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以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。
交叉注意DTI：在盲评估设置中与交叉注意模块的药物目标相互作用预测
，我们通过基于变压器的神经网络模型实现了药物目标影响（DTI）预测任务的最新性能。通过序列化化合物和蛋白质成对的微笑，细节和蛋白质序列数据，我们实现了有希望的DTI预测。与两个基准数据集上的最新模型相比，该模型改善了平方平方误差度量。通过使用两个变压器编码器作为特征提取器和作为任务执行者的交叉注意，发现了新型药物候选物的关键区域，从而允许对化合物的结构突出显示。值得注意的是，化合物和蛋白质相互参考以通过注意机制相互参与。此外，我们提出了一种模型评估方法，该方法称为盲目评估，该方法是为了发现药物发现的实际目的而设计的。所提出的模型被认为是一种潜在的筛选方法，用于挖掘大型数据集并突出新的潜在药物候选物，并为这些化合物的结构提供丰富的注释，以告知高吞吐量筛选（HTS）研究。
顶枕皮质的注意网络在注意视觉处理过程中调节人类前庭皮质的活动
先前对人类受试者的研究报告称，当优先进行视觉处理时，前庭皮质的核心区域顶叶岛叶前庭皮质 (PIVC) 会受到抑制。然而，仍不清楚大脑中的哪些网络调节了这种 PIVC 抑制。基于先前的研究结果，表明 PIVC 的抑制受到视觉注意的强烈影响，我们在此研究了顶叶枕叶皮质中的注意力网络是否会调节 PIVC 的抑制。利用一组女性和男性受试者的弥散加权和静息态 fMRI，我们发现了 PIVC 和后顶叶皮层 (PPC)（皮层注意网络的主要脑区）之间的结构和功能连接。然后我们通过重复经颅磁刺激 (rTMS) 暂时抑制 PPC，并假设 PPC 对 PIVC 的调节作用会减弱；因此，PIVC 受到的抑制会减少。受试者在 rTMS 后立即进行视觉注意追踪任务，并使用 fMRI 测量注意追踪过程中 PIVC 的抑制。结果显示，与假性 rTMS 相比，注意追踪过程中 PIVC 的抑制不太明显。我们还研究了抑制性 rTMS 对枕叶皮质的影响，发现与假性 rTMS 或 PPC 上的 rTMS 相比，视觉前庭后岛叶皮质区域在注意追踪过程中的激活程度较低。总之，这些结果表明顶枕皮质中的注意力网络在注意视觉处理过程中调节前庭皮质核心区域的活动。
鳄鱼总是引起人们的注意——美国陆军驻地
随着天气转热，太阳再次炙烤着东南部，斯图尔特堡鳄鱼栖息的许多湿地正在干涸。随着它们最喜欢的水坑消失，许多鳄鱼被迫迁入仅存的几个水生避难所，尽管大多数水体已经挤满了它们的鳞片同胞。另一方面，大雨过后，鳄鱼可能会迁往新被洪水淹没的地区寻找食物。因此，您可能会突然在前一天没有鳄鱼的池塘、溪流或沟渠中发现鳄鱼。天黑后，甚至在光天化日之下，偶尔会在营地区域看到鳄鱼，任何水体都可能藏有一只或多只这种爬行动物。鳄鱼袭击人类的情况非常罕见，但确实会发生。本文提供的信息可以帮助您、您的家人和您的宠物在这个夏天的户外活动中保持安全。
注意 AAP 论文 AID CIFRE-Defense 2023-v1.pdf
- AAP 经典 AID 论文； - AAP 论文 AID CIFRE-Defense； - AID IDEES 论文征集提案。请注意，AID 不提供论文主题。它通过组织上述征集提案来颁发论文资助。本说明的目的是确定 2023 年 AID CIFRE-Défense 1 论文征集提案的实施条件。参与本次项目征集即表示参与者（实验室、监督机构、博士生和博士生的雇主）接受其规则。 CIFRE-Defense 系统涉及补贴那些雇用博士生与其组织以外的研究团队直接合作研究国防相关课题的公司。简而言之，申请 AID CIFRE-Defense 论文资助需要：
防范诈骗法案：银行应注意什么
法案概述 2025 年 1 月 7 日，议会通过了《防止诈骗法案》（“法案”）。即将出台的《2024 年防止诈骗法》将授权指定警察向银行发出限制令（“限制令”），如果警察有理由相信某人正在从其账户中转账或提款以造福诈骗者，并且该命令对于保护诈骗受害者是必要的。在命令生效期间，银行不得允许从诈骗受害者持有的任何银行账户（包括与其他方的任何联名账户）转账或提款。银行也不得向诈骗受害者授予或允许提取任何信贷额度。每项命令最长持续 30 天，如有必要，最多可延长五次。暂停资金转账和提款将减少诈骗受害者的潜在损失，同时为当局和家人争取更多时间说服个人他或她正在遭受诈骗。命令是最后手段，政府的政策意图是在保护个人免受伤害与尊重个人自主权和个人责任之间取得平衡。因此，命令是暂时的，最多六个月后就会失效，即使个人仍然坚持将资金转给可能的骗子。
维状态空间反映认知和注意...
