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MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
VDAB 的人工智能与高级分析
● 实验 - 探索 - 利用 ● MVP 设计：尽快提供最小可行产品，然后逐步改进 ● 每个探索或利用轨道都是一个有项目经理的项目 ● 项目经理负责明确的项目计划和每周状态更新 ● 每个问题/想法/倡议都添加到待办事项中 ● 与 VDP（VDAB 数据平台）持续保持一致
JD的副本 - 运输高级分析师2024.Docx
●与技术合作伙伴紧密合作以进行温室气体会计；方案规划；并使用国际能源机构和其他合适的运输建模进行详细详细的1.5°C途径分析。●有助于确保排放途径的基本假设，碳预算和方法论基础完全统一。●准备报告和演示文稿总结运输数据和分析结果。●协助技术合作伙伴和SBTI运输领导者在专业咨询小组（EAG）会议之后选拔运输标准。●协助审查和创建EAG演示文稿。包括数据分析，运输建模方案计划以及EAG会议的“热门话题”信息。●协助对技术委员会的任何反馈和有关标准草案的公众咨询。●协助为已发表标准的内部SBTI利益相关者和外部方面开发培训材料。
高级分析和AI服务2025
ISG收集数据，以进行研究目的和创建供应商配置文件/服务制造商。 ISG顾问使用支持配置文件和数据来提出建议，并将适用于适用于客户确定的工作外包的供应商/制造商的经验和资格通知您的客户。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选供应商资格流程（CPQ）的一部分收集的。 iSG可以选择仅使用有关某些国家或地区的这些收集的数据来进行其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商Lens™报告。 这些决定将基于直接从供应商/制造商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 发送的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于呈现由领先分析师撰写的注释。ISG收集数据，以进行研究目的和创建供应商配置文件/服务制造商。ISG顾问使用支持配置文件和数据来提出建议，并将适用于适用于客户确定的工作外包的供应商/制造商的经验和资格通知您的客户。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选供应商资格流程（CPQ）的一部分收集的。iSG可以选择仅使用有关某些国家或地区的这些收集的数据来进行其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商Lens™报告。这些决定将基于直接从供应商/制造商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。发送的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于呈现由领先分析师撰写的注释。
合成生物学对低纤维摄入个体的肠道微生物组的有益作用：双盲，随机对照试验的次级分析
1营养与食品科学研究所，营养与微生物群，波恩大学，53115 BONN，德国2 BONN 2 BONNANY 2 BONNY HOSPICY HOSPICY BONN基因组统计与生物信息学研究所，德国53127 BONN，德国BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONNY 3 3 3波恩大学，德国53115 BONN 53115 BONN 5，波恩大学，波恩大学，53113 BONN，德国6里昂神经科学研究中心（CRNL），中心，国家de la Recherche Scientifique（CNRS），Institut de lasanté等人（Inserm lliemer），法国里昂，里昂7欧洲研究所，法国77300年，法国77300，87300 Control Interoception-Intervistion团队，巴黎脑研究所（ICM），法国75013，法国巴黎 *通信1营养与食品科学研究所，营养与微生物群，波恩大学，53115 BONN，德国2 BONN 2 BONNANY 2 BONNY HOSPICY HOSPICY BONN基因组统计与生物信息学研究所，德国53127 BONN，德国BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONNY 3 3 3波恩大学，德国53115 BONN 53115 BONN 5，波恩大学，波恩大学，53113 BONN，德国6里昂神经科学研究中心（CRNL），中心，国家de la Recherche Scientifique（CNRS），Institut de lasanté等人（Inserm lliemer），法国里昂，里昂7欧洲研究所，法国77300年，法国77300，87300 Control Interoception-Intervistion团队，巴黎脑研究所（ICM），法国75013，法国巴黎 *通信
探索Brats Dataset上神经胶质瘤等级分类的放射学标准
∗ xlim laboratory, 11 bd Marie and Pierre Curie, 86360 Chasseneuil-du-Poitou, France email address: Paul.dequidt@univ-poitiers.fr (Paul Dequidt) 1 Xlim Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Poitiers, Poitiers, France 2 Dactim-Mise, LMA, UMR CNRS 7348法国POITIERS，POITIERS，POITIERS 3西门子医疗保健SAS，圣丹尼斯，法国4公共实验室CNRS-SIEMENS I3M 5M 5 5号5M 5号放射科，圣艾蒂安大学，法国圣维蒂安，法国6号，6 Chru de Tours，Chru De Tours，UMR 1253 Ibrain，Inserm tours，Inserm，Inserm，Inserm torem，inserm tormer，Iserm tormer，Inserm tore omer，inserm tours，inserm torem，inserm torem，con Picardie，Picardie Jules Verne大学（UPJV）
对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
配电网规划中基于事件的储能、电压调节器和基础设施升级分配
摘要 — 本文介绍了一种新颖的数值方法，旨在寻找一种可防止未来拥塞和电压问题的配电网扩建计划。预测的热和电压违规事件的持续时间和强度用于确定基础设施（即线路/电缆）升级、电压调节器和储能系统安装的潜在候选池。该方法还补充了一种算法，用于获得这些候选者的最低成本列表，该算法使用二进制线性规划解决所有约束违规事件。通过大量高分辨率准静态时间序列模拟，使用改进的 IEEE 33 总线网络和爱尔兰西部的真实 1171 总线馈线验证了该方法。考虑了三个候选池和三个成本预测，以探索该方法对不同场景的敏感性。结果表明，所提出的方法是设计师、规划人员和政策制定者的多功能工具。该方法可以确保投资计划解决所有预测的违规事件。尽管如此，我们表明接受边际违规程度是可以接受的，并且可以大大降低投资成本。
