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INESC TEC国际访问研究员计划INESC TEC国际访问研究员计划
在上胃肠道（GI）内窥镜检查图像中用于病变检测和分割的新型计算机视觉算法的发展代表了医学成像和诊断领域的关键进步。该研究主题着重于创建和完善算法，这些算法可以准确地识别和描绘出内窥镜图像中GI段内的各种类型的病变，即肠道化生。挑战在于处理病变的各种外观，照明的变化以及诸如气泡和碎屑之类的伪影的存在。新颖的算法将基于深层神经网络及其所有最新变化，以提高病变检测和分割的准确性和效率。从事此主题的研究人员有望为可以很好地概括在不同内窥镜设备和患者人群中概括的强大模型的发展做出贡献，从而促进广泛的临床采用。其他信息：https：//uportomy.sharepoint.com/:B:B:/g/personal/up423346_up_pt/edpoebjnmulc u_jrpgdlopgbj0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0JOp8eemtnygm1Bduztya？
准确的更新的双链测序诱变测定法，可重复检测到低于一十分三百万的突变频率
条显示了用V2化学产生的每个小鼠文库的每样本突变频率，威尔逊二项式置信区间（95％）。条上方的数字代表总突变碱基。与未处理的对照相比，支架上方上方的数字代表每个治疗组的每种组织类型的倍数变化。MF平均为5.7 x 10 -8，小鼠肝对对照样品的MF平均为6.4 x 10 -8。p值是从比较两组的准散孔概括的线性模型中计算得出的，并根据错误的发现率进行了调整以考虑多个比较。（** p值<0.01，*** p值<0.001）仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2024 Twinstrand Biosciences，Inc。保留所有权利。所有商标都是Twinstrand Biosciences，Inc。或其各自所有者的财产。
渠道组合的非经典性资源理论
当两个政党（爱丽丝和鲍勃）共享相关的量子系统和爱丽丝执行本地测量时，爱丽丝对鲍勃状态的最新描述可以提供非经典相关性的证据。可以通过允许BOB还具有经典或量子系统作为输入来修改这种简单的场景，可以通过Einstein，Podolsky和Rosen（EPR）引入著名的情况。在这种情况下，爱丽丝在鲍勃实验室中更新了她对渠道（而不是状态）的了解。在本文中，我们提供了一个统一的框架，用于研究EPR方案的各种此类概括的非古老性。我们使用一种资源理论来做到这一点，其中免费操作是本地操作和共享随机性（LOSR）。我们得出了一个半决赛计划，用于研究EPR资源的预订，并发现后者之间可能的转换。此外，我们在分析和数字上研究了量子后资源之间的转换。
一项基于科学和技术中性理论的研究
摘要。本文讨论了在科学和技术快速发展的背景下，技术中立的局限性和不可能。在文献分析的帮助下，全面整理了科学和技术的核心概念，而技术中性的基本观点和理论基础得到了详尽的阐述，而技术中性反对者的主要论点和代表性的观点是精心概括的。分析了人类社会科学和技术发展和发展的四个关键要点，并强调，在复杂的社会环境中，技术的设计，使用，使用，发展和社会影响被深深地嵌入了特定的价值观和道德考虑中，这使技术不再使技术与更全面的既定，并且需要更加全面地进行研究，并具有更全面的范围。现代社会技术的背景。这要求我们采用更全面，深入和动态的观点，以仔细研究技术在现代社会中技术复杂编织中的性质和价值。
![arxiv：2502.13593v1 [cs.lg] 2025年2月19日](/simg/5\5a25e74d4bf217233f1271ec9147c997c4f18e5f.webp)
arxiv：2502.13593v1 [cs.lg] 2025年2月19日
