音频深度伪造对我们日常交流中的信任构成了日益严重的威胁。为此,研究界开发了各种各样的检测技术,旨在防止此类攻击欺骗用户。不幸的是,这些防御措施的创建通常忽略了系统中最重要的元素——用户自己。因此,尚不清楚当前的机制是增强、阻碍还是仅仅与人类对深度伪造的分类相矛盾。在本文中,我们进行了首次大规模的深度伪造检测用户研究。我们招募了 1,200 多名用户,并向他们展示了来自三个被引用最多的深度伪造数据集的样本。然后,我们定量比较性能并定性进行主题分析,以激发和理解用户决策背后的原因以及与机器分类的差异。我们的结果表明,用户正确分类人类音频的比率明显高于机器学习模型,并且在进行分类时依赖语言特征和直觉。然而,用户也经常被对生成音频能力的先入之见所误导(例如,口音和背景声音代表人类)。最后,机器学习模型的缺陷在于
连接的自主移动性(CAM)是6G网络的主要利益相关者。这样的网络将导致开创性的方案,这些方案超出了公路车辆的范围,包括所有演员在移动性中,创建统一的智能运输和通信系统。尽管取得了成果,但仍需要解决复杂的技术挑战,以定义更灵活,可编程的网络,从而提供了改善的性能。研究活动的目的是解决追求CAM智能6G网络的定义的此类挑战。将开发新的网络管理技术,包括零接触管理和资源编排方法,还利用了AI算法提供的增强功能。这项研究将使创建自我管理的IoT-Edge-Cloud Continuum,其中未来的CAM应用可以充分利用6G的灵活性和功能。相关的计算量 - 密集任务将由设想的可编程和可配置的6G网络管理,这将为高性能人工智能提供支持。这将允许处理计算机视觉和推理任务,以实现所考虑的合作和分布式方法,为“连接的情报”概念铺平了道路。重要的是,链接基金会参与了国际倡议和联盟,上述活动将有助于发展
CT技术的摘要最新进步引入了一种革命性的创新,以称为光子计数检测器(PCD)CT成像的实践。PCD-CT扫描仪的关键硬件增强在其检测器中,其由比标准检测器较小的像素组成,并允许将单个X射线直接转换为电信号。因此,CT图像以较高的空间分辨率(低至0.2 mm)重建,并减少总体噪声,而无需增加辐射剂量的增加。这些特征对于小儿成像至关重要,特别是对于婴儿和幼儿,在该儿童和幼儿中,解剖结构明显小于成年人,而在成年人中保持剂量尽可能低。自2022年1月以来,我们的医院有机会使用PCD-CT技术进行儿科成像。本绘画评论将展示儿童PCD-CT成像的临床示例。本图片审查的目的是概述PCD-CT在不同解剖区域的潜在儿科应用,并与常规标准能量整合检测器CT相比,讨论利用PCD-CT的好处。关键字:光子计数CT;小儿成像;成像技术。
该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用,以便在几种应用中加速计算,从经典分子动力学(MD)到隐式溶剂(IS)模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们,例如Poisson-Boltzmann方程(PBE),椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下,溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述,这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今,由于最现代的实验技术(例如Cryo-Em),这些方法的结构数据量和大小巨大,因此正在经历重大的复兴,这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应,静电是巨大的计算挑战。在该项目中,我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法,在这些方法中,PIML技术可以提高静电计算,还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展,以及响应理论。
X射线成像是一种利用X射线的技术,可以通过平面X射线探测器揭示物质的内部结构,具有明显的先进的科学研究和现代社会。通常,间接平面X射线检测器通过闪烁器将X射线转换为可见的光子,而直接平面X射线检测器将X射线转换为通过半导体转换为电荷载体。随着对X射线成像应用的不断增长的需求,达到较低的辐射剂量和较高的空间分辨率是下一代平面X射线探测器的主要目标。尤其是,直接平面X射线探测器具有高空间分辨率,因为电荷载体沿着电场移动,几乎没有信号串扰,这对于此野心是最佳的。然而,对符合X射线检测的所有先决条件的出色半导体的追求,并且可以很容易地与Planar X射线检测器的读取电子设备集成在一起仍然是一项极具挑战性的努力。
这是一个完全有监督的双向无线探测器,具有运动检测,篡改保护,电池较低和监督。它可以在2个AA电池中运行多达2年,并在半径10 m内监视该区域,忽略动物,同时从第一步中识别人类。
摘要。基于光子计数检测器(PCD)的光子计算计算机断层扫描(PCCT)以尖端的CT技术脱颖而出,提供增强的空间分辨率,减少辐射剂量和先进的材料分解功能。尽管它得到了公认的广告,但挑战是由现实现象引起的,例如PCD电荷共享效应,特定于应用的集成电路(ASIC)堆积和频谱转移,并引入了实际物理效应与理想物理模型中的实际物理效应之间的差异。这种未对准会导致图像重建过程中的重大错误,该过程在材料分解中尤其。在本文中,我们介绍了一种新型的检测器物理学和ASIC模型引导的深度学习系统模型,该模型是为PCCT量身定制的。该模型擅长捕获PCCT系统的全面反应,包括检测器和ASIC重音。我们提出了实验结果,证明了该模型的实验精度和鲁棒性。关键进步包括减少校准误差,材料分解成像的提高质量以及提高定量一致性。该模型代表了在弥合PCCT的理论假设和实际复杂性之间的差距,为更精确,更可靠的医学成像铺平道路时的差距。
提出了一个名为Tupi的混合像素光子计数检测器系列,以符合Orion的[1]柔性X射线梁的规格。这将是有史以来第一个连接到同步子束线的最大生物安全实验室。TUPI检测器将基于3x1 TimePix4 [2] ASIC(应用程序特定集成电路)的基本模块,该模块可以铺有瓷砖以组装较大的活动区域。基本模块具有1344 x 512像素(55μm像素尺寸),在约74 mm x 28 mm面积上达到688 kpixels。它可以在所谓的“数据驱动”模式(读取TOT和TOA数据时)达到最高11 kHz的成像采集率,并区分3 x 10 6 pH/s/mm 2,返回像素中沉积的光子能量信息。可以在16位计数深度的情况下达到近44 kHz,并且可以区分高达5 x 10 9 pH/s/mm 2的命中率。
摘要在过去的二十年中,生物正交化学对各种与化学相关的领域进行了深远的影响,包括化学生物学和药物递送。这种变革性的进步源于涉及化学家和生物学家的协作努力,强调了跨学科研究的重要性。在此帐户中,我们在拉德布德大学的分子与材料研究所内的生物正交化学发展。化学因素从狭窄的炔烃和烷烃跨越了药物释放和生物缀合策略,反映了生物正交化学提供的广泛范围。通过反思起源于拉德布德大学的化学反应,该帐户强调团队合作是在推动生物方性化学方面取得重大进展的重要性。1引言2提供BCN作为化学生物学和3的强大生物串管工具,以便于可用的点击释放式转换 - 环状烯4给出分子指南5下一代生物缀合策略:动态点击化学6结论6结论
稀有同位素梁(FRIB)的设施资源是科学用户设施的DOE办公室,根据奖励编号DE-SC0000661。这项工作得到了NSF PHY-11102511(NSCL),NSF PHY-103519(职业),NSF 1430152(Jina-Cee)(Jina-Cee),NNSA奖。