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morton-grove-corridor-plan.pdf
Dempster Street是社区的主要商业走廊，已将Morton Grove锚定了一个多世纪。伊利诺伊州交通运输部（IDOT）的改进和最近添加PACE的Puls Bus Rapid Transit Service改善了Dempster Street作为有效的运输走廊的功能。但是，与浅层深度，访问管理，不断发展的停车需求以及对建立单户社区的邻接有关的问题阻碍了走廊作为社区的经济引擎的功能。需要走廊计划为Dempster Street提供凝聚力的愿景，该街道可以识别停车解决方案，利用和连接过境资产，扩大零售和创造就业机会的发展，并确定新住房的补充机会。，如果我们要鼓励再投资，支持现有和未来的业务，并为社区提供所需的服务和便利设施，则必须重新定义Dempster Street走廊。
人工神经网络和人脑中的视觉到价值的转换
人类和现在的计算机可以从感官事件中得出主观评价，尽管这种转化过程本质上是未知的。在这项研究中，我们通过将卷积神经网络 (CNN) 与人类的相应表征进行比较，阐明了未知的神经机制。具体而言，我们优化了 CNN 以预测绘画的审美评价，并通过多体素模式分析研究了 CNN 表征与大脑活动之间的关系。初级视觉皮层和高级关联皮层活动分别类似于浅层 CNN 和深层 CNN 中的计算。因此，视觉到价值的转换被证明是一个分层过程，与连接单模态到跨模态大脑区域（即默认模式网络）的主要梯度一致。额叶和顶叶皮层的活动由目标驱动的 CNN 近似。因此，可以通过与大脑活动的对应关系来理解和可视化 CNN 隐藏层的表征——促进人工智能与神经科学之间的相似性。
Trans-AI/DS：变革性、跨学科和转化人工智能与数据科学
摘要 经过人工智能70年和数据科学50年的跌宕起伏，人工智能/数据科学进入了新时代。新一代人工智能/数据科学建立在科学、技术和工程的一致性和宇宙学的基础上。特别是，它协同人工智能和数据科学，启发了Trans-AI/DS（即Trans-AI、Trans-DS及其混合）的思维、愿景、范式、方法和实践。Trans-AI/DS在思维、范式、方法、技术、工程和实践方面具有变革性（或转型性）、跨学科和转化性人工智能/数据科学的特点。本文，我们讨论了这些重要的范式转变和方向。 Trans-AI/DS 鼓励超越传统人工智能、数据驱动、基于模型、统计、浅层和深度学习假设、方法和发展的宏观和跳出框框的思维。他们从人类、自然、社会及其创造物固有的智能和复杂性的本质出发，追求基础性和原创性的 AI/DS 思维、理论和实践。
使用卷积神经网络提高四类自愿想象 fNIRS 信号的分类准确率
多类功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号分类已成为光学脑机接口的一种便捷方式。当信号由同一肢体的自愿和想象运动产生时，高精度的 fNIRS 信号分类是一项具有挑战性的任务。由于自愿和想象运动在时间和空间上的激活表现出相似的模式，传统浅层分类器的分类精度无法达到可接受的范围。本文提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 提高精度的方法。在这项工作中，几位参与者进行了自愿和想象手部运动（左手和右手）。这些四类信号是利用 fNIRS 设备获取的。根据任务分离信号并进行过滤。通过手动特征提取，使用支持向量机和线性判别分析对信号进行分类。CNN 的自动特征提取和分类机制被应用于 fNIRS 信号。从结果来看，CNN 将分类精度提高到了可接受的范围，这是任何卷积网络都无法实现的。
能量地理结构
