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深海中的金属急促
经济发展，人口增长和试图通过用太阳能和风能等绿色替代品代替基于化石燃料的技术来使经济脱碳经济，从而刺激了许多商品的大量需求增长，包括钴，锂，niobium，niobium，tantalum和稀有的地球元素（Dolega等人（Dolega等）（Dolega等）2021）。在2022年春季之前的几年中，几乎所有矿产原材料的世界市场价格上涨，钴等金属的价格从2021年初的30,000美元/吨升高到2022年春季的80,000美元左右（DERA 2022）。虽然原材料的价格上涨很多次，并且通常归因于暂时的供应短缺，但一些学者认为，绿色技术所需的矿物质和金属将受到持久的需求增长，可与石油和天然气的十年般的冲刺相当（巴黎和阿塔卡马202222222; Blondel and Kleijn 20222）。此外，最近与Covid-19的大流行有关的发展和乌克兰战争破坏了对全球供应链关系的信任，并恢复了对政治引起的供应短缺的恐惧。随后，原材料策略将被重新调整，很可能导致原材料加剧的争夺，特别关注绿色技术所需的金属。
基于深图卷积神经网络
MDD患者的连通性。 通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.MDD患者的连通性。通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.，2017年）。近年来，大规模研究讨论了精神病的病理机制，并试图寻找其生物标志物。大多数人确认脑疾病的生物病理学主要与脑FC的异常有关。Cattarinussi等。 （2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。 Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Cattarinussi等。（2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Park等。（2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。Hirshfeld-Becker等。（2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Long等。（2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。Shen等。（2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。早在2011年，Brier等人。，2017年）。由静止状态fMRI数据构建的大脑网络FC数据也是MDD诊断的可靠数据源。（2011）通过血氧水平依赖性静止状态功能连接网络系统地研究了阿尔茨海默氏病。然后，Shi等。（2021）使用静止状态FC数据进行了渐进的三步机学习分析，以调查多中心大型样本数据集中机器学习模型的分类性能。此外，他们基于静止状态FC数据应用了极端梯度增强模型，以对MDD患者和正常对照进行分类，并评估了MDD中数据的临床应用值。大脑网络分类研究主要在两个流中：传统的机器学习和深度学习。到目前为止，最广泛使用的机器学习是支持向量机（SVM）（Rathore等人早在2009年，Craddock等。（2009）使用线性SVM分类了20个受试者的感兴趣区域（ROI）FC。目前，该领域的研究越来越多。Ichikawa等。 （2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。 Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Ichikawa等。（2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Zhu等。（2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Yan等。（2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。秦等人。（2022）指出，尽管出版物数量越来越多，但结果与报告的分类准确性的不一致从61.7％到98.4％不等。此外，机器学习模型的优化通常需要足够的培训数据以在不同样本中安装可推广性。大型样本量对于确保人口代表性模型的性能和提供有关生物基础的可靠信息至关重要。使用具有较小样本量的单站点数据集进行了实质性的先前机器学习研究，从而导致模型性能的巨大可变性和差的生成性。为了消除小型数据集带来模型性能带来的这个问题，我们为以下研究选择了大型和多站点数据集。
针对大脑：深脑刺激
