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摘要 - 这项研究使用了定量描述方法，旨在评估EN
摘要 - 这项研究使用了定量描述方法，旨在评估英语研究（ELS）学生之间的社会语言学，话语和文学能力，这些方法是基于能力的英语语言研究学生的基础。研究表明，大多数受访者是中国人，女性，在博士学位上，并且还学习了10年及以上的英语。在社会语言能力方面，受访者有时会表现出在社会经历中的能力，而大多数时间都表现出关于语言态度的能力。除此之外，受访者大部分时间都表明了在话语能力方面的连贯性和凝聚力的能力。在文学能力上，受访者大部分时间都显示出文学曝光的能力，而有时显示出文本识别能力。根据国籍进行分组时，社会语言和话语能力都有很大的差异。根据研究英语多年进行分组时的显着差异；根据国籍进行分组时，文学能力也有很大的差异。此外，社会语言，话语和文学能力之间存在着非常重要的关系。最后，提出了针对英语研究的基于能力的课程，以增强ELS学生的社会语言学，话语和文学能力。关键词 - 话语，英语研究学生，文学和社会语言学将本文引用为：Barro-Punzalan，S。B.（2024）。英语研究专业的社会语言学，话语和文学能力学生亚太管理与可持续发展杂志，第12（1）期，第41-47页。
基于深度 CNN 的脑部 MRI 图像分类用于阿尔茨海默病诊断
摘要：阿尔茨海默病是全球痴呆症的主要病因，影响着数百万人，他们的日常活动、交流甚至人脸识别能力逐渐受损。虽然狼疮的病因尚不完全清楚，但它可能反映了生活方式的选择和环境因素以及遗传倾向。诊断这些疾病的最大障碍是它们通常早期表现不明显，而且缺乏灵敏的检测范例。深度学习算法在几年前首次出现在医学成像的前沿，并被誉为复杂的诊断辅助工具，能够在扫描中发现通常隐藏在人眼中的细微迹象。我们受益于使用这些最先进的算法来改善阿尔茨海默病的检测，其中当今最大的 MRI 数据集之一（超过 86,000 张图像）被用于训练我们的模型。鉴于这个庞大的数据集，它被明显地结合成一个以准确为中心的诊断工具。我们的新型深度学习模型性能强大，并提供了最先进的验证准确率（99.63%），超越了现有模型。这些数据凸显了我们的模型作为检测早期阿尔茨海默病的可验证方法的巨大前景——阿尔茨海默病是控制和管理疾病进展的一个重要问题。通过采用尖端的深度学习技术，我们的研究确实是阿尔茨海默病诊断领域的一大进步。早期诊断可以更好地治疗并减轻疾病负担，从而可以预防发病率、死亡率，甚至改变许多患者的治疗结果。这是在人工智能的帮助下诊断阿尔茨海默病的一大进步，并有望更准确、更及时地发现。
![arXiv:2208.03666v4 [cs.MM] 2022 年 8 月 18 日](/simg/d\d3cf2227c80556a0a72faa9d1f5cccab39a92e30.webp)
arXiv:2208.03666v4 [cs.MM] 2022 年 8 月 18 日
最近的研究表明，使用两阶段监督框架可以生成描绘人类对脑电图 (EEG) 视觉刺激的感知的图像，即 EEG-视觉重建。然而，它们无法“重现”准确的视觉刺激，因为决定合成图像的是人类对图像的注释，而不是图像的数据。此外，合成图像通常会受到嘈杂的 EEG 编码和生成模型不稳定的训练的影响，从而难以识别。相反，我们提出了一个单阶段 EEG-视觉检索范式，其中两种模态的数据是相关的，而不是它们的注释，这使我们能够恢复 EEG 片段的准确视觉刺激。具体而言，我们通过优化对比自监督目标来最大化 EEG 编码和相关视觉刺激之间的相互信息，从而带来两个额外的好处。一是，它使EEG编码能够在训练期间处理超出可见类别的视觉类别，因为学习并不针对类别注释。此外，模型不再需要生成视觉刺激的每个细节，而是专注于跨模态对齐并在实例级别检索图像，确保可区分的模型输出。对最大的单一受试者EEG数据集进行了实证研究，该数据集测量由图像刺激引起的大脑活动。我们证明了所提出的方法完成了实例级EEG-视觉检索任务，即报告现有方法无法报告的精确视觉刺激。我们还研究了一系列EEG和视觉编码器结构的含义。此外，对于主要研究的语义级EEG-视觉分类任务，尽管没有使用类别注释，但所提出的方法优于最先进的监督EEG-视觉重建方法，特别是在开放类别识别能力方面。
澳大利亚新冠疫苗之旅进展及未来...
