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磁共振基础知识：磁场、核磁特性、组织对比度、图像采集
核磁共振 (NMR) 是对原子核磁特性的光谱研究。原子核的质子和中子具有与其核自旋和电荷分布相关的磁场。共振是一种能量耦合，当单个原子核被置于强外部磁场中时，它会选择性地吸收并随后释放这些原子核及其周围环境所特有的能量。自 20 世纪 40 年代以来，NMR 信号的检测和分析已作为化学和生物化学研究中的分析工具得到了广泛的研究。NMR 不是一种成像技术，而是一种提供有关放置在小体积、高场强磁性装置中的样本的光谱数据的方法。在 20 世纪 70 年代初，人们意识到磁场梯度可用于定位 NMR 信号并生成显示质子磁特性的图像，反映临床相关信息，再加上技术进步和“体型”磁体的发展。随着 20 世纪 80 年代中期临床成像应用的增多，“核”含义被抛弃，磁共振成像 (MRI) 及其大量相关缩略词开始被医学界普遍接受。随着磁场强度更高的磁铁以及解剖、生理和光谱研究的改进，MR 应用的临床意义不断扩大。对软组织差异的高对比敏感度以及使用非电离辐射对患者的固有安全性是 MRI 取代许多 CT 和投影射线照相方法的主要原因。随着图像质量、采集方法和设备设计的不断改进，MRI 通常是检查患者解剖和生理特性的首选方式。但它也存在缺点，包括设备和选址成本高、扫描采集复杂、成像时间相对较长、图像伪影明显、患者幽闭恐惧症以及 MR 安全问题。本章回顾了磁学的基本特性、共振概念、组织磁化和弛豫事件、图像对比度的生成以及获取图像数据的基本方法。第 13 章讨论了高级脉冲序列、图像特征/伪影的说明、MR 波谱、MR 安全性和生物效应。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
各州人工智能执行顺序对比表_2023-12-05
● 为一般和联邦机构的人工智能使用制定协调的指导方针和最佳实践（第 4.1（a）（i）、10.1、12（a）节）● 执法权：跨机构协调评估解决算法歧视的权力（第 7.1（a）（ii）节）● 关键基础设施：提供风险评估，开发相关工具，并将人工智能风险管理框架纳入相关安全指南（第 4.1（b）、4.3（a）节）● 安全：评估网络和生物安全工具，并为国家安全和人工智能治理提供指导（第 4.1-4.4、4.6-4.8 节）● 身份验证：为检测人工智能生成的内容和验证数字内容制定指南（第 4.5 节）● 创新与竞争：为外国人工智能专家提供签证/工作机会，实施国家人工智能研究资源，并优先考虑人工智能人才库和资金（第 5.1-5.3 10.2）● 劳工：提交有关人工智能市场影响的报告，发布雇主的最佳实践，并为承包商提供有关使用人工智能招聘的非歧视指导（第 6 条、7.3（a））● 公民权利：评估人工智能在刑事司法系统、公共福利系统、住房市场和招聘过程中的使用和潜在偏见；并发布关于承包商在招聘中不歧视的指导（第 7.1 至 7.3 节）● 签订合同：确保人工智能系统和服务的机构合同符合本行政令和适用法律（第 10.1(d)(ii) 节）● 医疗保健和教育：制定在医疗保健和教育领域部署人工智能的战略计划（第 8(b)、8(d) 节）● 隐私：审查使用相关隐私工具的机会（第 9 节）● 国际发展：与利益相关者协调人工智能标准（第 11 节）● 人工智能专家：每个机构必须指定一名个人担任首席人工智能官（第 10.1(b)(i) 节）
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
重新思考多重对比 MRI 超级扩散模型...
最近，扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建，并表现出令人印象深刻的性能，尤其是在细节重建方面。然而，当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题：（1）它们需要大量迭代来重建最终图像，效率低下且消耗大量计算资源。（2）这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致，导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型，称为 DiffMSR。具体而言，我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外，我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器，它可以扩展感受野，同时充分利用 DM 产生的先验知识，以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明，我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
相似却不同？英国和德国应对新冠危机的经济政策对比
本文对德国和英国应对新冠疫情危机的政策进行了比较政治经济分析。这两个国家都采取了类似的休假和商业贷款计划来应对这种对称的经济冲击，以稳定经济的需求和供给。然而，两国的政治经济结构差异巨大，这意味着这些先验相似的政策产生了不同的结果。我们认为，这种差异可以通过资本主义多样性的“制度互补性”的视角来最好地解释。