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重新思考加速 MRI 的深度展开模型......
摘要。磁共振成像 (MRI) 是一种广泛用于临床诊断和外科手术计划的成像方式。加速 MRI 试图通过减少图像重建所需的原始 k 空间数据量来减轻长扫描时间的固有限制。最近，深度展开模型 (DUM) 通过使用深度神经网络截断和展开传统的迭代重建算法，已证明对 MRI 重建具有显着的有效性和更高的可解释性。然而，DUM 在 MRI 重建中的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们首先增强了 DUM 迭代阶段内和迭代阶段之间的梯度和信息流，然后我们强调了使用各种相邻信息进行准确且内存高效的敏感度图估计和改进多线圈 MRI 重建的重要性。在几个公共 MRI 重建数据集上进行的大量实验表明，我们的方法大大优于现有的 MRI 重建方法。代码可以在https://github.com/hellopipu/PromptMR-plus上找到。
重新思考你的商业模式
许多公司声称已经改变了他们的商业模式，但这些声明更多的是营销炒作而不是现实。推动真正变革的领导人仍然太少。然而！迫切需要将地球的恢复力置于市场机制之上，将可持续性置于商业模式的核心，并协调盈利能力和社会效用。本书借鉴了先锋公司的证词和专家的分析，提供了反思和行动的途径，以重新思考经济模式和组织的思维方式。它还提出了重新审视组织治理、运营活动、流程和文化的主要步骤，并提出了加速转型的建议。
重新思考中东欧的产业政策
这些案例研究为中东欧国家提供了重要启示。首先，小型开放经济体基于国家援助的产业政策成本高昂，如果像过去一样仅以生产任务为导向，则不会产生长期效益。投资必须带来创新和研发。其次，中东欧国家应将资助创新和研发作为优先事项，而不是补贴新的制造业项目。它们应该合理化其政策目标，更新并坚持其国家战略。第三，紧张的预算和金融整合给选择国家援助项目带来了压力。政府不应该在没有对投资进行可靠的成本效益分析的情况下提供这种援助。第四，中东欧国家应将过于宽泛的创新优先事项整合到国家战略中，并分析其长期增长潜力。第五，产业政策必须伴随着适当的劳工和教育政策，以支持绿色和数字化转型。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
重新思考人工智能的监管 - EECS 人员
本文探讨了监管人工智能 (AI) 系统所面临的挑战，并提出了一种适合 AI 新功能的监管模式。与过去的技术不同，使用深度学习等技术构建的 AI 系统无法直接分析、指定或根据法规进行审计。它们的行为是不可预测的，源自训练而非有意设计。然而，将监督委托给专家机构的传统模式不应完全抛弃，这种模式在航空和核电等高风险领域取得了成功。相反，政策制定者必须控制当今不透明模型带来的风险，同时支持对可证明安全的 AI 架构的研究。借鉴 AI 安全文献和过去监管成功的经验，有效的 AI 治理可能需要整合权力、许可制度、强制训练数据和建模披露、系统行为的正式验证以及快速干预的能力。
重新思考心理健康护理
《重新思考心理健康护理：利用新方法》是《经济学人影响力》的一份报告。该报告探讨了心理健康政策和实践的现状，重点关注八个国家（中国、法国、德国、意大利、日本、西班牙、英国和美国），然后展望未来，进一步探索每个国家的潜在创新（特别是个性化和精准护理）和创新准备情况。每个国家的国家概况提供了心理健康政策和实践现状的快照，然后更详细地描述了我们的主要研究结果。这项研究和报告由勃林格殷格翰委托进行，这意味着勃林格殷格翰发起了该主题并资助了报告的研究和撰写。勃林格殷格翰在整个项目过程中提供指导，包括为其开发提供意见和审查最终报告，但《经济学人影响力》始终保留完全的编辑控制权。
气候不确定性和风险：重新思考我们的反应
I。乔治亚州技术学院的地球和大气科学的教授，现在领导着自己的气候预测组织，她在教室和国际会议的沟渠中都辛苦了。，她也是一个独立的思想家。自1990年代以来，她一直对大多数同事所拥护的不断发展的气候共识并提出了艰难的问题。对她来说，保持一定程度的怀疑并不是对她的职业的损害，而是对科学研究以及为政策制定者制定建议的任务。在她2023年的《气候不确定性和风险：重新思考我们的反应》（气候不确定性）中，咖喱将自己的个人旅程中的见解与大量的数据和分析中的大量洞察力混合在一起。正如本书的标题预示的那样，她的主要主题是（1）科学现状的不确定性不确定性； （2）最好理解和计划21世纪气候变化带来的风险。暗流是她失望的是，越来越多的科学家吞噬了他们的怀疑态度，并戴上了激进主义者的地幔，更好地提出了一个全球性，可疑的气候共识。在那部戏剧中 - 科学怀疑主义与渴望达成共识之间的固有张力，以减少大胆的行动来减少温室气体的散发 - 库里的主要主人公是联合国对克利姆特人（Cli-Metate Change）的政府间小组织（IPCC）。成立于1988年，由联合国加强框架框架公约在评估研究结果中发挥了重要作用，因为什么可能会爆发出什么可能会产生预防措施（著名的预防措施）（著名地阐明全球平均水平的目标，以至于全球平均水平将超过1.5°c的平均水平，而超过1.0 degrials -2.0，超过了2.0 degress，超过了2.0。Curry并不试图将IPCC的工作杀死，IPCC包括许多受人尊敬的科学家，但她也没有将其预测，处方和庞大的可能场景范围作为福音。相反，她介绍了定期报告的不确定性和潜在结果的多样性，同时又带到了
人工智能用电量激增：重新思考电网规划和管理的机会
人工智能计算需求的空前快速增长预计将使全球年度数据中心 (DC) 增长率从 7.2% 提高到 11.3%。我们预测了几个电网 5 年的人工智能 DC 需求，并评估它们是否能实现所需的人工智能增长（资源充足性）。如果不能，则考虑采取几项“绝望措施”——通过牺牲新 DC 可靠性来实现更多负载增长并保持电网可靠性的电网政策。我们发现两个 DC 热点——EirGrid（爱尔兰）和 Dominion（美国）——将难以容纳人工智能增长所需的新 DC。在 EirGrid 中，放宽新 DC 可靠性保证可将可用功率提高到 1.6 倍至 4.1 倍，同时保持新 DC 的实际功率可用性为 99.6%，足以满足 5 年的人工智能需求。在 Dominion，放宽可靠性保证可同样增加可用的 DC 容量（1.5 倍至 4.6 倍），但不足以满足 5 年的 AI 需求。新的 DC 仅获得 89% 的电力可用性。对其他美国电网（SPP、CAISO、ERCOT）的研究表明，有足够的容量来满足预计的 AI 负载增长。我们的结果表明需要重新考虑充分性评估以及电网规划和管理。新的研究机会包括协调规划、包含负载灵活性的可靠性模型和自适应负载抽象。