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将Debio 0432识别为有效且有选择性的USP1 ...
Debio 0432是临床前阶段的USP1抑制剂。该分子预计将在变构袋中结合USP1，并且在DUB家族的58个成员中非常有选择性。DEBIO 0432 USP1上的生化活性低于1NM低于1NM，比其他USP1抑制剂（KSQ-4279/RG-6614）高20倍。单一疗法活性。在体内，Debio 0432显示了BRCA突变乳腺癌模型MDA-MB-436和BRCA WT NCI-H292肺癌模型中的抗肿瘤活性。以剂量和血浆暴露依赖性方式调节下游目标UB-PCNA，被选为药效标记。进一步的患者衍生异种移植物（PDX）模型的体内实验显示了不同癌症类型的抗肿瘤活性。在活性剂量时，所有体内研究中的治疗方法都得到很好的耐受性。
基于脑电图的情绪识别的多域自适应图卷积网络
在所有情感识别任务的解决方案中，脑电图（EEG）是一种非常有效的工具，并受到了研究人员的广泛关注。此外，脑电图中多媒体的信息通常提供了更完整的情感图片。，很少有现有研究同时合并来自时间域，频域和功能性脑连接性的脑电图信息。在本文中，我们提出了一个多域自适应图卷积网络（MD-AGCN），融合了频域和时间域的知识，以充分利用EEG信号的互补信息。md-agCN还通过将通道间相关性与通道内信息相结合，从而考虑了脑电图通道的拓扑，从中可以以自适应方式学习功能性大脑的连接。广泛的实验结果表明，在大多数实验环境中，我们的模型超过了最先进的方法。同时，结果表明，MD-AGCN可以有效地提取互补的域信息，并利用基于EEG的情绪识别的信道关系。
DEGCN：基于骨架的动作识别的可变形图卷积网络
摘要 - 图卷积网络（GCN）最近进行了研究，以利用人体的图形拓扑用于基于骨架的动作识别。然而，不幸的是，大多数这些方法是通过动摇的各种动作样本的易加色模式汇总信息，缺乏对级别内部品种的认识和对骨架序列的适当性，这些骨骼序列通常包含冗余甚至有害连接。在本文中，我们提出了一个新型的可变形图卷积网络（DEGCN），以适应性地捕获最有用的关节。拟议的DEGC在空间图和时间图上学习了可变形的采样位置，从而使模型能够感知歧视性接受领域。值得注意的是，考虑到人类的作用本质上是连续的，相应的时间特征是在连续的潜在空间中定义的。此外，我们设计了创新的多分支框架，该框架不仅在准确性和模型大小之间进行了更好的权衡，而且还可以显着提高集合的效果。广泛的实验表明，我们提出的方法在三个广泛使用的数据集上实现了最新的性能，即NTU RGB+D，NTU RGB+D 120和NW-UCLA。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁
将潜在受体识别为地面源加热和冷却系统
科学研究和分析基于环境机构所做的一切。它有助于我们有效理解和管理环境。我们自己的专家与领先的科学组织，大学和Defra集团的其他部分合作，将最佳知识带入我们现在和将来面临的环境问题。我们的科学工作作为摘要和报告发表，所有人都可以免费获得。本报告是环境局首席科学家小组委托研究的结果。您可以在https：//www.gov.uk/government/organisation/environment-agency/about/research上找到有关我们当前的科学计划的更多信息，如果您对此报告或环境局的其他科学工作有任何评论或疑问，请与Research@envorirnment-agencency.gov.uk联系。
加利福尼亚州立大学（CSU）通识教育认证2024-2025
Chaffey College可以为满足这一要求提供最多39个学期的单位；转移后必须在上层级别完成9个额外的学期单位。 每个课程只能在CSUGE认证的一个领域中使用。 A1，A2，A3和B4区域的课程必须以“ C”或更高的等级完成。 转学：学生必须完成60个或更多可转学的学期单元，最低GPA为2.0或更高（非居民为2.4），在上一所大学或大学参加，并完成或完成了任何缺失的大学准备学科要求。 A区域中的所有CSU GE要求，英语沟通和批判性思维（至少9个学期）和B.4区域，数学必须作为30个单元的一部分完成。 某些“受影响”计划的申请人多于可用空间，并且可能具有其他筛选要求。 请参阅辅导员，转移中心和/或访问Assid.org有关更多详细信息。 