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v-petl基准：统一的视觉参数效率...
参数良好的转移学习（PETL）方法在将预训练的模型适应各种下游任务时显示出希望，而仅训练了少数几个参数。在计算机视觉（CV）域中，已经提出了许多PETL算法，但它们的直接就业或比较仍然不便。为了应对这一挑战，我们通过从图像识别，视频操作识别和密集的预测任务中选择30种不同，挑战性和综合数据集来为CV域构建一个统一的视觉PETL基准（V-PETL基准）。在这些数据集上，我们系统地评估了25种主要的PETL算法，并开源一个模块化和可扩展的代码库，以公平地评估这些算法。V-PETL台式在NVIDIA A800 GPU上运行，大约需要310 GPU天。我们释放所有基准，使其对研究人员更加有效和友好。此外，V-PETL台将不断更新新的PETL算法和CV任务。
统一的大脑连接组翻译和融合工具
大脑连接可以通过多种方式估计，具体取决于模态和处理策略。我们在此介绍 Krakencoder，这是一种联合连接组映射工具，它通过共同的潜在表示同时双向转换结构 (SC) 和功能连接 (FC)，以及不同的图谱和处理选择。这些映射表现出前所未有的准确性和个体层面的可识别性；SC 和 FC 之间的映射比现有模型的可识别性高 42-54%。Krakencoder 通过共享的低维潜在空间结合了所有连接组类型。这种“融合”表示 i) 更好地反映了家庭相关性，ii) 保留了与年龄和性别相关的信息，iii) 增强了与认知相关的信息。Krakencoder 无需重新训练即可应用于新的、超出年龄分布的数据，同时仍保留了潜在表示中连接组预测和家庭关系的个体间差异。 Krakencoder 在以个性化、行为和人口统计相关的方式捕捉多模式大脑连接组之间的关系方面取得了重大飞跃。
统一的 Oikonomia：神的救恩经济如何改变
基督徒应该管理好家里的资源（即 oikonomia ）。Oikonomia 源自两个希腊词： Oikos ，意思是“房子”，和 nomos ，意思是“法律”。当这个词首次被古希腊哲学家推广时，它被理解为规定家庭有序管理的法律（Sanders，2017）。这个词最终演变为“经济”，即个人或团体在寻求妥善管理家庭资源时会节约开支。 Oikonomia 在圣经中有两种不同的用法。首先，耶稣在路加福音 16:2 中使用了这个词，源自它的传统定义，当时祂描述了管家如何精明地“管理”（即 oikonomia ）他主人的家。其次，保罗以一种全新的方式使用了这个词，他认为天父上帝“节约”（即 oikonomia）他的两种资源——圣子和圣灵——以便给我们带来救赎，并让我们被收养到上帝的家中（以弗所书 1：3-14，特别是第 10 节）。
一个军团 - 一个VMI：一个统一的行动计划
田径和军事生活。我们已经对冗余要求，不清楚的标准以及我们统治我们学员日常生活的系统的应用变得不平衡。每个支柱测试（并扩大）学员能力的局限性，因此他们准备满足生活的需求。挑战我们的学员在同时在这三个领域中尽力而为，这使VMI在其发展和教育体系中与众不同。尽管军事和运动组件是VMI体验不可或缺的一部分，但VMI是一个高等教育的机构，必须将时间资源适当地应用于学者。学员和教职员工都表示有必要花费足够的时间来学习，同时还要投资于他们正常课程以外的学术机会。
一个统一的深度学习框架实现了人类...
摘要 - 一种大脑 - 计算机接口（BCI）获取大脑信号，分析并将其转换为命令，这些命令被转移到执行所需操作的驱动设备。通过物联网（IoT）出现（IoT）实现的日常设备的广泛连通性，BCI可以直接通过其思想直接控制智能家用设备或辅助机器人等物体的能力。然而，实现这一愿景面临许多挑战，最重要的是，从原始的大脑信号中准确解释个人的意图的问题通常是低纤维，并且会受到噪音的影响。此外，预处理大脑信号和随后的功能工程既耗时又高度依赖人类领域的专业知识。为了解决上述问题，在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，该框架可以实现有效的人类认知互动，以弥合个体和物联网对象。我们设计了一个基于增强学习的选择性注意机制（SAM），以发现输入脑信号的独特特征。此外，我们提出了一个修改的长期短期记忆，以区分转发的相互作用信息与SAM。为了评估所提出的框架的效率，我们进行了广泛的现实世界实验，并证明我们的模型表现优于许多竞争性的最先进的基线。提出了两个实时的实时人类认知相互作用应用，以验证我们方法的可行性。
统一的综合中等医学 - 纯粹的框架 - 人造...
