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使用深度学习和计算机视觉基于图像和视频的虚拟尝试
在2023年，塔辛·伊斯兰（Tasin Islam），阿丽娜·米龙（Alina Miron），Xohui liu和Yongmin li [2]。本文简要概述了基于深度学习的虚拟尝试（VTO）技术，该技术通过允许客户数字化的衣服来改善在线购物，并查看他们如何适合和看待它们。民意调查侧重于三种类型的VTO模型：基于图像的模型，它们为静态照片增添了衣服，多位置模型，这些模型既改变用户的立场和服装，又改变了基于视频的型号，这些模型使个人的电影制造了穿着不同服装的个人。这项研究还解决了重要的VTO困难，例如保留服装细节，保留面部识别并消除数据集偏见。此外，该评论强调了VTO对增加消费者幸福感，降低回报率以及提高在线商店的绩效的有利影响。
例外主义帝国：欧盟人工智能法案的教训以及加州人工智能立法的尝试
此外，立法者必须权衡监管失败的成本与不监管的风险。加州没有看到不作为的任何直接成本，而欧盟的延迟行动可能导致其内部市场的分裂。此外，鉴于其集体决策，欧盟可以逃避因过早制定法律而导致政策失败的责任，而其他政治体系的领导人则无法做到这一点。
一个很大的风险，但我不相信您应该尝试复制已经完成的事情”
在最后一年的球队和12场比赛。世界是否为另一个无人驾驶比赛系列准备好了吗？阿布扎比自治赛车联盟（A2RL）缩写为A2RL的工程师和推动者。该系列将使用Dallara SF23的自动版本。最初是为日本超级公式系列设计的，SF23通常被认为是一级方程式1的最快的单人座。与全电动的Roborace汽车不同，它保留了由印第安纳波利斯的4Piston Racing开发的常规燃烧引擎以及连续变速器。“我们从以前的自主系列中学到的一件事是不是要重新发明我们不必这样做的方向盘。”“我们将驾驶员赶出汽车，这是一个巨大的
在家尝试一下：使用大规模低成本移动脑电图通过睡眠和冥想预测年龄
图 4：四名受试者的纵向大脑年龄∆预测，他们有 (A) 多次连续冥想或 (B) 睡眠记录。选择了四名拥有超过 50 次良好信号质量记录的受试者。使用在 MMD 或 AMUSeD 上训练的模型来预测他们的大脑年龄。蓝点表示单次记录的大脑年龄∆预测值。为确保受试者的匿名性，我们仅为每个受试者提供 50 个随机抽样的记录，并在记录日期中添加随机抖动δ∼N（0，20 天）。尽管如此，我们仍使用所有可用的会话来拟合线性模型（红线），以显示每个受试者的趋势。密度图总结了预测年龄的分布（蓝色边际图）。尽管所有受试者都存在明显的差异，但从跨会话的线性模型获得的斜率（红线）接近于零，表明平均大脑年龄随时间保持稳定。这表明提出的大脑年龄指标同时捕捉了“特征”和“状态”类信息。
尝试使用闭眼定量脑电图来开发 K1 跆拳道运动员的脑电波模型——初步概念
摘要：背景：脑损伤是格斗运动中常见的问题，尤其是在跆拳道等运动中。跆拳道是一项有多种比赛形式的格斗运动，大多数接触式格斗都是按照 K-1 规则进行的。虽然这些运动需要高水平的技能和身体耐力，但频繁的脑部微创伤会对运动员的健康和福祉造成严重后果。研究表明，格斗运动是脑损伤风险最高的运动之一。在脑损伤最多的运动项目中，拳击、混合武术 (MMA) 和跆拳道都名列前茅。方法：这项研究针对一组 18 名表现出高水平运动表现的 K-1 跆拳道运动员进行。受试者年龄在 18 至 28 岁之间。QEEG（定量脑电图）是对 EEG 记录的数字频谱分析，其中数据使用傅里叶变换算法进行数字编码和统计分析。每次对一个人的检查持续约 10 分钟，闭眼进行。使用 9 个导联分析特定频率（Delta、Theta、Alpha、感觉运动节律 (SMR)、Beta 1 和 Beta2）的波幅和功率。结果：中央导联的 Alpha 频率显示高值，前额叶 4（F4 导联）的 SMR 显示高值，F4 导联和顶叶 3（P3）的 Beta 1 显示高值，所有导联的 Beta2 显示高值。结论：SMR、Beta 和 Alpha 等脑波的高活动性会影响注意力、压力、焦虑和注意力，从而对跆拳道运动员的运动表现产生负面影响。因此，运动员监测自己的脑波活动并使用适当的训练策略来获得最佳效果非常重要。
Microsoft Word - 尝试从生成对抗网络的潜在空间生成新的桥梁类型-2024.01.01.docx
摘要：尝试利用生成式人工智能技术生成新型桥梁类型。采用三跨梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥的对称结构化图像数据集。基于Python编程语言、TensorFlow和Keras深度学习平台框架，以及Wasserstein损失函数和Lipschitz约束，构建并训练生成式对抗网络。从获得的低维桥型潜空间采样，可以生成具有非对称结构的新桥梁类型。生成式对抗网络可以在人类原有桥梁类型的基础上，通过有机地组合不同的结构构件来创建新的桥梁类型。具有一定的人类原创能力。生成式人工智能技术可以开拓想象空间，启发人类。
可再生动态虚拟发电厂的分散强化控制使其能够提供辅助服务：实现净零目标的尝试
摘要 本文介绍了基于内部模型控制 (IMC) 的可再生动态虚拟电厂 (DVPP) 的分散强化控制，以便将其集成到电力系统中，替代基于燃料的传统发电机。如果不为电力系统提供额外的辅助服务 (AS)，就不可能实现这种朝着净零目标发展的电网整合，因为传统的 AS 会随着传统发电机的退役/替换而失效。从技术角度 (即 TDVPP) 介绍 DVPP 的理论，包括为 DVPP 集成制定广义控制目标 (期望规范)。解决方法包括两个步骤：(1) 分解期望规范和 (2) 分散强化控制以匹配分解后的规范。DVPP 集成的理论和解决方法以广义的方式介绍，使 DVPP 能够提供多个 AS，但本文的案例研究仅限于频率控制 AS (FCAS)。该研究是在“西部系统协调委员会 (WSCC)”测试系统上进行的，该系统通过用可再生 DVPP 取代最大的火力发电机，尝试实现净零目标，确保电网的运行或动态安全。
对比造影剂增强了回顾性NSCLC队列模型中的CT放射基因组学，尝试验证已发布模型以及临床环境的相关性
来自多伦多大学多伦多大学玛格丽特公主医院医学成像联合部，加拿大M5G 2C1（又名R.H.，R.K.，R.K.，S.M.，C.O.，C.O.，U.M.，P.V.-H。）;苏黎世苏黎世大学苏黎世大学苏黎世大学诊断与介入放射学研究所，瑞士（R.H.）；多伦多大学多伦多大学玛格丽特癌症中心生物统计学系，加拿大M5G 2C1（L.A.）；加拿大安大略省多伦多的安大略省癌症研究所/公主玛格丽特癌症中心大学卫生网络（M.T.，Q.L.）;加拿大多伦多大学大学卫生网络辐射肿瘤学系（A.H.）。收到2023年12月11日；修订于2024年1月18日； 2024年1月23日接受。地址为：K.A。电子邮件：andres.kohan@uhn.ca电子邮件：andres.kohan@uhn.ca
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