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塞文特伦特水务有限公司报告和财务报表...
过去几年，我们注意到客户向我们提出的话题类型发生了一些微妙的变化。许多客户关心的是可负担性和保护弱势客户，以及环境、气候变化以及我们如何适应极端天气以确保弹性供应。我们的客户也继续多次提到节水和教育的重要性。这些是我们 PR24 计划将寻求覆盖和支持的关键领域。作为当前价格审查过程的一部分，我们认识到我们的行业、我们的环境和社会普遍面临着许多挑战。应对这些挑战需要前瞻性的关注，因此我们的五年业务计划将在长期战略和战略方向的背景下制定。
生成式人工智能的网络安全考虑因素
训练数据中毒 训练数据中毒是指恶意操纵 LLM 的训练数据或微调程序，从而引入漏洞、后门或偏见，这些漏洞、后门或偏见可能会破坏模型的安全性、有效性或道德规范。通过篡改训练数据或微调程序，攻击者可以注入微妙但有影响力的修改，从而破坏 LLM 的预期行为。这可能包括在训练数据中引入恶意模式、有偏见的信息或故意误导的示例，旨在歪曲模型的决策过程或损害其有效概括的能力。
技术如何改变我们城市生活方式？
另一方面，混合城市可能会以更微妙的方式影响人们。例如，远程工作有很多好处，比如更灵活、通勤时间更少，还可以选择整天穿着睡衣。然而，在家工作也有一些缺点，研究人员才刚刚开始了解这些缺点。“人们真正担心的是，由于虚拟化和高度远程工作，下一代可能更难向成熟的同事学习，”菲利普说。“他们可能会错过实体办公室提供的短暂的咖啡休息时间或茶歇时间。”这些时刻可能看起来微不足道，但它们对于建立关系和促进团队合作至关重要。
社论：小儿前庭疾病 - 一种重点的诊断方法，用于最佳管理结果
Wood等。 描述了垂直癫痫的罕见实体。 作者强调，与儿童前庭偏头痛和儿童复发性眩晕等儿童中其他更常见的前庭状况的关键区别可能是微妙的或很难引起的年轻患者。 可能的儿童可能会出现眩晕，持续时间为几秒钟到几分钟，通常会出现头痛，恶心，呕吐，苍白，凝视和/或意识的丧失。 凝视咒语被发现有助于与前庭偏头痛和其他情节性眩晕原因的前庭癫痫有帮助，听觉幻觉和癫痫发作的家族史也是如此。 脑电图是诊断此情况的关键组成部分，以及其他指示的测试。 抗塞氏菌药物通常是有效的。Wood等。描述了垂直癫痫的罕见实体。作者强调，与儿童前庭偏头痛和儿童复发性眩晕等儿童中其他更常见的前庭状况的关键区别可能是微妙的或很难引起的年轻患者。可能的儿童可能会出现眩晕，持续时间为几秒钟到几分钟，通常会出现头痛，恶心，呕吐，苍白，凝视和/或意识的丧失。凝视咒语被发现有助于与前庭偏头痛和其他情节性眩晕原因的前庭癫痫有帮助，听觉幻觉和癫痫发作的家族史也是如此。脑电图是诊断此情况的关键组成部分，以及其他指示的测试。抗塞氏菌药物通常是有效的。
使用深度卷积网络
正常衰老和神经退行性疾病都会引起大脑的形态变化。与年龄相关的大脑变化是微妙的，非线性的，在空间和时间上是在受试者内部和人群内的。机器学习模型特别适合捕获这些模式，尽管健康的大脑外观种类繁多，但仍可以产生对感兴趣的变化敏感的模型。在本文中，卷积神经网络（CNN）和Rich UK Biobank数据集（当前可用的最大数据库）的力量被利用，以解决预测脑时代的问题。我们使用12，802 T1加权MRI图像的训练数据集和另外6，885张图像进行测试，以预测时间表年龄。所提出的方法在年龄预测上显示出竞争性的表现，但最重要的是，CNN预测错误∆ brainage =年龄 - 年龄 - 年龄与女性和男性群体中英国生物群的许多临床测量显着相关。，此外，在本实验中仅使用了一个成像方式的图像，我们检查了∆ brainage和来自英国生物库克所有其他成像方式的图像衍生的表型（IDP）之间的关系，显示出与已知年龄模式一致的相关性。此外，我们表明，使用非线性注册的图像训练CNN可以导致网络由注册过程的人工制品驱动，并且缺少衰老的微妙指标，从而限制了临床相关性。由于英国生物银行研究的纵向方面，将来有可能探索诸如该网络之类的模型的ΔBrainage是否可以预测任何健康结果。
算法死手：什么是死亡可能永远不会死
divauction虽然对死手控制的普通法厌恶源于英美法律传统，但该学说在加强规范社会目标方面的正确作用已在几个世纪以来一直在加强规范性的社会目标。2今天，该学说在财产法中平衡了两个相互竞争的政策目标；尊重死亡后对后代的遗嘱意图和限制性控制。 为支持这一和其他转移的规范政策目标而开发的几项推论财产规则，例如反对永久性的规则。 近年来，随着现代信托成为主要的房地产规划工具和现代永久性改革，该学说的相关性已降低，这使该学说最严厉的应用程序减轻了。 3 AI受托人的出现预示了一种新的死亡控制形式，这种控制可能会破坏这种微妙的平衡。2今天，该学说在财产法中平衡了两个相互竞争的政策目标；尊重死亡后对后代的遗嘱意图和限制性控制。为支持这一和其他转移的规范政策目标而开发的几项推论财产规则，例如反对永久性的规则。近年来，随着现代信托成为主要的房地产规划工具和现代永久性改革，该学说的相关性已降低，这使该学说最严厉的应用程序减轻了。3 AI受托人的出现预示了一种新的死亡控制形式，这种控制可能会破坏这种微妙的平衡。
