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人类大脑皮层形状不对称的个性
摘要 大脑皮层不对称存在于不同的门类中，在人类中尤为明显，这对大脑功能和疾病具有重要意义。然而，许多先前的研究混淆了由大小引起的不对称和由形状引起的不对称。在这里，我们介绍了一种新方法，使用三个独立数据集中的磁共振成像数据来表征不同空间频率下整个皮层形状的不对称（与大小无关）。我们发现皮层形状不对称具有高度的个性化和稳健性，类似于皮层指纹，并且比基于大小的描述符（例如皮层厚度和表面积）或脑活动区域间功能耦合的测量值更准确地识别个体。个体可识别性在粗略空间尺度（~37 毫米波长）下最佳，形状不对称显示出与性别和认知的尺度特定关联，但与惯用手无关。虽然单侧半球皮层形状在粗尺度（~65 毫米波长）下表现出显著的遗传性，但形状不对称主要由特定受试者的环境影响决定。因此，粗尺度形状不对称具有高度个性化、性别二态性、与个体认知差异有关，并且主要受随机环境影响驱动。
环境统计和经验形状风险
青少年通常被描绘成鲁ck的冒险者，因为他们的大脑不成熟。最近的研究对此描述引起了怀疑，将环境确定为冒险的主持人。但是，驱动冒险行为的环境的关键特征通常被指定。，我们通过研究研究表明，随着人们在冒险后从他们经历的结果中学到的结果，我们呼吁对环境提高关注。此重点表明，青少年不太可能因许多风险而遭受危害，因为环境统计数据是偏见并偏爱安全的经验。环境统计和经验通过仔细的时机警告并利用同龄人的潜力来塑造奖励经验的统计数据，这表明了政策干预的入口点。
各种负载形状下的电解器性能和降解
绿色氢可以预见到减少重型运输的CO 2排放以及难以减少诸如铁和钢制造的行业的重要角色，欧盟希望到2030年脱碳30％。本研究提出了碱性水电解体的性能和降解模型，以评估电解器对不同功率输入曲线的响应，并确定最有效和最具成本效益的操作策略。为此，评估了三种情况，其中一个场景根据太阳能和风的100％供应提供了电源，一个场景从网格中具有恒定的电源，一个方案的电源为电源，电源量在Electrolyser的标称载荷的66％至100％之间波动。可以证明，后一种情况可以达到十年来最高的平均效率，而持续电源的情况达到了最低的降解。最低的电力成本是通过太阳能和风能的100％电源达到的。与文献中的其他模型相比，本研究中的模型具有带有流动电解质的扩展热模型以及文献中最早描述的第一个电解器降解模型之一。被认为对工业碱性电解质的建模提供了重要贡献。
神经表征的广义形状度量
理解生物和人工网络的运作仍然是一项艰巨而重要的挑战。为了确定一般原则，研究人员越来越有兴趣调查大量经过类似任务训练或生物学上适应类似任务的网络。现在需要一套标准化的分析工具来确定网络级协变量（例如架构、解剖大脑区域和模型生物）如何影响神经表征（隐藏层激活）。在这里，我们通过定义量化表征差异的广泛度量空间系列为这些分析提供了严格的基础。使用此框架，我们修改了基于典型相关分析和中心核对齐的现有表征相似性度量以满足三角不等式，制定了一个尊重卷积层中归纳偏差的新度量，并确定了近似欧几里得嵌入，使网络表征能够纳入几乎任何现成的机器学习方法中。我们在生物学（艾伦研究所脑观测站）和深度学习（NAS-Bench-101）的大规模数据集上展示了这些方法。在此过程中，我们确定了可根据解剖特征和模型性能进行解释的神经表征之间的关系。
3D形状生成的四面体扩散模型
摘要。概率降级扩散模型（DDMS）为2D图像生成设置了新标准。扩展3D内容创建的DDMS是一个积极的研究领域。在这里，我们提出了四个扩散模型，该模型在3D空间的四面体分区上运行，以实现有效的高分辨率3D形状生成。我们的模型会导致运算符进行卷积和转置卷积，该卷积直接作用于四面体分区，并且无缝包含诸如颜色之类的其他属性。我们的设计更加生成网状几何形状：与现有的网格扩散技术相比，四辐射的速度更快到200倍。同时，它可以减少内存消耗，并且可以比现有网格发电机以更高的分辨率运行。仅使用标准消费者硬件，它在空间细节方面设置了一个新的标准，并在一系列质量指标上优于其他网格发电机。有关其他结果和代码，请参见我们的项目页面tetradiffusion.github.io。
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
从高处的阴影中检索建筑物形状...
摘要 — 不连续的物体（例如建筑物）会在 SAR 图像中产生阴影。阴影是显著的特征，对图像理解大有帮助。由于城市地区建筑物密度高，阴影覆盖了图像的很大一部分，并为构建城市地图提供了重要提示。阴影的一个直接用途是根据阴影尺寸确定建筑物高度。我们在此提出另一种方法，当有高分辨率干涉图时，利用阴影来帮助检测建筑物本身。从具有非常高清晰度的振幅图像和相应的干涉图开始，我们将建筑物检测问题建模为能量最小化，其中考虑了建筑物与其阴影之间的相互作用。尽管噪声水平很高，但该方法可以获得出色的检测结果，尤其是对于高大或孤立的建筑物。
可见光波段图像中基于形状的建筑物检测...
摘要 —本文介绍了一种从仅具有可见红、绿和蓝数据带的单个高分辨率光学图像中自动检测建筑物的新方法。具体来说，我们首先调查阴影证据以关注建筑物区域。然后，提出了一种基于马尔可夫随机场 (MRF) 的新型区域增长分割技术。图像被过度分割成较小的均匀区域，可用于替换像素网格的刚性结构。然后对该区域集应用迭代分类合并。在每次迭代中，使用区域级 MRF 模型对区域进行分类，然后根据阴影的位置，合并具有相同类别的区域以产生形状适合矩形的新区域。使用递归最小边界矩形确定最终的建筑物。实验结果证明，所提出的方法适用于各种地区（高密度城市、郊区和农村），并且具有高度的稳健性和可靠性。
使用 Yamabe 流量和 ... 检测形状畸形
谐波项，旨在尽可能保持参数化的谐波性。第二项是对称形状项，定义为弧长积分，其中形状度量根据曲率定义。根据以下欧拉-拉格朗日方程，可以通过迭代修改矢量场来最小化所提出的能量函数：