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校正：人工智能的利用来自动识别美术
本文的资金声明是不正确的。正确的资金声明如下：这项研究得到了上海文化和教育融合项目（中国）以及教育部（中国）的意识形态和政治演示课程的支持。作者和PLOS一位编辑希望告知读者，[1]的参考文献6于2024年8月10日[2，3]撤回，而本文[1]正在审查中。在引言中引用了缩回的条款[2]，并且它的撤回似乎不会影响本文的可靠性或有效性[1]。我们拒绝在发布之前确定这个问题。
使用来自质子-质子碰撞的轻子+喷流事件（在 sqrt(s) = 13 TeV）测量极化和自旋关联并观察顶夸克对中的纠缠
使用单个电子或μ子事件和终态喷流来测量顶夸克对 (tt) 的极化和自旋关联。测量基于 CMS 实验在√ s = 13 TeV 下收集的 LHC 质子-质子碰撞数据，对应于积分光度 138 fb − 1 。通过对数据进行分箱似然拟合，同时提取极化矢量和自旋关联矩阵的所有系数。测量是全面进行的，并包含其他可观测量，例如 tt 系统的质量和 tt 静止框架中的顶夸克散射角。测得的极化和自旋关联与标准模型一致。从测得的自旋关联，应用佩雷斯-霍罗德基标准得出关于 tt 自旋纠缠的结论。标准模型预测在生产阈值和 tt 系统高质量时 tt 态的纠缠自旋。这是首次在高 tt 质量事件中观察到纠缠，其中大部分 tt 衰变是空间分离的，预期和观察到的显著性均高于 5 个标准差。
使用来自小麦的转基因
睡眠脑电图反映了神经元的连接性，尤其是在发育期间大脑经过后端重新布线时。随着儿童的成长，慢波活性（SWA； 0.75 - 4.25 Hz）的睡眠脑电图沿后至前面的梯度变化。地形SWA标记与学龄儿童中的关键神经行为功能（例如运动技能）有关。然而，婴儿期和以后的行为结果之间的地形标记之间的关系尚不清楚。本研究旨在通过分析睡眠脑电图模式来探索婴儿神经发育的可靠指标。在夜间睡眠期间，有31个6个月大的婴儿（15位女性）在夜间睡眠期间接受了高密度的脑电图记录。我们根据SWA和THETA活动的地形分布定义标记，包括中央/枕骨和枕形比和源自局部EEG功率变异性的指数。线性模型用于测试标记是否与父母报告的年龄和阶段问卷评估的同时，后来或回顾性行为评分是相关的，年龄在3、6、12和24个月之间。结果表明，婴儿睡眠脑电图的地形标记物在任何年龄段都与行为发展无关。需要进一步的研究，例如新生儿中的纵向睡眠脑电图，以更好地了解这些标记与行为发展之间的关系，并评估其对个体差异的预测价值。
印度尼西亚通过扩大在东南亚的QRI的使用来支持东盟数字经济的努力
摘要。通过G20论坛，印度尼西亚提出了数字化转型问题，并与四个东盟国家合作。印度尼西亚还通过主张东盟数字支付系统的互操作性来利用东盟数字经济框架协议（DEFA）形成。这项研究旨在找出印度尼西亚为支持东盟数字经济实现的努力，重点是在2016年印度尼西亚，马来西亚，泰国和菲律宾批准的当地货币和解（LCS）的最初批准，直到新加坡加入了本地货币交易（LTC）框架（LTC）框架（LTC）框架202222.该研究使用了定性研究方法。所使用的数据是次要数据，源自能够支持研究的期刊，文档，书籍和官方网站。调查结果表明，印度尼西亚在支持东盟数字经济方面的努力是通过提倡通过合作通过合作使用QRIS数字支付通过当地货币交易（LCT）框架来实现互操作性的实现。关键字：数字经济，东盟，本地货币交易（LCT），QRIS
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
微生物群的溶物磷脂酰胆碱可通过抑制铁铁作用来减轻阿尔茨海默氏病的病理
Xu Zha，1，2，5 Xicheng Liu，1，2，5， * Mengping Wei，1 Huanwei Huang，1 Jiaqi Cao，1 Shuo Liu，1 shuo liu，1 xiaomei bian，1 Yuting Zhang，1 Yuting Zhang，1 Fenyan hang，1 Fenyan hang，1 fenyan xiao，1 yuping xie of them，3 wei s extart of tastion zie，3 wei s z wang，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1， *科学，北京神经再生与修复与北京肿瘤入侵和转移的关键实验室，北京口腔健康实验室，首都医科大学，北京，中国2个国家肿瘤药物开发的国家主要实验室，南京，南京中国北京的生命分子学4中国大脑研究所，中国北京5这些作者同样贡献了6个领导联系 *通信：liuxicheng@ccmu.edu.edu.cn（X.L.），wangwei@ccmu.edu.cn（W.W.），czhang@ccmu.edu.cn（c.z。）https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.10.006https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.10.006
用来指导的小型自治 - surface-vessels-in ...
•保护部（DOC）在Kermadec和次北极岛的区域沿海计划下具有强制性的生物安全控制。如果您打算在这些区域6中运营，则可能需要满足保护和海洋野生动植物要求的许可证。•除了上述强制性生物安全控制外，DOC还具有围绕海洋哺乳动物的行为规则（1978年海洋哺乳动物保护法和1992年法规），并根据《海洋哺乳动物保护法》和法规适用于海洋储备。链接中提供了指南，但要确保合规性请联系Doc。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
使用来自英国范围的协作
16。Wei H，Cao H，Cao Y，Zhou Y，Xue W，Ni D等。 时间一致的超声心理分割与外观和形状共同学习。 论文介绍：医学图像计算和计算机辅助干预 - Miccai 2020：23国际会议。Wei H，Cao H，Cao Y，Zhou Y，Xue W，Ni D等。时间一致的超声心理分割与外观和形状共同学习。论文介绍：医学图像计算和计算机辅助干预 - Miccai 2020：23国际会议。
只要有可能，伦敦经济学院就会使用来自可持续管理森林的纸张，并采用符合欧盟生态标签要求的生产工艺。
本期《英国航天业的规模和健康状况》分析了 2021/22 财年。尽管宏观经济挑战持续存在，但该行业表现出了非凡的韧性，自 2018/19 年以来，行业收入增长了 2.7%。与直接到户 (DTH) 部门相关的方法变化意味着整个行业的总增加值 (GVA)（该行业对 GDP 的贡献）的估计值在一段时间内无法比较。排除 DTH 可以进行这样的比较，非 DTH GVA 在此期间增长了 3.5%，而英国经济整体的 GDP 增长率为 1.3%，这证明该行业的表现优于整个英国经济。工业人口不断增加、私人投资水平持续增长、出口数据强劲、商业导向以及英国航天业不断扩大的前景，尤其是在太空经济等新兴行业，都预示着未来的增长良好。调查受访者对未来三年的积极展望进一步增强了这种乐观情绪。