在手术史上，成功的例子很大，在全球范围内像DBS发生的事情一样快，广泛。在临床临床介绍（神经外科医生）和Pollack（Neurolo-Gesta）临床介绍后约30年，现在在全球范围内大约有25万名患者。手术已变得越来越严格，更安全，更有效，更具耐受性，源自技术创新（电极和电池），大脑形象的每种改善（磁共振成像）的每种改善，更大的解剖学和功能知识，对熟食（热点，感应）和技术的改善（在技术手术中的改善（手术）（手术）（始终是一般anneshes），但始终是一般的，但必然是一个团队，暗示包括多个知识领域（神经病学，神经外科，神经放射学，神经心理学，精神病学，护理，物理医学和康复）。在葡萄牙，我们始终遵循各种技术发展，这些发展可以更好地控制帕金森氏病的症状，即可充电电池（2009年）刺激方向性（2016年），评估总激活量（2019）和目标电气活动的注册（2020年），即使在欧洲的一些中心也是在欧洲中心。DBS具有最小的脑组织入侵（纠正功能而不是结构），安全性（低并发症率），公认指示的有效性，可逆性（不会导致任何大脑结构的损伤只是消失了效果）和长期的刺激性脑膜病变。
思考经济，深或浅薄？*
* We thank Peter Andre, Adrien Bilal, John Campbell, Juanma Castro-Vincenzi, Gabriel Chodorow- Reich, Ben Enke, Xavier Gabaix, Thomas Graeber, Sam Hanson, Oleg Itskhoki, Baiyun Jing, Spencer Kwon, David Laibson, Chen Lian, Avi Lipton, Hugo Monnery, Matthew Rabin, Chris Roth, Karthik Sastry, Josh Schwartzstein, Dmitriy Sergeyev, Andrei Shleifer, Stefanie Stantcheva, Jeremy Stein, Ludwig Straub, Adi Sunderam, Alireza Tahbaz-Salehi, Chris Tonetti, Chris Wolf, and seminar participants at Harvard for their helpful comments.我们感谢Sam Cohen的研究援助和Roberto Colarieti在调查设计方面的帮助。该研究获得了哈佛大学（IRB22-1403，IRB24-0959）的IRB批准。我们感谢Michael S. Chae宏观经济政策基金和莫莉和多米尼克·费兰特基金会的财政支持，均通过哈佛授予。Wu感谢Alfred P. Sloan基金会通过NBER授予的行为宏观经济学博士学位前奖学金的支持。†哈佛大学，pierfrancescomei@g.harvard.edu，https：// www.pierfrancescomei.com。‡哈佛大学，lingxuanwu@g.harvard.edu，https：// www.lingxuanwu.me，通讯作者。
双通道图像注册和深
摘要我们已经开发了一种开源软件，称为Bi-enchanel图像登记和深度学习分割（鸟类），用于映射和分析3D显微镜数据，并将其应用于小鼠大脑。鸟类管道包括图像预处理，双通道注册，自动注释，创建3D数字框架，高分辨率可视化和可扩展的定量分析。这种新的双通道登记算法适应来自不同显微镜平台的各种全脑数据，并显示出显着提高的注册精度。此外，由于该平台将注册与神经网络相结合，因此其相对于其他平台的功能改进的功能在于，注册程序可以很容易地为网络构建提供培训数据，而训练有素的神经网络可以有效地进行分段 - 分段 - 分段/有缺陷的大脑数据，否则难以注册。因此，对我们的软件进行了优化，以启用基于跨模式，全脑数据集或基于实时推理的各种感兴趣的大脑区域的基于跨模式的分割分割。作业可以通过斐济插件轻松提交和实现，该插件可以适应大多数计算环境。
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
深技术群 - ZUG
计算机科学和信息技术（HSLU），瑞士创新公园中央或技术论坛ZUG寄养是创新和技术驱动公司的理想环境。与信息技术，高科技，金融科技和MedTech集群中的众多著名公司一起，并嵌入了以技术为导向的机构中，Zug提供了对庞大的人才库的访问权限。Zug是加密山谷的核心，是区块链技术公司和专家的热点。此外，诸如Zug市的Smart City战略或具有移动性中心的Tech Cluster Zug之类的本地举措有助于创建面向未来的技术生态系统。«dotphoton位于ZUG，是一家深入的技术初创企业，专门针对专业应用和AI的图像压缩。Zug的工业品种和靠近投资者和技术人才，有助于我们有效地塑造专业图像的未来。自然界中，Zug即使在动态的启动环境中，ZUG也有助于支持Dotphoton员工的健康生活与生活平衡。我们很高兴将祖格称为我们的新家。» Dotphoton首席执行官Eugenia Balysheva
使用深卷积神经网络
摘要 - 如今，深度学习方法在复杂的任务中起着关键作用，例如提取图像的有用特征，分割和语义分类。这些方法对近年来花类型分类具有重大影响。在本文中，我们正在尝试使用强大的深度学习方法对102种花种类进行分类。为此，我们使用了使用Densenet121体系结构的转移学习方法来对牛津102花数据集进行分类。在这方面，我们试图微调我们的模型，以实现对其他方法的更高准确性。，我们通过标准化图像和调整图像进行了预处理，然后将其喂入我们的微调预审计模型。我们将数据集划分为三组火车，验证和测试。我们可以达到50个时期的98.6％的准确性，这比研究中同一数据集的其他基于深度学习的方法更好。