合成数据本质上是人工生成的与真实数据相似的数据,由真实数据中存在的相同关系和趋势组成。这些数据可能是文本数据、数字数据、图像、视频甚至声音。随着最新的 GenAI 的热潮,人们很容易忽略合成数据绝不是一个新概念。自 20 世纪 60 年代以来,合成数据就以不太成熟的结构存在。它被用于解决诸如在电脑游戏中生成数据或在科学建模中模拟星系和原子等宏观和微观现象等问题。2 在 1993 年的一篇被认为是合成数据正式诞生的论文中,Rubin 推广了其在保密方面的用途,在这种情况下是为了弥补美国人口普查中缺失的调查回复,3 但许多较新的技术在 21 世纪初蓬勃发展。
摘要。尺寸约束纳米颗粒的特定特征可有效地增强广泛的应用。工程师可以利用现象和相关的带隙来通过将光电特征纳入不同领域来打开其应用。在材料方面,像石墨烯这样的碳质纳米材料最近在研究人员中引起了很多兴趣。碳质材料类别特别有趣,因为它们具有独特的机械,化学,光学和电性能。石墨烯量子点(GQD)是碳质非物质的最新形式。GQD,并使用组创建复合材料或使用组。除了频带结构外,GQD具有不同应用的其他各种有利的功能特性。可调节的荧光,高量子效率 /量子确定性,化学稳定性提高,边缘效应,生物相容性,低毒性,光稳定性和水溶性是GQD的一些特征,这些特征对于各种应用都是可取的。
合成媒体的创造者既可以是大型制作者(如 B2B 内容制作者),也可以是小型制作者(如业余爱好者、艺术家、有影响力的人以及包括活动家和讽刺作家在内的民间社会人士)。委托和指导合成媒体创作的人也属于这一类别。鉴于内容创作工具日益民主化的特性,任何人都可以成为创作者,并有机会让他们的内容接触到广泛的受众。因此,这些利益相关者的例子只是说明性的,但并不详尽。
使用人工智能来处理衍射图像的挑战是需要组装大型且精确设计的训练数据集的挑战。为了解决这个问题,开发了一个称为Resonet的代码库,用于合成这些数据的衍射数据和培训残留神经网络。在这里,共振的两个人均能力:(i)晶体分辨率的解释和(ii)重叠晶格的识别。通过同步加速器实验和X射线自由电子激光实验对衍射图像的汇编进行了测试。至关重要的是,这些模型很容易在图形处理单元上执行,因此可以显着超过常规算法。目前使用共振来为斯坦福同步辐射光源的宏观分子晶体学用户提供实时反馈,但其简单的基于Python的接口使其易于嵌入其他处理框架。这项工作强调了基于物理的模拟对训练深神网络的实用性,并为开发其他模型的开发奠定了基础,以增强衍射收集和分析。
serpentine互连(Serpentines)具有不同曲率程度的蛇形(Serpentines),通常设计用于吸收变形并保护脆弱的活性组件影响的设备。弯曲曲线较小的蛇纹石使用传统理论进行了很好的建模,但这高估了弯曲较大的蛇形的可拉伸性(例如,相对误差超过90%)。在这里提出的是一种新型的理论模型,其中非buck蛇蛇纹石的特征是大型曲面束。得出分析溶液,并据报道系统的实验和数值模拟来验证准确性并研究几何依赖性。发现(i)无量纲的几何参数调节了蛇纹石的兼容力学,(ii)有一定的弧形角可以产生异常的可伸缩性(即归一化的可伸缩性小于统一性),(iii)可以通过两个数量级和五个数量级来增强灵活性和可伸缩性。这项工作是一种构造具有较大曲率的最佳蛇纹石丝带的新方法。