引言近年来，综合医学已获得广泛的认可，作为一种解决健康和疾病复杂性质的方法。传统的生物医学模型仅着眼于疾病的生物学方面，在促进挽救生命的治疗方面非常宝贵，但它们通常在解决健康的情感，心理和精神维度方面往往缺乏。这一差距已经引起了一种更全面的综合医学，在该方法中，重点超出了身体症状，以考虑思想，身体和精神之间的相互作用。对统一框架的需求日益增长，该框架可以将常规和替代疗法，心理支持和能量医学编织在一起，导致了统一综合医学（UIM）的发展。这种综合模型旨在根据世界卫生组织（WHO）对健康的定义达到幸福状态：“一种完整的身体，精神和社会（和精神）幸福感的状态，而不仅仅是缺乏疾病或虚弱的状态” [1]。
接近统一的表面增强拉曼β因子...
慕尼黑，80539 德国慕尼黑 * 通讯作者：r.oulton@imperial.ac.uk 分子振动对光的拉曼散射提供了一种通过分子内部键和对称性进行“指纹识别”的强大技术。由于拉曼散射很弱 1 ，因此非常需要增强、引导和利用它的方法，例如通过使用光学腔 2 、波导 3–6 和表面增强拉曼散射 (SERS) 7–9 。虽然 SERS 通过将光局限于金属纳米结构中极小的“热点”内而提供了显著的增强 6,15,22,2，但这些微小的相互作用体积仅对少数分子敏感，产生难以检测到的微弱信号 10 。在这里，我们展示了将 4-氨基硫酚 (4-ATP) 分子与等离子体间隙波导结合后的 SERS 引导至单一模式，效率 > 𝟗𝟗%。尽管牺牲了一个限制维度，但我们发现由于波导的更大传感体积和非共振模式，在宽光谱范围内 SERS 增强了 𝟏𝟎 𝟒。值得注意的是，波导-SERS (W-SERS) 足够明亮，可以对波导中的拉曼传输进行成像，从而揭示纳米聚焦 11–13 和珀塞尔效应 14 的作用。模拟激光物理学中的 𝛃 因子 15–17，观察到的接近 1 的拉曼 𝛃 因子为 SERS 技术带来了新的亮点，并指出了控制拉曼散射的替代途径。 W-SERS 引导拉曼散射的能力与基于集成光子学 7-9 的拉曼传感器有关，可应用于气体和生物传感以及医疗保健。拉曼光谱尽管效率低下，但由于利用了可见光波长下激光和探测器技术的成熟度，已成为一种强大的技术。已经开发出各种依赖于受激拉曼散射 1 或表面增强拉曼散射 (SERS) 18-20 的增强技术。受激拉曼过程是一系列强大方法的基础，但依赖于高强度和短脉冲光激发，这通常会损坏样品。同时，SERS 21 已成为一个庞大的研究领域，探索能够将拉曼增强许多数量级的金属纳米结构，例如粗糙的金属表面 22、纳米颗粒 10,23,24、纳米间隙 25,26、波导 9,27 和金属尖端 18,28,29。尽管对单个分子敏感，SERS 仍有几个局限性。首先，最强的 SERS 需要非常小的“热点”，其中增强是活跃的，但只有少数分子可能会经历它。其次，共振增强限制了拉曼带宽。最后，从局部场中出现的 SERS 会发生衍射，使有效检测变得困难 10 。在本信中，我们使用等离子体波导探索波导增强拉曼散射 3–6 ，结合 SERS 7–9 ，如图 1a 所示。它由一个等离子体间隙波导和放置在玻璃基板两端30-32的光学天线耦合器组成。间隙区域的拉曼散射通过两种机制增强：纳米聚焦效应11-13引起的局部激发强度增加，以及真空涨落增强引起的珀塞尔效应14。图1b中波导模式的有限差分时域（FDTD）模拟显示了光学限制强度。虽然波导在许多倍频程上提供非共振SERS，但这种增强在天线-波导耦合的有效带宽内持续存在。虽然这种方法牺牲了沿一个方向的限制，但强波导-SERS（W-SERS）能够对纳米结构上的拉曼传输进行成像，并观察纳米聚焦和珀塞尔效应。我们发现间隙模式中的SERS占主导地位，因为它驱动珀塞尔效应。因此，我们引入了自发拉曼β因子15–17，以量化SERS与该单一模式耦合的比例。我们发现W-SERS在宽光谱范围内产生接近1的拉曼β因子，增强了10 4。
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。