摘要 认知和注意力源于神经系统对外部和内部需求的自适应协调。然而，大规模神经动力学背后的低维潜在子空间以及这些动力学与认知和注意力状态的关系尚不清楚。我们在人类参与者执行注意力任务、观看喜剧情景喜剧剧集和教育纪录片以及休息时进行了功能性磁共振成像。全脑动力学遍历了一组共同的潜在状态，这些状态跨越了功能性大脑组织的典型梯度，功能网络之间的全局不同步调节了状态转换。在观看电影的过程中，神经状态动态在人们之间同步并与叙事事件结构保持一致。神经状态动态反映了注意力的波动，不同的状态表示在任务和自然情境中的专注注意力，而一个共同的状态表示在两种情境中的注意力都下降。总之，这些结果表明，沿着人类大脑组织的大规模梯度的遍历反映了认知和注意力的动态。
注意示例页面 - 美国心理学会
注意力，即人们如何选择信息以进行感知、认知和行动，可以说是认知心理学的核心。人们对注意力的兴趣早于 1879 年心理学作为一门学科的创立，并在最早的心理学家的工作中占有重要地位。许多最著名和最广泛研究的现象都与注意力有关，注意力是 20 世纪 50 年代“认知”革命的核心，并因此而变得如此突出。注意力这个话题渗透到了心理学的所有领域。此外，由于媒体和技术的扩张，当代社会对个人的信息需求不断增加，注意力这个话题现在比以往任何时候都更为重要。在当今的物理、网络和社会世界中，人们越来越多地受到各种刺激的轰炸，其中只有一些与当前的目标相关。只有少数会影响我们的行为，而能进入我们意识的刺激就更少了。刺激所传达的信息可能不一致，并且多个刺激可能各自需要不同的动作——这些动作通常彼此不兼容。想象一下在交通拥堵时驾驶汽车，同时操作汽车的娱乐系统，按照导航系统的驾驶指示，并与一个或多个乘客交谈。或者，考虑驾驶飞机的任务。飞行员必须处理来自众多视觉显示器和外部世界的信息
FloraBERT：跨物种迁移学习，注意......
在应用深度学习模型方面，最近的研究表明，可以从生物体的调控 DNA 预测内表型，例如 RNA 转录丰度。然而，由于训练以前类型的深度学习模型需要大量标记数据，这项工作仅限于具有大量标记数据用于特定任务的物种。在这里，我们介绍了 FloraBERT，这是一种基于迁移学习的深度学习模型，它能够改善对单个目标物种基因表达的预测，它通过利用来自所有植物的基因组组装形式的跨物种基因组信息来实现这一点。FloraBERT 的表现明显优于简单的 k 聚体袋基线模型，并且实现了与涉及不太复杂物种的先前工作相当的性能。此外，对 FloraBERT 学习参数的研究表明，训练过程编码了生物学上显着的信息，例如物种之间的分类相似性和启动子内核苷酸的位置相关性。为了方便未来的研究，我们在 GitHub 上公开了源代码和模型权重，网址为 https://github.com/benlevyx/florabert 。
信息注意监督机构的工作计划2025
2。秘书处将定期为监督机构考虑有关活动和绩效的报告。通用公共文件将发布在UNFCCC网站上，而与这些报告有关的机密信息将根据需要通过其他方式向监督机构提供。