截至 2021 年底，澳大利亚超过 95% 的成年人已接种了获批的 COVID-19 疫苗的初始两剂。随着时间的推移，SARS-CoV-2 中和抗体 (NAbs) 的水平自然会下降。再加上携带突变的病毒变体的出现，这些突变会降低抗体识别能力，导致疫苗有效性降低。澳大利亚研究人员首次建立了 COVID-19 疫苗效力与针对 SARS-CoV-2 刺突蛋白的 NAbs 滴度之间的相关性。2 – 4 为了应对免疫力的减弱，澳大利亚免疫技术咨询小组 (ATAGI) 建议使用“加强”疫苗剂量；第三剂疫苗最初于 2021 年底为高危人群推出，然后在 2022 年扩大到所有在 6 个月前接种过第二剂疫苗的成年人。来自澳大利亚人群的临床数据表明，此类加强疫苗剂量可以在减弱后恢复 NAb 水平，扩大对 SARS-CoV-2 变体的交叉识别，并提高对有症状感染和严重疾病的保护。5 重要的是，澳大利亚是评估加强剂效果的一个独特案例，因为在 Omicron 之前，澳大利亚人口的 SARS-CoV-2 感染率很低，但疫苗接种率很高。对于澳大利亚老年人（65 岁以上），疫苗接种对降低 COVID-19 死亡率非常有效，尽管自上次接种以来疫苗效果会随着时间而迅速减弱。6 因此，ATAGI 建议 75 岁以上的人，如果他们上次接种疫苗的时间超过 6 个月，则需要额外注射加强剂。7 然而，加强剂的接种速度一直很慢；截至 2023 年 12 月 6 日，只有
使用高阶马尔可夫链和深度神经网络对作物特异性土地覆盖预测的评估
高阶马尔可夫连锁店（HOMC）是基于过渡概率的常规模型，美国农业部（USDA）国家农业统计局（NASS）使用，随着时间的推移研究农作物旋转模式。但是，由于分类数据表示为指示器（或虚拟）变量，因此请与稀疏性和识别能力问题相称。实际上，参数空间的维度与分析所需的人类所需的顺序相吻合。虽然简约的表示减少了参数的数量，如文献所示，但它们通常会导致预测较少。大多数简约的模型都经过大数据结构的培训，可以使用替代算法对其进行压缩并有效处理。因此，使用新的HOMC算法和在一系列农业条件上进行的深层神经网络（DNN）进行了彻底评估和比较，以确定哪种模型最适合于运营农作物特定土地涵盖美国农业（US）农业。在本文中，在2011年至2021年之间，六个神经网络模型从六个农业强化县进行了作物旋转数据，这些县反映了中西部和美国南部种植的主要农作物的范围以及各种农作物旋转模式。六个县包括：北达科他州的伦维尔；内布拉斯加州珀金斯；德克萨斯州黑尔；伊利诺伊州利文斯顿；伊利诺伊州麦克莱恩；和俄亥俄州的谢尔比。结果表明，DNN模型在2021年获得所有县的总体预测准确性较高。所提出的DNN模型允许摄入长时间序列数据，并且比被认为预测美国特定农作物特定土地覆盖的新的HOMC算法可鲁棒地实现更高的精度值。
增强移动生物识别身份验证：用于解决面部ID技术中安全漏洞的新模型
抽象 - 面部ID技术已成为移动生物识别验证的基石，提供便利性和增强的用户体验。然而，其越来越多的采用也强调了关键的安全漏洞，例如欺骗攻击，深击剥削以及与环境适应性有关的问题。本研究提出了一种新型模型，旨在解决这些脆弱性，以增强面部ID技术的可靠性和安全性。所提出的模型将高级机器学习算法与多因素生物识别验证相结合，以增强面部识别系统的鲁棒性。关键特征包括实时livese检测，反欺骗措施以及适应性识别能力，可提高各种环境和人口统计学的准确性。该模型采用混合方法，将传统的面部识别方法与补充生物识别指标（例如眼动模式和热成像）相结合，以减轻潜在的攻击量。本研究采用混合方法方法，包括模拟攻击方案，用户试验和算法性能评估。结果表明，新模型大大降低了欺骗尝试和深层违规的成功率，同时保持高认证速度和用户便利性。该研究还强调了该模型对低光和高动作条件的适应性，从而解决了当前面部ID系统中长期存在的局限性。此外，该模型为移动身份验证的未来创新铺平了道路，促进更安全，更具包容性的数字生态系统。调查结果强调了将多层安全机制合并到生物识别验证技术中，以平衡用户体验与稳健的安全性。政策含义包括
战斗识别
