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SMU-Net：用于缺失模态的脑肿瘤分割的风格匹配 U-Net
胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤类型之一，占所有病例的 30% 以上，它们由胶质干细胞或祖细胞发展而来。理论上，大多数脑肿瘤可以通过使用磁共振成像 (MRI) 来识别。每种 MRI 模态都会提供有关人脑软组织的不同信息，整合所有这些信息将为胶质瘤的准确分割提供全面的数据，这对于患者的预后、诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于各种原因，MRI 容易出现伪影，这可能导致一个或多个 MRI 模态缺失。多年来，已经提出了各种策略来合成缺失的模态或补偿其对自动分割模型的影响。然而，这些方法通常无法模拟潜在的缺失信息。在本文中，我们提出了一种风格匹配 U-Net (SMU-Net) 用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。我们的联合训练方法利用内容和风格匹配机制将全模态网络中的信息特征提取到缺失模态网络中。为此，我们将全模态和缺失模态数据编码到潜在空间中，然后将表征空间分解为风格和内容表征。我们的风格匹配模块通过学习匹配函数将信息和纹理特征从全模态路径转移到缺失模态路径，自适应地重新校准表征空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模块超越了信息量较少的特征，并根据判别性语义特征重新校准了表征空间。BraTS 2018 数据集上的评估过程显示了所提出方法在缺失模态场景中的重要性。关键词：缺失模态、脑瘤、内容风格匹配、分割。
性格模块：性格/领导风格
阅读并标记：阅读以下三段并标记对您来说重要的内容。您将有机会与整个小组分享。您是按照上帝的形象创造的，并以自己独特的方式反映他的心意。虽然您的个性可能属于某一类别，但您是独一无二的，不能被简化为一页纸上的分数。您为董事会带来的东西，没有其他人能做到；您的声音至关重要，您的观点必不可少。我们中没有人拥有 360° 的世界观——上帝为社区创造了我们，我们是基督的身体。罗马书 12:4-5 (NIV) 这样说，“正如我们各人有一个身子，有许多肢体，这些肢体不都具有相同的功能。照样，我们这许多人，在基督里成为一个身子，每个肢体都属于所有其他肢体。” 一个无视她的团队和她周围上帝赋予的声音、个性和观点的领导者是不明智和短视的。她的影响力有限。没有一种性格类型比另一种更好。我们倾向于赞扬那些符合我们心目中基督徒形象的性格，但如果我们都是按照上帝的形象造的，我们怎么能认为一种性格比另一种更能反映上帝呢？这不是道德的讨论，也不是否定我们生活中的神圣化过程。相反，这是承认上帝有意赋予你基本性格和观点。他不会恩惠一个人而亏待另一个人；这不是他的行事方式。你为董事会带来了别人无法做到的事情，你的声音很重要。你将参加的性格/领导风格评估基于斯莫利研究所的动物性格材料，并经许可使用。该评估衡量四种性格类型：狮子、水獭、金毛猎犬和海狸。所有这些都是必不可少的。所有这些都反映了上帝的心意。所有这些都有优势。所有这些都是健康的 PWOC 所必需的。要非常小心，不要羞辱另一个性格，尤其是当它是你的对立面时——他们可以看到你看不到的东西……他们看到了你的盲点！认真倾听他们说的话是明智之举。不要轻视。不要忽视。欣赏他们天赋的能力和观点。明智的领导者一定会将性格相反的人纳入团队，并在做出重要决定时征求她的意见。在这个评估中，对立面是狮子和金毛猎犬以及水獭和海狸。
TSMG：使用脑电图识别人类学习风格的深度学习框架
摘要：教育理论声称，将学习风格纳入与学习相关的活动可以提高学业成绩。识别学习方式的传统方法主要基于问卷和在线行为分析。这些方法在识别方面是高度主观的，并且不准确。脑电图（EEG）信号具有在学习风格的测量中使用的显着潜力。本研究使用EEG信号设计了一种基于学习的认识模型，通过使用非重叠的滑动窗口，一维时空卷积，多尺度特征提取，全球平均池池，全球平均池和小组投票机制来识别人们的学习风格；该模型被命名为TSMG模型（时间空间 - 群体 - 全球模型）。它解决了处理可变长度的脑电图数据的问题，并且与普遍的方法相比，对学习样式的识别的准确性将近5％，同时将计算成本降低了41.93％。提出的TSMG模型还可以识别其他领域中的可变长度数据。作者还制定了一个包含学习样式处理维度的特征的EEG信号（称为LSEEG数据集）的数据集，该功能可用于测试和比较识别模型。该数据集也有利于脑电图技术的应用和进一步开发以识别人们的学习方式。
美国的太阳能和风格系统价值
总结，随着供应的增加，风和太阳能来源产生的电力值。价值下降随着时间的流逝和整个地区的变化，表明需要仔细针对减轻价值下降的策略。为了帮助指导这些策略的发展，我们通过使用当地价格和特定于工厂的生产力来确定美国批发市场中2100种工厂的风和太阳价值。我们确定每种植物的产出，传输充血和削减，如何损失（或获得）价值。在风或太阳能大约占发电的20％的区域中，其价值比所有工厂的输出量的区域平均值低30％至40％。太阳能降低对输出率最敏感，而降低风值对pro file和拥塞，区域依赖性敏感。削减不是降低价值的主要来源。
