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World File Search System松散地
视觉计算的邀请
说到视觉计算，我们可以想到很多东西。相机？没错，它们将世界变成赏心悦目的图像。计算机图形学？没错，它们模拟了如何捕捉赏心悦目的图像，就像在场景中放置了一台相机一样。计算机视觉？没错，它通过解释视觉信息（即图像）来推断世界的语义信息（例如，对象类别）。显示器？没错，它们生成视觉信息（即灯光）来表示预期的场景。那么增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 呢？当然有；事实上，AR/VR 需要上述所有东西无缝协作。但是，我们可以松散地将众多事物与视觉计算联系起来，它们之间的根本联系是什么呢？图 1 显示了统一视觉计算不同领域的关键概念：1）在三个基本信息域（即光学、电气和语义域）中表示物理世界，2）处理这些域内的信号，3）在这些域之间转换信号。我们将以人类视觉系统 (HVS) 为例介绍一些关键概念（第 2 章）。然后，我们将扩展到另外三个视觉计算领域（计算机成像、计算机图形和渲染以及机器视觉），比较和对比
glun3a亚基调音在产后大脑发育过程中NMDA受体突触运输和内容
通过N-甲基 - D-天冬氨酸受体（NMDARS）信号对于谷氨酸能突触的成熟至关重要，部分是通过表达主要表达Glun2B-和Glun3a含Glun3a的不成熟突触的发育转换，从而获得了含Glun3a的含量，从而涉及含Glun2a的含量。这种亚基开关被认为是神经网络巩固所需的NMDAR的突触稳定的基础。但是，控制NMDAR交换的细胞机制尚不清楚。使用单分子和共聚焦成像以及生化和电生理方法的组合，我们表明表面glun3a-nmdars形成了一个高度扩散的受体池，它松散地固定在突触上。值得注意的是，glun3a亚基表达的变化选择性地改变了glun2a-的表面扩散和突触锚定，但不能通过改变与细胞表面受体的相互作用来改变glun2b-nmdars。Glun3a对NMDAR表面扩散的影响仅限于啮齿动物产后发育的早期窗口，从而允许Glun3A亚基控制NMDAR信号成熟和神经元网络重新构造的时间。
去中心化金融的非法金融风险评估
此项风险评估探讨了不法行为者如何滥用通常所说的去中心化金融 (DeFi) 服务以及 DeFi 服务特有的漏洞。研究结果将为识别和解决美国反洗钱和打击资助恐怖主义 (AML/CFT) 监管、监督和执法制度中 DeFi 的潜在漏洞提供参考。目前，即使在行业参与者中，也没有普遍接受的 DeFi 定义，或者哪些特征会使产品、服务、安排或活动“去中心化”。1 该术语广义上指虚拟资产协议和服务，旨在允许某种形式的自动化点对点 (P2P) 交易，通常通过使用基于区块链 3 技术的称为“智能合约” 2 的自执行代码。4 这个术语在虚拟资产行业中经常被松散地使用，通常指功能上不去中心化的服务。所谓的 DeFi 服务实际上去中心化的程度取决于事实和情况，而本风险评估发现，DeFi 服务通常有一个控制组织，提供一定程度的中心化管理和治理。
米塔花园山庄
THE GATED HERITAGE 的整体概念表达了这样一种愿望：通过维护该地块独特、宝贵的环境，将其作为港区三田地区的象征，并为其居民提供受保护的生活方式和住宅，打造出令日本引以为傲的住宅。这一开发理念也体现在场地规划和建筑布局上。该地块是港区最大的地块，面积约为 269,100 平方英尺（约 25,000 平方米），停车场全部位于地下，建筑物最多不超过 14 层地上层（包括 PARK MANSION、NORTH HILL、WEST HILL、EAST HILL、SOUTH HILL 和 VILLA 建筑物）。建筑物和居民通过中央花园（仅供居民使用的城市森林）松散地联系在一起，而 CENTER HILL 建筑物的综合布局可以从花园中瞥见，从而创造出低层住宅，同时也考虑到了周围的环境。居民专用的中央花园呈大波浪形，是城市中心的一片森林，形成约 82,882 平方英尺（7,700 平方米）景观的核心，包括现有树木在内，有 130 多种植物。
战略稳定与全球技术领先竞争
“战略稳定”是一个许多政策制定者认为他们理解的概念，但事实上，它有时难以定义。它可以用各种方式来解释，因为它涉及一个大国使用武力的可能性。它是一种“松散地类似于军事‘纳什均衡’”的概念，在国际环境中（即“大国”），我曾经有幸就此问题写了一本书。[这种观点]似乎包含与贡献者一样多的不同定义战略稳定是一种局势，没有任何大国有任何重大动机去试图调整其相对于任何其他大国的相对地位。例如，有些人更喜欢主要从核的角度来解释“战略稳定”，因为它涉及直接使用武力对付它。核武器使用的动机和危机稳定因素。换句话说，全面战争被排除在外，因为大国之间没有直接的军事威胁——也就是说，没有直接使用军事力量对抗另一个玩家，玩家觉得自己能够通过改变地缘政治现状（无论它是什么）来改变自己的地位。在这方面，正如我在前面提到的书中所概述的那样，我倾向于将“战略稳定”视为一种持续的军事行动，而不是继续维持军事行动。
WS2的水热合成及摩擦学性能...