在过去的几十年中，研究人员主要专注于提高模型的概括能力，而对调节这种概括的关注有限。然而，模块化对意外数据（例如有害或未经授权的数据）的能力可以被恶意对手以无法预见的方式利用，这可能导致违反模型伦理的行为。不可转移的学习（NTL）提议解决这些挑战，旨在重塑深度学习模型的一般能力。尽管在该领域提出了Nuber的方法，但仍缺乏对现有进展的全面审查，并且对当前局限性进行了彻底的分析。在本文中，我们通过对NTL进行首次全面调查并引入NTLBENCH来弥合这一差距，这是评估NTL性能和鲁棒性在统一框架中的第一个基准。具体来说，我们首先介绍了NTL的任务设置，一般框架和criaia，然后进行NTL AP-aperaches的摘要。此外，我们强调了对各种AT-
![arxiv：2406.12109v2 [CS.CL] 2025年2月11日](/simg/0\04c4efeec9572554134acbb68770e164e7dbecc1.webp)
arxiv：2406.12109v2 [CS.CL] 2025年2月11日
摘要这项研究从经验上检验了叙事生态假设，该假说认为叙事（传播病毒并影响公众信仰的思想）会影响经济波动。我们介绍了两个策划的数据集，其中包含来自X（以前为Twitter）的帖子，这些数据集捕获了与经济有关的叙述。使用自然语言处理（NLP），我们从推文中提取和总结叙事。我们通过将推文或提取的叙述代表纳入下游财务预测任务中来测试其对宏观经济预测的预测能力。我们的工作强调了使用纳入数据改善宏观经济模型的挑战，为研究界真正解决这一重要挑战铺平了道路。从科学的角度来看，我们的调查提供了使用大语言模型（LLM）（LLM）的叙事提取和概括的宝贵见解和NLP工具，从而有助于对叙事在经济学中的作用的未来研究。1
ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架...
现有的先验使用预先训练的重量作为中心，这可能会构成对目标数据适应不足的严重风险。在[ICML2020-LI]中，我们提出了一种步枪方法，该方法会积极忘记通过在细调过程中重新定位完全连接的层所学到的东西，以增强目标适应性。学习过程的稳定性主要是由于模型崩溃或信息理论中输入和输出的异常相互信息。模型崩溃可以通过跨层相互信息的变化来检测。在[ICASSP 2023-LI]中，我们基于信息的感应偏见补充了现有的先验，以偏爱具有稳定信息传播的网络，以降低模型崩溃率并提高模型稳定性。我们进一步开发了具有可牵引概括的新先验，以鼓励微调模型对输入噪声不敏感[NAACL2021-LI]。（用于bert微调的噪声稳定性正则化）
AI驱动的城市运输数字双胞胎
我们介绍了有关数字双胞胎（DT）在城市交通管理的方法和应用的调查文件。虽然大多数关于DT的研究都集中在其“眼睛”上，即诸如对象检测和跟踪之类的新兴感知和感知，但真正区分DT与传统模拟器的真正区别在于其“大脑”，这是其“大脑”，预测和决策能力，可以从发现和概括的事物中提取模式并做出知识的决策。为了在城市运输管理中增加价值，DT需要由人工智能提供动力，并以低延迟的高宽带感应和网络技术补充。我们将首先审查利用网络物理系统的DT管道，并提出我们在纽约市现实世界中部署的DT架构。本调查文件可以是帮助研究人员和从业人员确定DTS开发的挑战和机会的指针；跨学科进行对话的桥梁；以及为各种城市运输应用程序利用DTS的潜力的路线图。
市场简报
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第六代知识管理
如今，这已不再是一个令人惊讶的事实。然而，很少有研究涉及开发一个既详细又概括的系统，从而证明连接点的理论和实践有效性。理论研究的目的是开发一个框架，从商业模式出发，借助知识管理 (KM) 和人工智能 (AI) 的协同作用，概述一个预测未来创新成功的解决方案，确保战略的可行性和正确的管理决策。该研究简要介绍了该战略的重要性，然后根据知识管理的发展路径，介绍了知识管理与人工智能之间的密切相互作用以及适用于知识管理每个步骤的人工智能工具。研究结果是一个预测成功创新的模型，该模型在知识管理的知识开发步骤中得到人工智能的支持，为正确的管理决策提供了基础，以确保实现战略目标。该模型在公司日常生活中的实际应用支持管理远见，以及影响组织成功的创新投资决策。