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人工智能：捕捉时代精神
在诊断领域，人工智能在癌症的检测、表征和分期以及基于不同类型数据解释信息方面发挥着重要作用，例如，将从成像中提取的放射组学信息与来自其他组学领域的数据相链接。放射组学可以捕获肿瘤的表型信息，在区分良性和恶性肿瘤以及预测治疗反应方面显示出良好的前景。人工智能算法可以提高用于诊断和评估治疗反应的预测模型的准确性。例如，基于 CT 特征提取的放射组学已被证明可以预测实体肿瘤（包括非小细胞肺癌和黑色素瘤）对免疫疗法的反应，从而为 PD-LI 作为预测生物标志物提供一种潜在更特异、侵入性更小的替代方案。
捕捉 CCUS 的价值
- 关于 CCUS 在应对气候变化中的作用， - 关于其对社会的价值， - 关于将其价值传达给公众的最佳方式， - 关于加速部署 CCUS 的新价值机制， - 关于扩大 CCUS 规模的商业解决方案示例， - 关于来自各个领域的案例研究， 我们举行了最后一次会议，为主要利益相关者提供了一个发表观点的机会。 来自世界各地的约 70 人参加了研讨会。 由于研讨会的地点（法国巴黎），欧洲代表过多，大多数与会者来自法国、挪威、英国和荷兰，但也有来自亚洲、中东和北美和南美的代表。 与会者还代表了不同的行业：石油和天然气是代表最多的行业，但也有来自银行和保险业、能源密集型产业（钢铁、水泥、氢气生产和废物转化为能源）、技术和科学机构（包括社会和经济科学在内的科学）、公共机构、政府、战略商业和通信顾问以及非政府组织的代表。 大约七名学生参加了会议。对于大多数年轻人来说，CCUS 是一个新话题。
捕捉人类对人工智能的心智模型
提高我们对人类如何看待人工智能队友的理解，是我们对人机团队进行全面理解的重要基础。通过扩展认知科学的相关工作，我们提出了一个基于项目反应理论的框架来对这些感知进行建模。我们将这个框架应用于现实世界的实验，其中每个参与者与另一个人或人工智能代理一起在问答环境中工作，反复评估其队友的表现。利用这些实验数据，我们展示了我们的框架在测试人们对人工智能代理和其他人的看法的研究问题中的用途。我们将人工智能队友的心理模型与人类队友的心理模型进行对比，以描述这些心理模型的维度、它们随时间的演变以及参与者自身自我感知的影响。我们的结果表明，人们期望人工智能代理的表现平均而言明显优于其他人类的表现，并且在不同类型的问题中差异较小。最后，我们讨论了这些发现对人机交互的影响。
为东南亚捕捉高质量的旅游
我们调查了该地区五个主要来源市场的1,800名潜在东南亚游客：中国，韩国，澳大利亚，美国和英国。这些来源市场占2019年东南亚所有旅游和旅游支出的46％。使用离散选择实验来了解潜在游客如何重视旅行的不同方面，我们发现了决定旅行者所做的目的地选择的因素，特别关注食品和饮料（F＆B）体验，并评估了多个不同的旅行者段愿意为保费提供费用。出于本研究的目的，高质量的餐饮产品和用餐选择，各种各样的选择，轻松访问餐饮场所以及到达时出色的服务来定义高级体验。
捕捉深度的建设性功能能力...
摘要 作为人工智能的新兴物种，深度生成学习模型可以生成前所未有的各种新输出。例如，创作音乐、文本到图像的翻译或缺失数据的填补。与已经引起社会和经济重大变化的其他人工智能模型类似，需要构建 DGL 的建设性功能能力。为了推导和讨论它们，我们进行了广泛而有条理的文献综述。我们的研究结果揭示了六种建设性功能能力的广泛范围，表明 DGL 并非专门用于生成看不见的输出。我们的论文进一步指导公司捕捉和评估 DGL 的创新潜力。此外，我们的论文促进了对 DGL 的理解并为进一步的研究提供了概念基础。 1. 简介
IQ260 摄像系统 - 捕捉集成
使用 IQ2 数码后背，图像拍摄变得轻而易举。无论您是拍摄到存储卡还是使用 USB3 或 FireWire 连接电脑进行拍摄，我们设计的 IQ2 后背都能为您提供快速连续的拍摄体验。使用 iPad 或 iPhone 上的 Capture Pilot，您可以无线连接到 IQ2 数码后背，并增强拍摄过程和工作效率。IQ2 数码后背将功能性设计与坚固耐用的制造质量相结合。后背由 100% 航空级铝制成，所有电子连接器和端口均采用自动缩回舱口或橡胶盖保护，以确保它们即使在最恶劣的拍摄环境中也能持续工作。
捕捉 - 捕钉的实用多样性 -
几个因素导致物种多样性，包括栖息地多样性，物种之间的竞争以及遗传多样性。一个物种内的遗传多样性不仅需要维持物种之间的多样性，而且还有助于食物，纤维和药物的多样性。帮助野生动植物的最简单，最有效的方法之一就是保护动物赖以生存的环境。与您所在地区组织的志愿者，通过种植本地物种，手动去除入侵性植物物种并拿出旧围栏，以恢复本地森林，草原和沿海生态系统。物种多样性有两个主要组成部分：物种丰富度（当地社区中的物种数量）和物种组成（社区中存在的物种的身份）。
基于实时传感器的虚拟现实运动捕捉系统
最先进的动作捕捉系统有一个缺点：它们很昂贵。用于电影的系统需要多个高端摄像机，以及演员要穿的特殊服装。在后面的章节中，将详细解释存在哪些不同类型的动作捕捉系统、它们有何不同、它们的优点和缺点以及它们用于不同应用的原因。这项工作的主要动机是研究一种替代的动作捕捉方法，这种方法更具成本效益，因此更容易被更广泛的人群接受 [2]。该技术基于 IMU，即惯性测量单元，它基本上是可以测量物体方向的小型传感器。如今，大多数人每天都在使用 IMU，甚至他们自己都不知道。大多数现代智能手机或平板电脑都包含 IMU，它可以确定设备的旋转。这使我们能够通过将设备倾斜到某个方向来控制游戏中的角色（例如 Temple Run）。成为大众产品使得能够测量六个甚至九个自由度的微型芯片变得便宜。现在我们可以将这项技术用于我们自己的目的。例如，许多建造者使用它们来调平自己的四轴飞行器。这些 IMU 传输到人类身上后，可以捕捉单个肢体的旋转并将其发送到计算机，以旋转虚拟演员的同一肢体 [3]。当将惯性测量单元 (IMU) 与运行导航方程的算法相结合时，人们就会谈论惯性导航系统 (INS)。