为策略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格
摘要 — 设计能够实现不同游戏风格同时又能保持竞争水平的代理是一项艰巨的任务，尤其是对于研究界尚未发现超人表现的游戏，如策略游戏。这些游戏要求人工智能处理大动作空间、长期规划和部分可观察性，以及其他众所周知的使决策成为难题的因素。除此之外，使用通用算法实现不同的游戏风格而不降低游戏实力并非易事。在本文中，我们提出了用于玩回合制策略游戏 (Tribes) 的具有渐进式反剪枝的组合蒙特卡洛树搜索，并展示了如何对其进行参数化，以便使用质量多样性算法 (MAP-Elites) 来实现不同的游戏风格，同时保持竞争水平。我们的结果表明，即使对于超出用于训练的游戏级别范围的大量游戏级别，该算法也能够实现这些目标。
英语功能风格的单词形成中经济原则
收到：接受：3/24/2021接受：6/2/2021发布：6/24/2021摘要。本文致力于研究现代英语单词形成的语言经济原理。最有生产力的单词形成方式被突出显示，说明了语言压缩主格单位的趋势。在英语单词形成系统中，保存语音的最有效方法是词缀单词形成，单词组成和转换。由于这些单词形成方法的巨大潜力，英语的词汇具有诸如词汇，功能和经济的丰富性。这项研究的主要目的是通过以长度和生成单词深度的概念为代表的单词形成模型来考虑现代英语中的单词形成原理。本文的作者通过考虑“精神能量”，“形成单词的能量”和“发音能量”的思想来探讨经济原则的机制。有一些试图回答的问题；经济原则如何用英语（其词形成）起作用？现代英语中的单词形成的重要模型是什么？的发现表明，英语的单词形成中存在主动过程，这可能会导致新单词的形成而不会改变生成术语的长度和深度，从而扩大了单词组成和转换的可能性。
研究论文 基于5G虚拟现实与虚拟现实视觉空间的艺术风格转换
随着数字信息技术的飞速发展，虚拟现实（VR）及VR视觉空间技术已成为计算机5G领域的重要分支，其应用研究受到越来越多的关注，其实用价值和应用前景也十分广阔。本文主要研究基于5G VR及VR视觉空间的艺术风格转换。本文从VR技术与VR视觉两个概念出发，分析二者的发展历程及特点，探讨二者融合的可能性与必然性，引出VR技术与VR视觉融合产生的空间艺术，这种艺术空间给人一种“身临其境”的体验。本文通过对多个沉浸式体验作品的分析，对其多感官、多技术的空间艺术风格转换形式进行分析，总结当前基于5G VR及VR视觉空间的艺术风格转换形式的优缺点，以期对未来VR沉浸式的发展有所借鉴。本文对易用性指标进行分析。实验结果表明,除感官体验指标外,其余指标平均值均小于1,是一个易用性较好的项目,且利用5G VR及VR视觉技术可以提高空间艺术风格的转变。
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow（2021 年）：我喜欢我的关系机器老师：在线教育中 AI 讲师的沟通风格和社交存在感，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2021.1908671
摘要 技术的新进步使得机器教师或技术驱动的机器人或人工智能成为可能，以协助整体学习体验。尽管目前采用率较低，但在可预见的未来，高校可能会将机器教师的某些方面（例如人工智能、机器人）纳入其课程。然而，人们对如何创建有效的机器教师教育知之甚少。作为第一步，本研究检查了人工智能教师的沟通风格是否会影响学生对人工智能教师教育的看法。为了测试这一探究，该研究进行了一项在线实验，采用 2（沟通风格：功能性与关系性）x 2（课程主题：自然科学与社会科学）学科间设计。主要结果表明，当人工智能教师是关系性而非功能性时，学生对人工智能教师教育的看法更为有利。在听社会科学讲座时，这种倾向尤为强烈。此外，人工智能导师的社交存在感也起到了中介作用，这解释了为什么关系型人工智能导师会让人们对基于人工智能导师的教育产生更积极的看法，这是因为人工智能导师的社交存在感。总的来说，这项研究的结果表明了人工智能导师的沟通方式和社交存在感的重要性。
最大切割问题的量子风格的公式
解决量子计算机上的组合优化问题自量子计算出现以来吸引了许多研究人员。最大k -cut问题是一个具有挑战性的组合优化问题，具有多种众所周知的优化公式。然而，其混合成分线性优化（MILO）制剂和混合整数半限定的操作配方都是为了解决的所有时间耗时。以经典和量子求解器的最新进展为动机，我们研究了二进制二次优化（BQO）配方和两个二次不受约束的二元式操作配方。首先，我们将BQO配方与Milo配方进行比较。此外，我们提出了一种算法，该算法将BQO公式的任何原始分数溶液转换为可行的二元溶液，其目标值至少与分数溶液的目标值一样好。最后，我们发现了提出的二次不受欢迎的二进制优化公式的紧密惩罚系数。