XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比分
农业用地的使用诱导土壤微生物功能组成比分类学组成
土地利用从自然生态系统到农田的变化会极大地改变全球土壤的12种，尤其是挑战撒哈拉以南非洲的挑战，并具有快速的人口增长和强化农业。土壤微生物多样性对于支持14个生态系统多功能性和防止病原体生长至关重要。最近的15项研究表明，农业活动使跨16个地点的微生物群落均匀，这可能会导致该规模的功能均匀化。然而，鉴于17微生物功能的冗余，由农场18的功能均质化可能比分类学均质化更广泛。我们比较了19种自然土地和真菌核的分类和功能组成，在肯尼亚和马拉维的范围（〜200 21 m）的天然土地和农田之间的尺度（〜200 21 m）到跨地点（〜1500 km），使用226S rRNA和其基因的散布测序，以及肯尼亚和马拉维的跨站点（〜1500 km）。土壤微生物23功能组成比自然土地比分类学组成的24个单位更广泛地匀浆，这表明在跨尺度上发生了类似的功能性25种对农业的反应，而范围内的范围内则存在不同的分类群。此外，26个环境因素主要影响地点均匀性，而27种耕作本身是跨站点同质性的重要贡献者，这表明与环境变化相比，农业的28个压倒性影响。加法 - 29盟友，致病真菌在农田中相对较丰富，这可能是由于30种诱导的物种竞争和农业引起的环境变化，例如低31个土壤pH。我们的发现强调了在评估土地利用变化对33个土壤健康的影响以制定可持续土地管理策略的影响时，需要调查微生物功能多样性32以及分类学多样性。34
格兰比分区条例
8.1 附属建筑及用途 8.2 特别许可证 8.3 酒精饮料 8.4 特殊商业集会用途 8.5 附属公寓 8.6 标志 8.7 泥沙淤积和侵蚀控制 8.8 传统家庭职业 8.9 古董零售 8.10 住宿加早餐或旅馆 8.11 开放空间和娱乐覆盖区 8.12 过渡性办公室用途 8.13 非住宅区的住宅用途 8.14 后方地段 8.15 农业 8.16 餐馆 8.17 自助存储设施 8.18 特殊洪水危险区 8.19 住宅/娱乐开发 8.20 灵活住宅开发 (FRD) 8.21 蓄水层保护覆盖区 8.22 家庭指导 8.23 商业区后方地段 8.24 成人定向设施 8.25 公用设施使用 8.26 无线电信站点 8.27 活跃成人住宅开发 8.28 住宅景观业务 8.29 替代能源系统
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在谈到人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
基于视觉特征的大脑解码产生的权重图比分类更符合场景理解
我们介绍了一种大脑解码方法，用于使用自然场景数据集 (NSD) 分析对视觉感知的功能性反应，其中我们使用来自深度神经网络的图像的视觉特征作为解码目标。我们的方法在各种特征提取方法和受试者中都给出了一致的结果。在后续分类任务中使用生成的权重图，我们的方法实现了与直接训练的分类器类似的分类准确率，但由于不需要分类标签，因此适用性更广。我们表明，与基于分类的解码得出的权重图相比，我们生成的权重图与人类受试者的底层任务更加一致。这种灵活性使我们的方法适用于具有复杂刺激的多种解码风格分析，而手动标记可能会使结果产生偏差。
IT企业风险与收益对比分析
本研究对 2019 年至 2023 年五年间信息技术 (IT) 公司的风险和回报状况进行了全面分析。IT 行业以其活力和创新而闻名，但也受到重大市场波动和风险因素的影响。本研究旨在为投资者、分析师和政策制定者提供有关 IT 公司业绩和稳定性的宝贵见解，从而促进明智的决策。本研究的结果为 IT 行业现有的财务分析和投资管理知识体系做出了贡献。它们还为寻求优化投资组合和降低技术驱动型行业快速发展的风险敞口的投资者提供了实际意义。总体而言，本研究强调了进行彻底的比较分析以评估 IT 公司的风险和回报特征的重要性，从而帮助利益相关者在追求其财务目标时做出明智的决策。
ImageNet 预训练深度学习模型与 DINOv2 在医学影像分类中的对比分析
