *; JoãoSobral1， 生物信息学分析确定了PHARC相关脂肪酶ABHD12 的酶活性序列决定因素 自闭症中E/I不平衡的验证和分析 NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法 用壳测量 与嗜性粒细胞增生的心脏病的病理生理学 通过功能 - 进行有效的K-MER设置操作 从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征 颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体 小鼠人类遗传变异的计算建模 基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建 创新的Nitinol Lumbar椎骨植入物
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639065 doi：Biorxiv Preprint
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：