XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System捕捉
语言中的不同计算关系由不同的大脑系统捕捉
人类获取信息的重要方式是通过语言，但语言经验是否以及如何驱动特定的神经语义表征仍然知之甚少。我们考虑了 3 种不同的语言计算原理（简单共现、网络（图形）拓扑关系和神经网络向量嵌入关系）捕获的统计属性，并测试了它们在多大程度上可以解释语义表征的神经模式，通过 2 个具有共同语义过程的功能性磁共振成像实验进行测量。不同的图形拓扑词关系，而不是简单的共现或神经网络向量嵌入关系，对前颞叶（捕获图形共同邻居）、下额回和后中/下颞回（捕获图形最短路径）中的神经模式具有独特的解释力。这些结果相对特定于语言：它们不能用感觉运动相似性来解释，并且相同的视觉对象计算关系（基于视觉图像数据库）在图片命名实验中对视觉皮层产生了影响。也就是说，语言中的不同拓扑属性以及语言和视觉输入的相同拓扑计算（共同邻居）被不同的大脑区域捕获。这些发现揭示了语言的图形拓扑属性的特定神经语义表征，突出了人类大脑中语义表征的信息类型特定和统计属性特定的方式。
手指的超快捕捉是由皮肤摩擦
纤维的快照已被用作跨人类文化的数千年的一种交流和音乐形式。但是，尚未对这种快速运动的动力学进行系统分析。使用高速成像和力传感器，我们分析了纤维快照的动力学。我们的分析揭示了皮肤摩擦在介导SNAP动力学中的核心作用，通过充当控制所得高速度的闩锁。我们通过用不同的材料覆盖拇指和中纤维，以产生不同的摩擦系数和不同的可压缩性来评估这种摩擦闩锁的作用。在这样做时，我们揭示了纤维垫的可压缩摩擦闩锁可能在最佳调整的摩擦和压缩方案中运行。我们还开发了一种柔软的，可压缩的摩擦的闩锁介导的春季驱动（LAMSA）模型，以进一步阐明摩擦的关键作用及其与可压缩闩锁的相互作用。我们的数学模型表明，摩擦在纤维扣中起着双重作用，既有助于载荷，也可以在阻碍能量释放的同时进行储能。我们的工作揭示了如何将表面之间的摩擦作为可调的闩锁系统利用，并为许多机器人技术和超快速的能量释放结构的摩擦复杂性提供了设计见解。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
统计策略来捕捉纳米 CMOS 逆变器中过冲效应和传播延迟时间之间的相关性
引言近年来，统计变异性 (SV) 对纳米 CMOS 电路时序的影响引起了广泛关注[1]–[8]。SV 使数字电路在关键路径延迟甚至功耗方面表现出非确定性性能，而不是确定性行为。SV 的主要来源包括随机掺杂波动 (RDF)、线边缘粗糙度 (LER) 和金属颗粒粒度 (MGG) [9]–[11]。这些来源影响器件电气性能指标，如阈值电压 (V th)、关态电流和亚阈值斜率 (SS)，进而对电路行为产生重大影响。特别是，文献 [12]–[20] 广泛研究了工艺和随机变异性对传播延迟时间的影响。在一项开创性的工作中，作者提出了一个半解析模型来预测由 V th 变化引起的逻辑电路延迟分布 [12]。不同技术节点下由 RDF 引起的传播延迟变化是综合的
背景论文双重捕捉1 I.简介
1本背景文件旨在协助对行为准则的代表讨论，不应将其作为有关所解决事项的法律意见。本背景文件中包含的案件是出于说明目的，并且不构成解决所讨论此事的决定的详尽列表。2双重束缚被描述为“个人在不同ISDS诉讼中切换角色，律师和专家的角色”（A/CN.9/1004/ADD.12020）和“在国际仲裁中共同的实践”，“在国际仲裁中常见”，“在其他情况下，在其他案件中也可以在其他案件中代表仲裁员的党派，在其他案件中代表仲裁员”。 （Dennis H. Hranitzky和Eduardo Silva Romero，“国际仲裁中的“双帽”辩论'（2010年）纽约LJ）。3参见例如A/CN.9/WG.III/WP.151（“在工作组的第35届会议上，人们普遍同意，这种做法通常被称为“双重烦恼”或“角色混乱”，在造成了潜在或实际冲突的程度上引起了人们的关注。工作组在该会议上听到这种冲突，甚至怀疑案件是由于这些影响而决定的，对ISDS合法性的看法产生了负面影响”）。另请参见约翰·R·克鲁克（John R.284。（“批评家将双重帽子视为高度怀疑的，有潜力的仲裁员，无论是在不自觉的行动还是知道无视其道德义务的情况
引用本文：Iwori Takeda、Atsushi Yamada 和 Hiroshi Onodera (2020)：人工智能辅助医疗应用的动作捕捉：无标记和被动标记动作捕捉的比较研究，生物力学和生物医学工程中的计算机方法，DOI：10.1080/10255842.2020.1856372
摘要 我们的目的是确定人工智能 (AI) 辅助无标记运动捕捉软件是否有用在临床医学和康复领域。目前，尚不清楚人工智能辅助无标记方法是否可以应用于下肢功能障碍的个体，例如使用踝足矫形器或拐杖的人。然而，由于许多下肢瘫痪患者和足矫形器使用者在站立期失去跖趾 (MP) 关节屈曲，因此有必要估计固定 MP 关节运动下足部识别的准确性。使用 OpenPose（一种无标记方法）和传统的被动标记运动捕捉方法确定跑步机行走过程中的髋关节、膝关节和踝关节角度；并比较了两种方法的结果。我们还研究了踝足矫形器和拐杖是否会影响 OpenPose 的识别能力。通过被动标记法 (MAC3D)、OpenPose 和使用 Kinovea 软件的手动视频分析获得的髋关节和膝关节数据显示出显著的相关性。与 OpenPose 和 Kinovea 获得的踝关节数据（相关性强）相比，MAC3D 获得的踝关节数据相关性较弱。OpenPose 可以充分替代传统的被动标记运动捕捉，适用于正常步态和使用矫形器或拐杖的异常步态。此外，OpenPose 适用于 MP 关节运动受损的患者。使用 OpenPose 可以降低传统被动标记运动捕捉的复杂性和成本，而不会影响识别准确性。
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
在 CGE 模型中捕捉关键能源和排放趋势
摘要：为了实现《巴黎协定》的目标，限制全球变暖需要进行重大的技术和行为转变。这一挑战推动了许多当前的建模趋势。本文回顾了 17 个最先进的递归动态可计算一般均衡 (CGE) 模型，并评估了它们用于表示部门能源和排放特征和动态的关键方法和应用模块。目的是提供技术见解，了解当前和未来能源和减排技术建模的最新进展，以及如何使用它们进行 20-80 年后的基线预测和情景。提供了数值说明。为了表示未来几十年可能发生的能源系统转型，现代 CGE 工具已经从自下而上的研究中吸取了教训。基线量化有三种不同的方法：（a）利用自下而上的模型特征来内生技术投资和利用的反应，（b）依靠外部信息源来提供模型的外生参数和变量，以及（c）将模型与更多技术丰富的部分模型相链接，以获得自下而上和路径一致的参数。