摘要 — 医学图像分析经常遇到数据稀缺的挑战。迁移学习在解决此问题的同时还节省了计算资源，是一种有效的方法。最近出现了一些基础模型，例如使用视觉变换器架构的 DINOv2，这为该领域开辟了新的机遇，并引起了人们的极大兴趣。但是，DINOv2 在临床数据上的表现仍需验证。在本文中，我们使用三种临床脑 MRI 数据模式执行了神经胶质瘤分级任务。我们在迁移学习环境中比较了各种预训练深度学习模型（包括基于 ImageNet 和 DINOv2 的模型）的性能。我们的重点是了解冻结机制对性能的影响。我们还在其他三种类型的公共数据集上验证了我们的发现：胸部 X 光检查、眼底 X 光检查和皮肤镜检查。我们的研究结果表明，在我们的临床数据集中，DINOv2 的性能不如基于 ImageNet 的预训练模型，而在公共数据集中，DINOv2 通常优于其他模型，尤其是在使用冻结机制时。在不同任务中，不同大小的 DINOv2 模型的性能相似。总之，DINOv2 适用于医学图像分类任务，特别是对于类似于自然图像的数据。然而，它的有效性可能会因与 MRI 等自然图像有显著差异的数据而有所不同。此外，采用较小版本的模型就足以完成医疗任务，从而节省资源。我们的代码可在 https://github.com/GuanghuiFU/medical dino eval 获得。
CSLP-AE：用于零样本脑电信号转换的对比分裂潜在置换自动编码器框架
脑电图 (EEG) 是一种著名的非侵入性神经成像技术，可以洞察大脑功能。不幸的是，EEG 数据在不同受试者之间表现出高度的噪声和变异性，阻碍了可推广的信号提取。因此，EEG 分析的一个关键目标是提取潜在的神经激活（内容）以及考虑个体受试者的变异性（风格）。我们假设，在任务和受试者之间转换 EEG 信号的能力需要提取考虑内容和风格的潜在表示。受语音转换技术最新进展的启发，我们提出了一种新颖的对比分裂潜在排列自动编码器 (CSLP-AE) 框架，可直接优化 EEG 转换。重要的是，使用对比学习来引导潜在表示，以促进潜在分裂明确地表示主题（风格）和任务（内容）。我们将 CSLP-AE 与传统的监督、无监督 (AE) 和自监督 (对比学习) 训练进行了对比，发现所提出的方法提供了对主体和任务的良好可推广表征。重要的是，该程序还支持未见过的主体之间的零样本转换。虽然本研究仅考虑 EEG 的转换，但所提出的 CSLP-AE 为信号转换和提取内容 (任务激活) 和风格 (主体变异性) 组件提供了一个通用框架，可用于对生物信号进行建模和分析。
基于脑电图的图论网络测量对离散情绪状态进行对比分类
摘要 本研究的新发现揭示了情绪唤起与神经功能大脑连接测量之间的高度关联。为此，使用由图论分离（聚类系数、传递性、模块化）和大脑网络集成（全局效率、局部效率）测量驱动的支持向量机（SVM）对对比离散的情绪状态（快乐与悲伤、有趣与厌恶、平静与兴奋、平静与愤怒、恐惧与愤怒）进行分类。从名为 DREAMER 的公开数据库下载由短时间视频影片片段介导的情绪 EEG 数据。已经检查了皮尔逊相关性（PC）和斯皮尔曼相关性，以估计整个皮质中相对较短（6 秒）和较长（12 秒）不重叠 EEG 段之间的统计依赖关系。然后，将编码为图形的相应大脑连接根据两个不同的阈值（60% 最大值和平均值）转换为二进制数。根据变量（依赖性估计、片段长度、阈值、网络测量），使用单因素方差分析和逐步逻辑回归模型，获得对比情绪之间的统计差异。当将 PC 应用于较长的片段并按照特定阈值作为平均值时，组合整合测量可提供最高的分类准确率 (CA) (75.00% 80.65%)。分离测量也提供了有用的 CA (74.13% 80.00%)，而两种测量的组合则没有。结果表明，即使分离和整合测量都因视频观看过程中神经递质释放导致的视听刺激的唤醒分数而变化，离散的情绪状态仍以平衡的网络测量为特征。
2022 年秋季新教师 | 纽约大学阿布扎比分校
亨丽埃特·穆勒 (Henriette Müller) 是一位政治学家，她对公共和政治领导力进行了广泛的研究，采用定性和定量方法。她的研究处于批判性领导力研究、性别研究和比较政治的交叉点，区域重点是欧盟和阿拉伯海湾地区。她研究公共和政治领导力的作用和行使及其理论基础。她的研究重点是领导力的发展，包括领导力在不同政治背景和文化区域（西方和非西方）的表现、沟通和代表性。她是《政治领导力和欧盟委员会主席国》（牛津大学出版社，2020 年）的作者，也是《欧盟女性与领导力》（与 Ingeborg Tömmel 合作，牛津大学出版社，2022 年）的联合编辑。