XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别性
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。
非洲商业木材品种的遗传特征：从基因组学到条形码
在过去的几十年里，非法砍伐对热带非洲森林生态系统的完整性和生物多样性保护构成了严重威胁。尽管已经实施了减少非法砍伐的国际条约和监管计划，但大部分木材都是从热带非洲森林地区非法砍伐和交易的。因此，开发和应用分析工具来提高木材和相关产品的可追溯性和识别性对于执行国际法规至关重要。在现有技术中，DNA 条形码是一种很有前途的植物物种分子鉴定方法。然而，虽然它已成功用于区分动物物种，但还没有一套可用于普遍识别植物物种的遗传标记。在这项工作中，我们首先使用基因组略读方法表征了 17 种非洲高价值木材物种的遗传多样性，这些物种来自五个属（Afzelia、Guibourtia、Leplea、Milicia、Tieghemella），分布在西非和中非的范围内，以便重建它们的叶绿体基因组和核糖体 DNA。接下来，我们确定了单核苷酸多态性 (SNP)，以区分近亲物种。通过这种方式，我们成功开发并测试了用于物种识别的新型物种特异性遗传条形码。
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
![arxiv：2502.02710v1 [stat.ml] 2025年2月4日](/simg/6\6f28a11cf1cd61d8abfc07e0c32f7934a963fcd7.webp)
arxiv：2502.02710v1 [stat.ml] 2025年2月4日
在安全性应用程序中，机器学习模型应在最坏情况下的分配变化下概括，也就是说，具有较小的强大风险。基于不变性的算法可以证明，当训练分布足够异质以识别强大风险时，可以利用对轮班的结构假设。但是，在实践中，这种可识别性条件很少满足 - 到目前为止，这种情况在理论文献中尚未得到充实。在本文中，我们旨在填补空白，并建议在仅部分可识别鲁棒的风险时研究更通用的环境。尤其是我们引入了最坏的稳健风险，作为一种鲁棒性的新度量，无论可识别性如何，它总是定义明确的。其最小值对应于算法独立的（种群）最小值的数量，该数量可在部分可识别性下测量最佳可实现的鲁棒性。虽然可以更广泛地定义这些概念，但在本文中，我们将其介绍并明确地得出了线性模型以实现介绍的具体性。首先，我们表明在部分可识别的情况下，现有的鲁棒性方法是次优的。然后，我们评估了这些方法和（经验性的）最差案例鲁棒风险在现实世界基因表达数据上的鲁棒风险，并找到类似的趋势：随着未看见环境的数据的增加，现有鲁棒性方法的测试误差越来越高，而对部分识别性的识别则可以更好地普遍性化。
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
ECI库很重要
婴儿声乐制作与身体运动一致。Borjon，J.I.，Abney，D.H.，Yu，C。和Smith，L.B。 （2024）。 发展科学，27（4），E13491。 https://doi.org/10.1111/desc.13491产生可识别的单词是一项困难的运动任务；一个音节的单词可能需要80多种肌肉的协调。 因此，毫不奇怪的是，婴儿期单词生产的发展落后于接受语言，并且是语言发展中的已知限制因素。 大型文献专注于声乐器，其阐释者和语言发展。 对非语音运动技能与早期语音作品质量之间的关系的研究有限。 在这里，我们提供了证据表明，9至24个月大的婴儿的自发发声招募了手和头部运动的无关，协同的共同激活，以及声音和外部肌肉群体的时间精度随着年龄的增长和改善的语音识别性而紧缩。 这些结果暗示了产生语音和其他身体运动的肌肉群之间的相互作用，并为了解运动发展在语言获取中的作用提供了新的经验途径。 见我的治疗性游戏小组：促进父母互动的团队模型。 Fabrizi，S.，Tilman，A.L.，Donald，E.，Balsamo，N。，＆Connor，A. （2024）。 早期干预杂志，46（3），356-374。 https://doi.org/10.1177/10538151231166594治疗小组有可能使接受早期干预的家庭和儿童受益。Borjon，J.I.，Abney，D.H.，Yu，C。和Smith，L.B。（2024）。发展科学，27（4），E13491。https://doi.org/10.1111/desc.13491产生可识别的单词是一项困难的运动任务；一个音节的单词可能需要80多种肌肉的协调。