回报。使用武器需要准确识别敌方目标。美国空军增强型识别和传感激光雷达 (ERASER) ATD 旨在通过使用主动激光技术改进空中和地面目标的机载识别过程。该项目将集中于将 ERASER 激光和信号处理技术集成到试验机上进行飞行演示。ERASER 提供的目标识别将补充作战人员整体识别套件中的其他识别源。ERASER 将结合为地面目标识别开发的 2D 激光成像技术和 CID 算法。美国空军还将使用合成孔径和高距离分辨率技术改进空对地雷达成像 (AGRI) 战术雷达识别能力。海军打算开发一种利用多种目标信息源（合作和非合作）的复合 CID 能力。除了空军正在实施的 ERASER 和 AGRI 方法外，还有针对其他传感器模式（被动和主动）的相关自动目标识别 (ATR) 计划正在研究中；特别是替代合成孔径雷达 (SAR) ATR、特定发射器识别、精密电子支持测量和固态激光振动传感。美国海军非合作空中目标识别计划将演示基于多普勒的成像过程，以提供空中目标类别估计。美国海军沿海监视/移动目标识别计划将提供小型飞机成像的演示。美国海军激光 CID 项目使用激光测振、高距离分辨率 1D 剖面、2D 轮廓提取和依赖于优化激光源照射时独特目标反射率特征的技术。根据此 DTO，表面目标 ID 的退出标准是声明概率为 85%，识别置信概率为 98%。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
引用：Sun N，Gan Y，Wu YJ等。单光束光学陷阱的表面增强拉曼散射光流体分子指纹光谱
在这项研究中，我们开发了一个基于单光光学陷阱的表面增强拉曼散射（SERS）光氟分子指纹光谱检测系统。该系统利用单光束光学陷阱在光氟芯片中浓缩游离银纳米颗粒（AGNP），从而显着提高了SERS性能。我们使用COMSOL模拟软件研究了锥形纤维内的光场分布特性，并建立了MATLAB模拟模型，以验证单光束光学陷阱在捕获AGNP方面的有效性，证明了我们方法的理论可行性。为了验证系统的粒子捕获功效，我们通过实验控制了光学陷阱的On-Own状态，以管理颗粒的捕获和释放。实验结果表明，捕获状态中的拉曼信号强度明显高于非捕获状态，这证实了单光束光学陷阱有效地增强了光氟硅烷检测系统的SERS检测能力。此外，我们采用了拉曼映射技术来研究捕获区域对SERS效应的影响，表明激光捕获区域中分子指纹的光谱强度得到了显着改善。我们以10 -9 mol/l的浓度和农药Thiram的浓度成功地检测到了晶体紫罗兰色的拉曼光谱，并在10 -5 mol/L的浓度下进一步证明了单光束光学TRAP在增强分子手指纹状体识别能力的能力的能力。作为集成光电传感系统的关键组成部分，在本研究中开发的光捕获仪具有与便携式高功率激光器和高性能拉曼光谱仪的集成潜力。这种集成有望推进高度集成的技术，并显着提高光电传感系统的整体性能和可移植性。
多通道链路 16 终端 - AFCEA 国际
虽然当今战场的动能武器射程、速度和杀伤力都有了显著改善，但交战能力的提高远远超过了敌我识别能力的提高。这种竞争态势导致态势感知 (SA) 和理解的扩展进展缓慢，反映了卡尔·菲利普·戈特弗里德·冯·克劳塞维茨描述的“战争迷雾”概念所带来的长期挑战。由于动能武器效果增强（交战距离更长而非更短），战场有效面积缩小，为单个平台配备多种通信路径源以获得提高杀伤力和生存能力所必需的态势感知变得越来越重要。然而，即使有了军队现代化的努力，预算现实和正在进行的行动的紧迫性也更加强调对现有平台的增强。因此，许多现有的空中、地面和海上平台都在寻求改进通信，以实现 Link 16（战术数据链的主要视距波形）提供的所需 SA，但必须对现有系统进行内部交易，特别是在尺寸、重量、功率和成本 (SWaP-C) 方面。“网络化”联合部队的需求只会使这一需求更加迫切，但这并没有消除平台上已有的传统通信路径的需求。小型战术终端 (STT) KOR-24A 由 ViaSat 和 Harris 开发，是一种双通道无线电，旨在满足具有 SWaP-C 限制但需要同时访问 Link 16 和宽带波形或传统通信路径（包括甚高频和超高频 (VHF/UHF)）的用户的需求。借助 STT，现在可以使用来自地面网络的战术信息并将该信息传递到 Link 16，反之亦然，从而在空军和地面部队之间创建无缝的 SA 和通用作战图 (COP)。它还为配备传统 VHF/UHF 无线电的 SWaP 受限平台提供了升级到 Link 16 的途径（同时保持其传统功能），而无需影响平台 SWaP。