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JAPCC 会议预读 2020
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通过无监督的预读和内在的学习
最近几年见证了基于部分微分方程（PDES）解决科学问题的机器学习方法和物理领域特定见解的承诺。但是，由于数据密集型，这些方法仍然需要大量的PDE数据。这重新引入了对昂贵的数量PDE解决方案的需求，部分破坏了避免使用这些支出模拟的最初目标。在这项工作中，寻求数据效率，我们为PDE操作员学习设计了无监督的预培训。为了减少对模拟成本的训练数据的需求，我们在没有模拟解决方案的情况下挖掘了未标记的PDE数据，我们通过基于物理启发的基于重建的代理任务为神经操作员提供了预先介绍神经操作员。为了提高分布性能，我们进一步协助神经操作员灵活地利用一种基于相似性的方法，该方法学习了内在的示例，并导致了额外的培训成本或设计。对一组PDES的广泛经验评估表明，我们的方法具有高度的数据效率，更具生动性，甚至超出常规视觉预测的模型。我们在https://github.com/delta-lab-ai/data_effidiced_nopt上提供代码。
战略军事视角研讨会预读
2030 年有什么新情况？控制大规模移民流动将成为一个普遍的安全问题，尤其是在城市地区。更多地区将处于临界点，导致危机的阈值将更容易被超越。由于城市人口增长迅速、气候变化加速和政治动荡，更多的人口将面临风险。移民群体的流动速度和规模将增加，从而降低控制移民的能力。多个移民流动将同时发生。移民为东道国提供了通过增加人力资本和支持人口增长来解决人口减少问题的机会。破坏性移民还会加剧政府与移民之间以及不同次国家群体居民之间的内乱。
长期军事转型研讨会预读
1 智能自主系统使用比其他系统更复杂的机制做出选择。这些机制通常类似于人类使用的机制。最终，自主系统的智能水平取决于其所做选择的质量。CHAD R. FROST，《太空自主系统的挑战与机遇》，于 2010 年 9 月 23-24 日在纽约州阿蒙克举行的美国工程前沿研讨会上发表
PPI：患者的脑信号预读 -
自动癫痫发作检测对于癫痫诊断和治疗非常重要。用于癫痫检测的一种新兴方法，即立体电脑摄影（SEEG），可以提供详细的立体脑电波信息。但是，在临床场景中对SEEG进行建模将面临挑战，例如不同患者之间的巨大领域变化和不同大脑区域之间的急剧模式演变。在这项研究中，我们提出了一个基于P的基于P的模型，以解决这些挑战，以应对这些挑战。首先，我们设计了两个新型的自我监督任务，可以从丰富的Seeg数据中提取丰富的信息，同时保留从不同大脑区域记录的大脑信号之间的独特特征。然后提出了两种技术，通道背景减法和大脑区域增强，以有效解决域移位问题。广泛的实验表明，PPI在两个公共数据集和我们收集的一个现实世界中的临床数据集上的表现优于SOTA基准，这证明了PPI的有效性和实用性。最后，可视化分析说明了两种域概括技术的合理性。
抗抑性RT-qPCR预混液
储存和稳定性： 抗抑性 RT-qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得最佳稳定性。应避免反复 冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。抗抑性 RT-qPCR 预混液及其组分在活性、持续合成能 力、效率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试 注： 仅供科研和 / 或进一步生产使用。
FFAO 研讨会预读材料 - 北约 ACT
日益复杂，给北约军队带来挑战和机遇。对未来安全环境的分析表明，北约军队可能面临的挑战可能以指数级加速和日益复杂的方式展开。各种各样的驱动因素都可能导致不稳定局势，从而导致北约决定使用军事力量。北约军队需要在新的环境中运用现有的武装冲突法原则，包括新出现的道德关切领域（例如，人类增强、网络、自动化/人工智能以及模糊战斗人员和非战斗人员之间的界限）。然而，北约军队未来可以抓住许多机会，包括建立和加强关系、应对新出现的挑战、利用创新技术和理念保持军事优势、以及理解和影响冲突的人为方面。
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
在产前酒精暴露儿童的筋膜和预读语言发展
方法：总共有51名确认PAE的儿童（25名男性； 5.6±1.1岁）和116个未暴露的对照（57名男性； 4.6±1.2岁）进行了纵向扩散张量成像（DTI），总共来自PAE和381个对照组的参与者，共111次扫描。我们描绘了左右AF，并提取了平均分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD）。使用年龄标准化的语音处理（PP）和NEPSY-II的加快命名（SN）评分评估了预阅读语言能力。线性混合效应模型以确定扩散指标与年龄，群体，性别和年龄相互作用之间的关系，并将受试者作为随机因素建模。二级混合效应模型分析评估了使用51个年龄和性别匹配的未暴露对照对白质微观结构和PAE对预读语言能力的影响。
第二读
经颅直流刺激（TDC）已显示出在健康和患病的人群中产生神经可塑性。通过使用神经影像提供实时的大脑状态反馈来控制刺激持续时间是一个引起人们极大兴趣的话题。这项研究介绍了闭环调节对额叶皮层中靶向功能网络的可行性。我们假设在刺激治疗期间达到特定状态后，我们无法进一步改善大脑状态。在环形配置中排列的1 Ma的高率TDC在靶向的右额叶皮层的15个健康男性受试者的靶向右额叶皮层上应用10分钟。功能近红外光谱法在刺激期间连续监测血红蛋白发色团。将从过滤的氧气血红蛋白获得的相关基础二进化以形成短期和远程连接的子网。使用基于相关矩阵的连通性百分比的新量化度量分别分析了所有子网络中的连接性。刺激半球中的短距离网络在初始刺激阶段显示出增加的连通性。然而，刺激6分钟后，连接密度的增加显着降低。左半球的短距离网络和远程网络在整个刺激期间逐渐增加。连接百分比度量与网络理论参数显示出相似的响应。连接性百分比和网络理论指标代表刺激治疗过程中的大脑状态。