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利用创伤的叙事暴露疗法对气候变化的深入评论会影响对...
全球气候变化最近已成为对农业的重大威胁。气候变化的速度迅速导致温度升高，冰融化，海平面上升以及极端天气状况，所有这些状况直接或间接影响农业。作物产量，灌溉要求，水的可用性，土壤生育能力以及害虫，疾病和杂草的发生率都受到气候变化的显着影响。不断变化的气候还加剧了土壤侵蚀，降低土壤生育能力并降低农业生产力的潜力，从而加剧了21世纪的挑战。农业和气候变化与农业及相关部门发射相当多的温室气体，例如二氧化碳，甲烷和一氧化二氮，从而加速气候变化。有助于温室气体排放的主要农业活动包括森林砍伐，牲畜饲养和使用肥料。在面对气候变化时，必须采取适应和缓解策略来维持农业生产力。这可以通过各种农艺实践来实现，包括有机农业，农林业和肥料的应用。
包容性创新：深入了解人工智能实现可持续发展目标 (SDG) 的潜力
尽管为实现可持续发展目标做出了巨大努力，但目前只有 12% 的可衡量目标正在按计划进行，约 30% 的目标尚未取得任何进展。可持续发展目标的资金缺口已从 2015 年的 2.5 万亿美元上升至估计的 4 万亿美元，资金承诺难以跟上步伐。距离实现可持续发展目标仅剩六年时间，创新和设计能够扩大积极影响的经济高效的解决方案已势在必行。许多人已将注意力转向人工智能，希望利用其快速处理数据、改善知识获取和提高价值链效率的能力来加速实现可持续发展目标的进程。但随着人工智能工具和平台的快速发展，我们如何才能最好地利用这项可能改变游戏规则的技术，带来变革性和公平性的改变，不让任何人掉队？
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
深入学习和可解释的生物医学应用的人工智能
我们生活在AI快速发展的领域的时代，在该时代，AI技术已变成了许多域中必不可少的工具，包括生物医学图像分析。数字细胞学是一个涉及生物医学图像数据的领域，可以从AI技术中受益。AI技术通过减轻专业人士的负担和发现可能不会被人类注意到的专业人士的负担，为检测癌症等疾病的医学专家提供了巨大的潜力。但是，AI算法具有道德上的考虑因素和潜在的危害，需要关注和管理。认识到此问题在处理患者数据的应用中尤为重要，因为错误可能是由于错误引起的。另一个现有的问题是，患者数据通常会带来独特的挑战，这些挑战为用于处理此类信息的AI算法的发展增加了复杂性。本论文包含四篇论文，其中包括具有具有挑战性特性的数据的图像分类的方法，例如细颗粒标签的稀缺性和复杂的数据组成。重要的是，我们探索了能够解决AI缺乏解释性和信任的AI方法。本文中的四篇论文中的两篇是致力于对数据集的可解释的多个实例学习方法的可行端到端培训，每个患者的数据大量数据，例如细胞学数据。本文的其他论文之一中介绍的研究工作侧重于应用可解释的AI方法来分析现实世界中的细胞学数据以进行癌症检测。以数字细胞学公共可用数据集的短缺以及在现实世界中数字图像细胞学数据中缺乏细粒度标签的稀缺性，我们研究了合成数据在AI方法分析中的作用。在第四篇论文中，我们探讨了AI方法的功能，以与研究条件相关的信息的稀疏分析数据。这个研究问题对于回答基于细胞学的早期癌症检测很重要。我们的发现表明，尽管图像细胞学数据分析带来了挑战，但AI方法可以通过提供可能对他们有价值的信息来帮助医疗专家发挥重要作用。
深入研究非人类身份安全性和AEMBIT工作负载IAM平台
Introduction ................................................................................................................................................... 4
深入铜焊接使用高功率CW激光器
用24 kW的Trudisk激光器进行了实验，具有1030 nm波长和双核纤维，以及适用于24 kW的扫描仪光纤（此光学的特朗普名称为PFO 33（KF023）（KF023），[Pricking et al（2022）]）。BrightlineWeld技术允许在100 µm内芯和400 µm外芯之间自由拆分功率，从而稳定钥匙孔并最大程度地减少溅射形成[Speker等人（2018）]。在此提出的实验中，使用了70％的核心与环比率，从而产生平滑的焊缝。放大倍率为3.2，内芯的焦点直径为320 µm，而外芯的焦点直径为1285 µm，相对于内芯，雷莱基长度为6 mm。使用此设置，工作场也很大，工作距离也很大，最大程度地减少了溅射对保护玻璃的影响，并且内核的斑点大小是焊接的典型特征。