因此，毫不奇怪的是，婴儿期单词生产的发展落后于接受语言，并且是语言发展中的已知限制因素。大型文献专注于声乐器，其阐释者和语言发展。对非语音运动技能与早期语音作品质量之间的关系的研究有限。在这里，我们提供了证据表明，9至24个月大的婴儿的自发发声招募了手和头部运动的无关，协同的共同激活，以及声音和外部肌肉群体的时间精度随着年龄的增长和改善的语音识别性而紧缩。这些结果暗示了产生语音和其他身体运动的肌肉群之间的相互作用，并为了解运动发展在语言获取中的作用提供了新的经验途径。见我的治疗性游戏小组：促进父母互动的团队模型。Fabrizi，S.，Tilman，A.L.，Donald，E.，Balsamo，N。，＆Connor，A.（2024）。早期干预杂志，46（3），356-374。 https://doi.org/10.1177/10538151231166594治疗小组有可能使接受早期干预的家庭和儿童受益。一种预测试，混合的方法，顺序解释性设计用于探索为期8周的8周见我（社交情感教育）的治疗剧本小组的有效性和可行性。结果表明，参与后，父母功效和亲子互动（情感和反应能力）的统计学上有显着改善。父母和提供者强调了父母的作用，并报告了成功播放组中儿童参与，社交互动和技能发展的改善。播放活动和对象，促进者支持和父母的能力被评为可行交付的支持；挑战包括儿童参与和计划实施。这些结果提供了提供治疗剧本小组的有效性和可行性的初步证据，作为全面的早期干预服务的一部分。
1.1 概念、定义和与人工智能和自主系统交互的历史 20 世纪 40 年代末，人们开始研究与
1.1 概念、定义以及与人工智能和自主系统交互的历史 20 世纪 40 年代末，人们开始研究与人工智能相关的主题，1950 年，人们发表了多篇关于该主题的出版物。(Grudin, 2009, p. 49) 然而，人工智能这个术语最早是在 1956 年数学家和逻辑学家 John McCarthy 的研讨会征集活动中提出的。第一批关于人工智能的研究是由工程师和数学家完成的，他们的目标是创造出可以与人类智能相媲美的技术，就像计算机在算术领域与人类相媲美一样。(Grudin, 2009, p. 48) 人工智能的三种定义 人工智能的定义和描述方式各不相同。作家帕梅拉（McCorduck，2004）写了一本关于人工智能历史的书，她将人工智能定义为（...）大胆地试图在人工制品中复制我们人类认为最重要的、最具识别性的财产——我们的智慧。罗素和诺维格将人工智能的定义分为四类，其中的定义沿着思考与行动、类人行为与理性行为的维度收集。设计师 Bratteteig 和 Verne 为他们的论文选择了人工智能的定义，该定义反映了人工智能旨在像人一样行动：人工智能是计算机科学的一个子领域，旨在指定和制造模仿人类智能或表达理性行为的计算机系统，从某种意义上说，如果由人类执行任务，则需要智能（Bratteteig & Verne，2018；Russell 等人，2010）。我的定义 回顾这些定义，我对人工智能的描述可能是：人工智能是一个术语，它描述了一系列技术，这些技术从概念发展到对人类推理、学习、解决问题、决策和行动能力的计算过程进行建模。人工智能技术的发展方向已经多种多样。
如何引用本文：Coelho RR，Xavier Pires S，BrandãoJr，FurtadoI。
结节症是一种以非肉芽肿性炎症为特征的多系统综合征，尽管坏死性结节性肉芽肿被认为是该疾病谱系的一部分。药物诱导的结节病样反应（DISR）是一种全身性肉芽肿反应，在组织病理学上与原发性结节病相同，主要是在使用诸如肿瘤坏死因子α拮抗剂之类的生物学之后描述的，但也是抗CD20（Rituximab）。作者提出了一个非常罕见的病例，即患有原发性Sjögren综合征（PSS）的女性开始进行利妥昔单抗以进行疾病控制，该疾病控制以3年的渐进式渐进性全身性肉体反应进化。人们对B细胞在结节病中的潜在作用有很多猜测。的发现表明，在结节病患者中，B记忆细胞的减少和调节性B细胞的幼稚和活性子集的增加，与利妥昔单抗治疗后，与幼稚的B细胞的重生相似。此外，与常见的可变免疫缺陷性和免疫重建综合征相关的肉芽肿性淋巴细胞间质性肺疾病中，人类免疫缺陷病毒在人类免疫缺陷病毒中表现出与DISR的临床相似性，并且可以帮助公开新的细胞生成和生理途径。对作者的知识，这是全身性结节病的第一报道，类似于抗CD20治疗后的坏死性肉芽肿的反应，也是PSS患者中的首次描述 - 强调了识别性肌瘤性肉芽肿性肉芽肿的重要性的重要性。尽管这是一种非常罕见的不利影响，但该病例增强了在生物制剂后积极寻找DISR的重要性，即使在接受救助标签疗法（例如利妥昔单抗）的患者中也是如此。
