Bats
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Metric Slingshot 框架解释大脑如何将导航适应于非空间任务
一篇新研究论文引入了“Metric Slingshot”框架，该框架形式化了哺乳动物大脑（特别是啮齿动物和蝙蝠）如何将最初为物理导航而进化的神经回路适应于解决复杂的非空间认知任务。该框架提出，学习到的嵌入将学习问题映射到一个导航潜在空间，其中预先存在的“网格细胞”提供了必要的度量机制，从而简化了学习过程。研究表明，最优的网格细胞模块间距与电生理学测量结果一致，并且大脑对“什么”和“哪里”通路进行解剖学分离，有助于实现该过程所需的结构解耦。
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BATS架构提供资源高效的3D医学图像分割
研究人员推出了一种新颖的3D医学图像分割架构BATS（Boundary-Aware Token Selection），旨在提高资源效率。BATS将高分辨率处理集中在预测类别边界附近，并使用边界预测器来识别需要更高细节的区域。这种方法允许同质区域被粗略表示，从而减少内存使用并可能加快推理速度。在公共CT和MRI数据集上的评估表明，BATS在实现具有竞争力的准确性的同时，显著降低了峰值GPU内存并提高了某些数据集上的推理速度。
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尽管有气候效益，可再生能源热潮对野生动物构成新挑战
到2026年，全球可再生能源投资预计将达到约6650亿美元，其中相当一部分将用于太阳能。虽然这些举措对于应对气候变化和减少对化石燃料的依赖至关重要，但它们也带来了新的可持续性挑战：保护生物多样性。风力涡轮机和太阳能发电场可能对野生动物，特别是鸟类和蝙蝠，造成负面影响，例如碰撞、栖息地破坏和迁徙模式改变。重点正从可再生能源是否应扩张，转向如何能更负责任地扩张。