小儿脑肿瘤分类，使用年龄融合的MR形象深入学习
目的：实施和评估MR数据中小儿脑肿瘤分类的基于深度学习的方法。材料和方法：回顾性使用“儿童脑肿瘤网络”数据集的子集（n = 178个亚基，女性= 72，男性= 102，na = 4，年龄范围[0.01，36.49]年），肿瘤类型是低级星形瘤（n = 84），epcentymoma（n = 84），epcentymoma（n = 32），以及n = 32），以及。T1W后对比（n = 94个受试者），T2W（n = 160个受试者）和ADC（n = 66个受试者）MR序列分别使用。在显示肿瘤的横向切片上训练了两个深度学习模型。联合融合以结合图像和年龄数据，并使用了两个预训练范例。使用梯度加权类激活映射（GRAD-CAM）研究了模型解释性，并使用主成分分析（PCA）可视化学习的特征空间。Results : The highest tumor-type classification performance was achieved when using a vision transformer model pre-trained on ImageNet and fine-tuned on ADC images with age fusion (MCC: 0.77 ± 0.14 Accuracy: 0.87 ± 0.08), followed by models trained on T2w (MCC: 0.58 ± 0.11, Accuracy: 0.73 ± 0.08) and T1w post-contrast (MCC: 0.41±0.11，精度：0.62±0.08）数据。年龄融合略微改善了模型的性能。两种模型架构在整个实验中都相似地执行，训练策略之间没有差异。grad-cams表明，模型的注意力集中在大脑区域。PCA显示出更大的分离肿瘤型簇。结论：可以使用深度学习来完成对MR形象的小儿脑肿瘤的分类，其中最佳表现模型接受了ADC数据的培训，放射科医生将其用于这些肿瘤的临床分类。
深入探究 - iTNT HUB - 泰米尔纳德邦政府
Panneer 先生追溯了从信件到 3D 全息图的通信演变过程，讨论了 Microsoft 对沉浸式协作的愿景，并探讨了空间计算对医疗保健、游戏和智能家居的变革性影响。演讲者强调了对先进计算能力的需求，并解决了延迟和吞吐量等关键挑战，并指出人工智能和空间计算与神经图形和基于人工智能的技术等技术的融合将模糊现实世界和虚拟世界之间的界限。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
深入了解基于机器学习的棕榈酰化...
摘要背景：乳腺癌是影响全球众多女性的普遍公共卫生问题，与棕榈酰化（一种翻译后蛋白质修饰）有关。尽管人们对棕榈酰化越来越关注，但其对乳腺癌预后的具体影响仍不清楚。这项工作旨在确定与乳腺癌棕榈酰化相关的预后因素，并评估其在预测化疗和免疫疗法反应方面的有效性。方法：我们利用“limma”包分析乳腺癌和正常组织之间棕榈酰化相关基因的差异表达。使用“WGCNA”包识别中心基因。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) Cox 回归分析，我们确定了与棕榈酰化相关的预后特征，并使用“regplot”包开发了预后列线图。使用免疫表型评分 (IPS) 和“pRophetic”包评估模型对化疗和免疫疗法反应的预测值。结果：我们鉴定出211个与棕榈酰化相关的差异表达基因，其中44个显示出预后潜力。随后，我们建立了一个包含11个棕榈酰化相关基因的预测模型。根据中位风险评分将患者分为高风险组和低风险组。研究结果显示，高风险组个体的生存率较低，而低风险组个体的免疫细胞滤过率增加，对化疗和免疫治疗的反应性改善。此外，我们还建立了BC-棕榈酰化工具网站。结论：本研究开发了第一个基于机器学习的棕榈酰化相关基因预测模型并创建了相应的网站，为临床医生提供了改善患者预后的宝贵工具。