XiaoMi-AI文件搜索系统
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重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
英格兰野外海狸重新引入Letter_jan 2025.Docx
詹姆斯·华莱士（James Wallace），河流行动首席执行官罗斯·奥尼尔（Rose O'Neill）博士，国家公园（Clare Dinnis）首席执行官，克莱尔·迪尼斯（Clare Dinnis）首席执行官，湿地保护主任，wwt马特·拉尔森·戴（WWT Matt Larsen daw） Wild Card Paul Whitfield, Director General, Wildwood Trust Dr Sean McCormack, Chair, Ealing Wildlife Group & Project Lead, Ealing Beaver Project Kendra Walsh, Network Director, Conservation Collective Amanda Keetley, Executive Director, Devon Environment Foundation Andy Lester, Head of Conservation, A Rocha Thomas Widrow, Head of Campaigns, John Muir Trust Dr Mark Jones, Head of Policy, Born Free Foundation
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
SBA对COVID-19的处理经济伤害灾难贷款重新审议请求
I.评估目的2014年联邦信息安全现代化法案（FISMA）要求联邦机构，包括联邦通信委员会（“ FCC”或“委员会”），以对其信息安全计划和实践进行年度独立评估，并向管理和预算办公室（OMB）报告评估结果。Fisma指出，机构监察长（IG）或IG确定的独立外部评估者必须执行独立评估。与Kearney＆Company，P.C。合同的FCC监察长办公室（OIG）办公室 （本报告中定义为“ Kearney”，“ We”和“我们的”），以进行FCC的财政年度（FY）2023评估。 本评估的目的是确定信息安全政策，程序和实践的有效性，该策略和实践的代表性子集和通用服务行政公司（USAC）的信息系统，包括遵守FISMA及其相关信息安全政策，程序，程序，标准和准则。 USAC是FCC指定为联邦通用服务基金管理员的非营利性公司。与Kearney＆Company，P.C。合同的FCC监察长办公室（OIG）办公室（本报告中定义为“ Kearney”，“ We”和“我们的”），以进行FCC的财政年度（FY）2023评估。本评估的目的是确定信息安全政策，程序和实践的有效性，该策略和实践的代表性子集和通用服务行政公司（USAC）的信息系统，包括遵守FISMA及其相关信息安全政策，程序，程序，标准和准则。USAC是FCC指定为联邦通用服务基金管理员的非营利性公司。
重新发现Josef Popper-Lynkeus和他的In
摘要的奥地利工程师，哲学家和政治经济学家Josef Popper-Lynkeus（1838-1921）是维也纳晚期启蒙运动的著名公共知识分子。在本文中，我们发掘并探索了Popper-Lynkeus的社会计划。它试图实施社会征兵，以无条件地保证每个人的基本商品和服务水平。我们评估了Popper-Lynkeus所谓的“理性”建议以及对经济学学科的预期后果所提供的经济和道德辩护。最后，基于我们对“无条件性”不同概念的拆卸重重，我们阐明了Popper-Lynkeus的社会计划与当代基本收入的当代建议之间的差异和差异，这两者都成为传统福利国家的替代方案。
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前海军陆战队军官、美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录 参考：(a) 美国法典第 10 章第 1552 条 (b) BUPERSINST 1001.39F，2007 年 9 月 17 日 (c) MILPERSMAN 1160-120，18 年 5 月 8 日 (d) OPNAVINST 1900.4A，19 年 2 月 19 日 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下简称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以表明申请人的 DD 表格 214 显示了高年资历（HYT） E-5、遣散费福利以及加入预备役和申请退休的能力。 2. 委员会由、和组成，于 2022 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下文指示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 1999 年 11 月 29 日，请愿人加入海军预备役 8 年，义务服役期于 2007 年 11 月 28 日到期。c. 2000 年 7 月 19 日，申诉人在海军服现役 4 年，现役义务结束日期 (EAOS) 为 2004 年 7 月 18 日，现役义务软结束日期 (SEAOS) 为 2005 年 7 月 18 日。d. 2004 年 12 月 14 日，申诉人在海军重新服役 3 年，现役义务结束日期为 2007 年 12 月 13 日。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前海军陆战队军官、美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录 参考：(a) 美国法典第 10 章第 1552 条 (b) BUPERSINST 1001.39F，2007 年 9 月 17 日 (c) MILPERSMAN 1160-120，18 年 5 月 8 日 (d) OPNAVINST 1900.4A，19 年 2 月 19 日 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下简称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以表明申请人的 DD 表格 214 显示了高年资历（HYT） E-5、遣散费福利以及加入预备役和申请退休的能力。 2. 委员会由、和组成，于 2022 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下文指示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 1999 年 11 月 29 日，请愿人加入海军预备役 8 年，义务服役期于 2007 年 11 月 28 日到期。c. 2000 年 7 月 19 日，申诉人在海军服现役 4 年，现役义务结束日期 (EAOS) 为 2004 年 7 月 18 日，现役义务软结束日期 (SEAOS) 为 2005 年 7 月 18 日。d. 2004 年 12 月 14 日，申诉人在海军重新服役 3 年，现役义务结束日期为 2007 年 12 月 13 日。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 编号：(a)10 USC § 1552 (b) SECDEF 于 2014 年 9 月 3 日的备忘录（哈格尔备忘录） (c) PDUSD 于 2016 年 2 月 24 日的备忘录（卡森备忘录） (d) USD 于 2017 年 8 月 25 日的备忘录（库尔塔备忘录） (e) USECDEF 于 2018 年 7 月 25 日的备忘录（威尔基备忘录） 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 2022 年 11 月 21 日的咨询意见 (AO) 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称为请求人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求升级他的退役级别。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应采取以下所示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括请愿人的申请及为支持申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策，包括参考文献 (b) 至 (e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管请愿人未及时提交申请，但根据 Kurta 备忘录，诉讼时效被免除。b.请愿人加入海军，于 1980 年 4 月 1 日至 1986 年 3 月 31 日光荣服役一段时间后退役。服役一段时间后，他于 1986 年 9 月 26 日加入海军预备役，并于 1987 年 9 月 9 日开始随后的现役服役。他光荣服役并又两次重新入伍，最后一次重新入伍于 1993 年 9 月 30 日开始，一直持续到 1997 年。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 编号：(a)10 USC § 1552 (b) SECDEF 于 2014 年 9 月 3 日的备忘录（哈格尔备忘录） (c) PDUSD 于 2016 年 2 月 24 日的备忘录（卡森备忘录） (d) USD 于 2017 年 8 月 25 日的备忘录（库尔塔备忘录） (e) USECDEF 于 2018 年 7 月 25 日的备忘录（威尔基备忘录） 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 2022 年 11 月 21 日的咨询意见 (AO) 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称为请求人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求升级他的退役级别。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应采取以下所示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括请愿人的申请及为支持申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策，包括参考文献 (b) 至 (e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管请愿人未及时提交申请，但根据 Kurta 备忘录，诉讼时效被免除。b.请愿人加入海军，于 1980 年 4 月 1 日至 1986 年 3 月 31 日光荣服役一段时间后退役。服役一段时间后，他于 1986 年 9 月 26 日加入海军预备役，并于 1987 年 9 月 9 日开始随后的现役服役。他光荣服役并又两次重新入伍，最后一次重新入伍于 1993 年 9 月 30 日开始，一直持续到 1997 年。