使用定量敏感性映射
脑淀粉样血管病（CAA）的特征是在培养基中聚集了β-淀粉样蛋白，而大脑和瘦素的中小型动脉的培养基层和中膜层（Chalidimou等人。，2017年）。β-淀粉样蛋白对血管壁有毒，导致平滑肌细胞和纤维化的损失。在后期，随着红细胞泄漏而造成的血管壁干扰。因此，CAA是Lobar脑内出血（ICH）和凸沟亚蛛网膜下腔出血（SAH）的主要原因。此外，通常是从过去的无症状出血中的铁沉积迹象，可见为脑微血管（CMB）和皮质超性胎病（CSS）（CSS）是常见的。精选大脑区域中的铁积累是衰老的特征（Persson等人。，2015年）和神经变性，可以导致认知效果（Chen等人，2021）。可以使用定量敏感性映射（QSM）对磁共振成像（MRI）进行非侵入性估算（De Rochefort等人）（De Rochefort等人。，2010年）。探索性研究表明，阿尔茨海默氏病（AD）增加了脑铁的含量和QSM信号，这是由β-淀粉样蛋白在脑实质中以老年plaques的形式积累引起的CAA的姐妹病，并且已与识别性下降以及从轻度认知障碍到AD AD的过渡（Wart等人）有关，2014年； Eskreis-Winkler等。，2017年）。，2013年； Ward等。，2014年； McCarthy和Kosman，2015年）。然而，迄今为止，尚无研究在CAA患者中使用QSM来查看脑铁的含量。，2022）。进一步的研究表明，通过增加β-分泌酶的活性，与β-淀粉样蛋白的活性增加有关，培养酶的活性升高可能与β-淀粉样蛋白的产生和聚集有关，该酶是从淀粉样蛋白前体蛋白（Acosta-Cabronero等人。给定的CAA显示了枕叶中铁积累的组织学证据（Bulk等人，2018年），与频繁的，无症状的出血有关，这在释放的红细胞中通过血红蛋白分解释放了铁，以及提到的广告相关变化，我们假设CAA在CAA中会增加大脑皮层铁含量。我们认为，在MRI上不容易出现微观出血会改变平均组织铁浓度，从而导致QSM信号差异升高。我们通过比较已知受年龄，CAA和AD病理学影响的大脑区域的健康对照，CAA和AD之间的QSM信号来检验了这一假设。此外，我们测试了灰质易感性增加是否与认知障碍有关，因为以前全脑易感性与AD患者的认知较低有关（Yang等人。
新报告估计厌氧消化的纽约气候影响潜力，因为关键决策者考虑到这些途径的最佳途径
在经济学方面，开发300个新项目将产生大约8,000个新工作岗位和约3.4B美元的资本部署。产生有意义的影响将需要在全国范围内将这些操作部署在大规模上，并且在AD达到到期水平之前，还有很多工作要做。，但凭借其雄心勃勃的政策，纽约 - 能源视觉的家乡可以领导指控，证明能源愿景总裁Matt Tomich。AD是一个复杂的生物学过程，但Digester Doc和首席执行官Valkyrie Analytics的Charlton简单地解释了该概念的要旨：“碳不消失；它采取了不同的形式。它作为二氧化碳，土壤中的碳或生物物质存在。话虽如此，如果我们将通过AD捕获的能量转换为甲烷，我们会防止在将材料应用于土地或其他地方时发生的排放。，而消化池内部甲烷的碳越多，排放量就越少。”随着技术的发展，它会提供改进，包括更熟练的碳转换过程多年来，该行业已将转化效率从30％或35％提高到65％或70％。排放率的捕获率现在为99.9％，进一步提高了结果。仍然，鉴于有机材料的数量和多样性，这些系统只能独自完成。另一个现实是，AD留下了需要辅助处理方法的消化后残留物。堆肥已成为一种互补的后端技术，进入了众人瞩目的焦点。农业部门越来越多地转向AD。在现场应用之前堆肥消化固体实际上进一步减少了甲烷排放。在她的团队的多项研究中，正在评估消化酸盐应用对土壤过程，作物生产和环境的影响。，虽然堆肥在支撑较小的系统方面非常有用，但具有较大操作的热解或气化可能会更好，并且可以将固体和碳转化为各种产品。“因此，根据您的使用方式，有不同的解决方案，”他说。奶农尤其是发现，通过将肥料作为原料提供，他们可以产生额外的收入，更可持续地管理大量的牛便便，并最终减少其碳足迹。在纽约，通过报告的计算，将大约260个新广告带到奶牛场可以将甲烷从粪便中减少56.5％。作为其潜在价值作为原料获得更多的识别性粪便是一个不断增长的研究兴趣，一个目标是弄清楚如何开发具有成本效益的治疗方法以提高其生物降解性和沼气生产率。加州大学戴维斯分校教授兼空中质量专家Frank Mitloehner说，尽管已经研究了许多治疗方法，但经济学却阻碍了商业化的进展。尽管他和他的同事们参与了表现出希望的项目；他指出了涉及土地应用的堆肥肥料的工作。在其他领域正在进行研究，从自动化到改善沼气生产到多年生草作为原料的潜力。