该课程涵盖了浅层地热能和能源生产地球科学的一些主题，向学生介绍了能源地理技术的技术（即热活化的岩土结构，可以与地面进行热量交换，以加热和冷却建筑物和基础设施）。该课程将涵盖能源地理结构分析和设计的理论和实践方面。将提供专门的说明性和实用示例。该课程是在由外部资助的PRIN项目的框架内组织的，“ GeoreFit - 闭合有关建筑物和基础设施改造的能源地理结构的知识差距”，其中包括四所意大利大学。该课程是为属于所有四个机构博士学校（Polimi，Polito，Unimi，Unipg）的博士生提供的。该课程是在线/混合动力的，根据学术机构的不同。对于Polito和Unipg学生来说，课程持续14个小时，而Polimi和Unimi学生持续25小时。尽管如此，这两个地点的学生也可以采取对Polito和Unipg的补充活动，他们可以要求承认外部活动。
铂族金属有限公司公布 2024 年年度业绩
2024 年 9 月 16 日，公司报告了 Waterberg 项目的独立最终可行性研究更新（“Waterberg DFS 更新”）的积极结果。相关技术报告题为“南非共和国布什维尔德火成岩区 Waterberg 最终可行性研究更新”，生效日期为 2024 年 8 月 31 日，已于 2024 年 10 月 9 日在 SEDAR+ 上提交。Waterberg DFS 更新由独立合格人员根据加拿大国家矿业项目披露标准 43-101（“NI 43-101”）和美国证券交易委员会 SK 条例第 229.1300 部分和第 601(b)(96) 项（统称“SK 1300”）编制。沃特伯格最终可行性研究更新版是沃特伯格项目原始独立最终可行性研究 (简称“2019 年最终可行性研究”) 的更新版，该研究针对安全、大规模、浅层、易于下降式开采、机械化的 PGM 矿。
对调整文本到图像扩散模型的深度奖励监督
摘要。使用给定的重新函数优化文本对图像扩散模型是一个重要但毫无争议的研究领域。在这项研究中，我们提出了深度奖励调整（DRTUNE），该算法直接监督文本到图像扩散模型的最终输出图像，并通过迭代采样过程向输入噪声进行后退。我们发现，采样过程中的较早步骤对于低水平的奖励至关重要，并且可以通过停止denoing net-work-work-work-work输入的梯度来有效地实现深层监督。Drtune在各种奖励模型上进行了广泛的评估。它始终优于其他算法，尤其是对于所有浅层监督方法失败的低级控制信号。此外，我们通过DRTUNE微调稳定扩散XL 1.0（SDXL 1.0）模型，以优化人类偏好得分v2.1，从而导致有利的扩散XL 1.0（FDXL 1.0）模型。FDXL 1.0显着提高了图像质量，并且与Midjourney v5.2相比，质量可比。5
探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
南澳大利亚盐度测绘和管理支持...
在河岸地区，绘制浅层地下布兰奇敦粘土图被视为一项优先事项，以协助未来的灌溉规划和效率改进，从而减少补给和高盐负荷流入墨累河的影响。航空电磁 (AEM) 已成功绘制了这层阻碍粘土图，其分辨率远高于以前可能达到的水平。有关布兰奇敦粘土的这些改进信息已用于区域规划和决策支持工具，这些工具结合了一系列其他区域空间数据，以帮助评估开发对河流盐度的影响。通过划定埋藏的古代搁浅海滩沙丘系统（“搁浅线”），还带来了额外的意外好处，这些沙丘系统提供了水力传导特性，可用于抽取地下水以减少流入墨累河的盐负荷。Bookpurnong 盐拦截方案 (SIS) 的设计已经受益于这一发现。
人类和猕猴皮质各层级和深度的髓鞘形成
图 1. 猕猴和人类皮质层级和深度的 T1w/T2w 比率。（A、B）用于评估猕猴（A）和人类（B）皮质区域和深度的 T1w/T2w 比率的分析方法示意图。左侧面板显示猕猴的 CHARM 6 级 27,28 和人类的 Schaefer 400 29 的离散块。中间面板根据猕猴的测地线距离或人类的感觉运动关联轴标记块，颜色从黄色（感觉运动）过渡到紫色（关联）。右侧面板可视化层状组织，颜色从深蓝色（深层）过渡到浅绿色（浅层）。 (C、D) 猕猴 T1w/T2w 比值沿测地距离的分布（C，R 2 = 0.096，P < 0.001）和人类感觉运动联想 (SA) 轴的分布（D，R 2 = 0.354，P < 0.001）。 (E、F) 猕猴 (E) 和人类 (F) 感觉运动、中部和联想区域内皮质深度方向的 T1w/T2w 比值；方差分析 *** P < 0.001。