呼吁阿片类药物相关术语的标准化
示例，一个有偏的配体是可以激活一种受体的一个信号通路，即G蛋白或β-arrestin，但可能对其他信号通路没有或最小影响。通常很难找到沟通阿片类药物行动的共同点，尤其是与非专业主义者的人。在外行培养基中，术语阿片类药物虽然常用，但其中包括一大种各样的药物，这些药物长期使用时具有非常不同的后果。当我们谈论阿片类药物危机时，我们谈论的是少数高度上瘾的阿片类化合物，可以诱发呼吸抑郁症和心脏骤停。有与阿片类药物有关的术语，例如阿片类药物和麻醉品。尽管这三个术语都可以互换，但存在微妙的医疗，药物和法律差异。这种微妙的差异通常不会受到公众的赞赏。鸦片一词通常是指源自鸦片罂粟植物的天然物质。阿片类药物一词是指对阿片受体作用的合成化学物质，通常是医学领域的受体激动剂。麻醉品一词是一个更广泛的术语，其中包括通常在法律背景下出现的阿片类药物和阿片类药物。即使是相同的阿片类药物或阿片类药物相关的化学物质，也可能具有不同的药物，医疗或街道名称，这些名称不是临床医生，普通医师，执法人员或外行人所必需的相互认可的。
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
![arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日](/simg/5\5ee1b28253fd57f67c8de75bac41fc3c62096654.webp)
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
摘要 - 基于变压器的模型主导了NLP和视觉应用，其基本机制却尚不清楚为标签空间映射到标签空间的基本机制。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的已知表示形式漏洞的来源，其中感知相同的图像可以具有非常不同的表示，而语义上无关的图像可以具有相同的表示形式。我们的分析表明，对输入的不可感知的变化可能会导致显着的表示变化，尤其是在以后的层中，这表明VIT的性能中的潜在不稳定性。我们的全面研究表明，在早期层中微妙的较微妙的效果通过网络传播和放大，在中间到晚层中变得最明显。这种洞察力激发了神经维特 - 武器的发展，这是一种新型的防御机制，在战略上使早期层中脆弱的神经元中和脆弱的神经元，以防止一系列对抗性效应。我们在各种攻击中展示了神经果赛的有效性，尤其是在强烈的迭代攻击中出色，并展示了其非凡的零弹性概括能力。在没有微调的情况下，我们的方法在对抗性示例中实现了77.8％的效率精度，超过了常规的鲁棒性方法。我们的结果为对抗性效应如何通过VIT层传播，同时提供了一种有希望的方法来增强视觉变压器对对抗性攻击的鲁棒性。此外，它们还提供了一种有希望的方法来增强视力变压器对对抗攻击的鲁棒性。索引术语 - 代表脆弱性，对抗性攻击，视觉变压器，可靠的嵌入
嵌入式系统的机器学习终极指南
对于我们在该领域工作的人，包括卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的人，这不是很大的启示。 “ du！ 当然可以！”这是许多人已经知道和正在努力的限制的学术证实 TechCrunch以典型的喘不过气来的方式报道，好像是新闻。 显然，记者不知道执行手势识别的许多市售产品（其中包括来自Thalmic Labs的Myo，使用其专有硬件，或其他20个提供SmartWatch工具的其他产品）。 看来，他也完全没有意识到商业上可用的工具包，以识别非常微妙的振动和加速度计，以检测机器条件，以检测噪音，复杂的环境（例如用于工业设备监控的现实AI解决方案），或检测可穿戴设备中的用户活动和环境（消费产品的现实AI）。对于我们在该领域工作的人，包括卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的人，这不是很大的启示。“ du！当然可以！”这是许多人已经知道和正在努力的限制的学术证实TechCrunch以典型的喘不过气来的方式报道，好像是新闻。显然，记者不知道执行手势识别的许多市售产品（其中包括来自Thalmic Labs的Myo，使用其专有硬件，或其他20个提供SmartWatch工具的其他产品）。看来，他也完全没有意识到商业上可用的工具包，以识别非常微妙的振动和加速度计，以检测机器条件，以检测噪音，复杂的环境（例如用于工业设备监控的现实AI解决方案），或检测可穿戴设备中的用户活动和环境（消费产品的现实AI）。