根据Holmberg等人最近的研究，重型车辆的发动机、变速箱、轮胎、辅助设备和制动器的摩擦消耗33%的燃料能量[1]，汽车中的摩擦消耗28%的燃料能量[2]，整个造纸厂摩擦消耗的能量占15-25%[3]。因此，人们进行了多次尝试，引入各种方法来克服摩擦。润滑被公认为减少摩擦和磨损最有效的方法之一[4]。润滑油添加剂对润滑性能有重要的影响。这些添加剂是活性成分，可以在混合过程中添加到基础油中，以增强基础油的现有性能或赋予基础油所缺乏的新特性[5-6]。在现代工业中，对机械寿命和效率的不断增长的需求刺激了对性能更好的润滑油添加剂的研究。在过去的几十年中，过渡金属二硫属化物MX 2 (M=Mo、W、Ti、V、Nb和Ta，X=S、Se) 因其独特的结构和优越的性能而引起了人们的极大关注。众所周知，过渡金属二硫属化物具有由XMX层堆叠而成的夹层结构。各层之间仅靠范德华力松散地结合，易于分裂，
2024 年至 2030 年人工智能对就业的影响
摘要 人工智能是科学领域中为数不多的几个几乎每个人（包括专家和非专家）都有某种看法的领域之一。有些人认为它带来了巨大的好处，另一些人认为它会带来危险，还有一些人认为两者兼而有之。另一方面，对于人工智能是什么以及它做什么，没有普遍的共识，这是不寻常的。智能通常意味着获取、记忆和处理某些知识的能力。尽管也有人认为人工智能的核心目标是模仿人类智能，但人工智能的大多数子领域都有不同的目标。它通常是解决组合爆炸的问题，其中可能性的数量如此之大，以至于无法在合理的时间内系统地检查。人工智能的大多数任务可以用算法、搜索、演绎和归纳推理以及其他精确的数学概念来描述。只有一小部分研究人员处理旨在实现一般人类式推理的方法。人工智能由几个子领域组成，其内容似乎松散地联系在一起。那么问题是它们有什么共同点，除了它们大多都处理出现大量可能性的问题，而这些问题无法通过系统搜索进行检查。有多种方法可以将人工智能的所有子领域统一到一个统一的框架中。其中一种方法是基于代理可以自行采取一些行动。另一种方法将解决问题的过程置于中心地位。解决阶段通常包括：建模，即用严格的数学术语描述给定的问题；解决用数学术语描述的问题；解释和分析解决方案。
人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
ASTM F3187-16(2023)
3.2.4.1 讨论 — 适用于 DED 的电弧工艺表面上基于气体保护工艺，即 GTA、PA、PTA 和 GMA 及其变体。3.2.5 建成状态，adj— 参见建成状态、ISO 52900 和 3.3。3.2.6 构建平台，n— 参见构建平台。ISO/ASTM 52900 3.2.6.1 讨论 — 在 ISO/ASTM 52900 中，机器的构建平台被定义为提供一个表面的底座，零件的构建在该表面之上，并在整个构建过程中受到支撑。在 DED 中，构建平台也可以是需要修复的组件，也可以是非平面的。3.2.7 捕获效率，n— 从沉积头喷出的粉末中融入构建结构的比例。通常以百分比表示。 3.2.8 载气，名词——通常为惰性气体，用于将粉末从沉积头运送到熔池，在某些系统中也用于辅助将粉末从储存系统运送到沉积头。 3.2.9 铸件，名词——一根金属线，松散地抛在地板上的一段金属线所形成的圆的直径。 3.2.10 包层，名词——参见包层，AWS A3.0/A3.0M。 3.2.11 横流，名词——通常为惰性气体，方向垂直于受保护镜头的光轴。 3.2.12 循环，名词——单个循环，其中一个或多个组件、特征或修理在机器的构建空间中分层构建。 ISO/ASTM 52900 3.2.12.1 讨论——DED 非常适合修理、特征添加和再制造应用。在本指南中，无论是构建完整部件、其一部分还是修复，术语“DED 构建循环”和“DED 沉积循环”的使用都是同义词。 3.2.13 缺陷，名词——参见缺陷，术语 E1316。 3.2.14 沉积头，名词——向熔池输送能量和原料的装置。 3.2.15 沉积速率，名词——参见沉积速率，AWS A3.0/A3.0M。 3.2.16 定向能量沉积 (DED)，名词——参见 ISO/ASTM 52900 和 3.3。 3.2.17 进料，名词——将材料（线材或粉末形式）输送到熔池的机制。 3.2.18 填充金属，名词——参见填充金属，AWS A3.0/A3.0M。 3.2.19 裂纹，名词——参见裂纹，术语 E1316。 3.2.20 焦斑，名词——参见焦斑，AWS A3.0/A3.0M。 3.2.21 功能梯度材料，名词——在成分或结构（或二者）上随空间变化的沉积材料，导致材料性质的相应变化。 3.2.22 气体金属电弧（GMA），名词——参见气体金属电弧焊（GMAW），AWS A3.0/A3.0M。 3.2.22.1 讨论——AWS 定义中的“焊接”一词表示两块或多块材料的连接。由于 DED 不是这种情况，因此删除了“焊接”一词。其余术语描述电弧物理学。