摘要:1型糖尿病(T1D)是儿童期最常见的慢性疾病之一,发病率逐渐增加。T1D管理需要终身胰岛素治疗和正在进行的医疗保健支持。治疗的主要目的是维持尽可能接近生理范围的血糖水平,特别是为了避免血糖闪光,这与T1D患者的发病率和死亡率有关。的确,国际小儿和青少年糖尿病学会(ISPAD)的准则建议糖化血红蛋白(HBA1C)水平<53 mmol/mol(<7.0%)的T1D年轻人,以避免合并症。此外,糖尿病疾病强烈影响必须经过连续监测血糖价值和皮下胰岛素的年轻患者的生活质量。近几十年来,自动胰岛素输送(AID)系统的发展改善了T1D患者的代谢控制和生活质量。连续的皮下胰岛素输注(CSII)与连续的葡萄糖监测(CGM)设备相结合,连接到智能手机是一种很好的治疗选择,尤其是在幼儿中。在本文献综述中,我们修改了当前可用的T1D技术在小儿年龄的机制,并探讨了它们对短期和长期糖尿病相关的合并症的影响,生活质量和生活期望。
自适应深部脑刺激 (aDBS) 和其他脑机接口 (BCI) 应用通常需要实时处理传入的神经振荡信号并从中解码相关的行为或病理状态。大多数当前方法依赖于首先提取一组预定义特征,例如标准频带中的功率或各种时域特征,然后训练机器学习系统,这些系统使用这些预定义特征作为输入并推断每个给定时间点的底层大脑状态。然而,这种算法方法是否最适合提取神经波形中包含的所有可用信息仍是一个悬而未决的问题。在这里,我们旨在探索不同的算法方法,看看它们是否有可能根据神经活动(例如通过局部场电位 (LFP) 记录或脑电图 (EEG) 测量)提高解码性能。具体来说,我们旨在探索端到端卷积神经网络的潜力,并将这种方法与基于提取预定义特征集的其他机器学习方法进行比较。为此,我们实施并训练了许多机器学习模型,这些模型要么基于手动构建的特征,要么在基于深度学习的模型的情况下,基于直接从数据中学习的特征。我们使用模拟数据识别神经状态的任务对这些模型进行了基准测试,该数据结合了先前与生理和病理功能相关的波形特征。然后,我们根据从特发性震颤患者运动丘脑记录的局部场电位评估这些模型在解码运动方面的表现。我们的研究结果来自模拟和真实患者数据,表明端到端基于深度学习的方法可能超越基于特征的方法,特别是当波形数据中的相关模式未知、难以量化或从预定义特征提取的角度来看可能存在时
摘要:背景:实现环境友好型发展的关键战略是绿色创新。关于影响企业创新活动的因素,大多数研究要么优先考虑内部原因,要么优先考虑外部原因。目的:本研究的实证意义依赖于独立调查企业利润和合法性压力的影响及其与创新的关系。方法:研究结果表明,使用高科技公司的数据集,消费者的合法性压力对工业产品创新和工艺创新都有相当积极的影响。结果:研究结果还表明,企业的盈利能力对产品创新有有益的影响,但对绿色工艺创新几乎没有影响。此外,合法性压力与产品开发之间的关联受到企业盈利能力的正向调节。结论:研究结果表明,盈利能力(内部)和合法性压力(外部)这两个因素的结合以及它们各自的影响都对企业创新战略产生影响。这是一个关于企业如何更具创造力和责任感的综合观点。关键词- 创新、盈利能力、合法性压力、内部/外部原因
摘要 我们借鉴团体和团队、社会心理学、信息系统、工程学等领域的研究成果,对人类与人工智能的团队合作进行了理论研究。根据我们的回顾,我们重点关注团队和人工智能领域的两个主要问题。首先,团队总体上对人工智能的看法是正面的还是负面的。第二,使用人工智能的决定是由团队成员自己决定(自愿使用人工智能)还是由高层管理人员或组织中的其他政策制定者强制决定。这两个方面指导我们创建一个团队级概念框架,该框架模拟了人工智能作为团队的强制补充如何对协作水平产生不对称的影响,这取决于团队对人工智能的态度。当团队对人工智能持积极态度时,强制使用的影响会抑制团队中的协作。但当团队对人工智能持消极态度时,强制使用会提升团队协作。我们的模型强调管理的必要性