CSU认证：GE认证意味着Chaffey College已确认学生已经完成了CSU系统的较低细分通识教育要求。 认证很重要，没有认证学生将符合特定于他们转移到的CSU校园的通识教育要求。 这通常涉及额外的下层工作。 转移不需要认证。 一些高单位专业的专业，例如工程学，可能建议优先考虑大型准备课程，而不是GE认证。 有关更多信息，请参见辅导员。Chaffey College可以为满足这一要求提供最多39个学期的单位；转移后必须在上层级别完成9个额外的学期单位。每个课程只能在CSUGE认证的一个领域中使用。A1，A2，A3和B4区域的课程必须以“ C”或更高的等级完成。 转学：学生必须完成60个或更多可转学的学期单元，最低GPA为2.0或更高（非居民为2.4），在上一所大学或大学参加，并完成或完成了任何缺失的大学准备学科要求。 A区域中的所有CSU GE要求，英语沟通和批判性思维（至少9个学期）和B.4区域，数学必须作为30个单元的一部分完成。 某些“受影响”计划的申请人多于可用空间，并且可能具有其他筛选要求。 请参阅辅导员，转移中心和/或访问Assid.org有关更多详细信息。 CSU认证：GE认证意味着Chaffey College已确认学生已经完成了CSU系统的较低细分通识教育要求。 认证很重要，没有认证学生将符合特定于他们转移到的CSU校园的通识教育要求。 这通常涉及额外的下层工作。 转移不需要认证。 一些高单位专业的专业，例如工程学，可能建议优先考虑大型准备课程，而不是GE认证。 有关更多信息，请参见辅导员。A1，A2，A3和B4区域的课程必须以“ C”或更高的等级完成。转学：学生必须完成60个或更多可转学的学期单元，最低GPA为2.0或更高（非居民为2.4），在上一所大学或大学参加，并完成或完成了任何缺失的大学准备学科要求。A区域中的所有CSU GE要求，英语沟通和批判性思维（至少9个学期）和B.4区域，数学必须作为30个单元的一部分完成。某些“受影响”计划的申请人多于可用空间，并且可能具有其他筛选要求。请参阅辅导员，转移中心和/或访问Assid.org有关更多详细信息。CSU认证：GE认证意味着Chaffey College已确认学生已经完成了CSU系统的较低细分通识教育要求。认证很重要，没有认证学生将符合特定于他们转移到的CSU校园的通识教育要求。这通常涉及额外的下层工作。转移不需要认证。一些高单位专业的专业，例如工程学，可能建议优先考虑大型准备课程，而不是GE认证。有关更多信息，请参见辅导员。AP/IB/CLEP：某些通识教育要求可以通过AP/IB或CLEP考试的传递分数完成。有关详细信息，请参阅辅导员或目录。
段通识教育转移课程（IGETC）2023-2024
IGETC是学生可以使用的课程模式，以满足任何加利福尼亚州立大学（CSU）或加利福尼亚大学（UC）校园的下部通识教育（GE）要求。但是，IGETC的完成不是CSU或UC的录取要求，也不是在转移前满足下部较低分区的唯一途径。学生应与辅导员联系以获取详细信息。外国笔录课程不能在IGETC上使用，除非在6区的特殊情况下；请参阅辅导员以获取详细信息。学生必须请愿入学和记录以完成IGETC完成认证。学生应在与认证请愿书的同时请求索取段通通教育转移（IGETC）的成就证书。有关脚注的说明，请参见第28页。已竭尽全力确保此信息准确；但是，学生应定期咨询LAVC辅导员，以确定是否有任何更改或纠正。
具有地理位置和实时操作记录的基于面部识别的出勤系统
本文介绍了基于尖端的面部识别出勤系统，旨在通过整合高级机器学习，计算机视觉和地理空间API来解决传统出勤方法的局限性。系统通过高精度和效率自动化与会者的识别和记录来简化出勤过程。关键功能包括用于实时面部识别的实时视频识别，一个用于注册新个人的直觉用户注册模块，基于CSV的无缝数据导出和管理的日志记录以及地理位置感知到的出勤跟踪，以确保记录不仅是时间含量的，而且是位置特定的。这种地理空间上下文提供了宝贵的见解，尤其是对于分布式团队或多站点设置。
使用手势识别的AI虚拟鼠标设计和实现
随着技术的快速发展，我们在常规日常生活中使用的设备正在以蓝牙或其他无线技术的形式紧密包装。本文采用不同的方法来对鼠标的一般使用，而鼠标不需要鼠标。这可以通过虚拟软件来实现，该虚拟软件使用称为手势识别的概念并检测执行鼠标功能的手提示。手工检测技术并不新鲜，并且在行业中已经使用了很长时间，例如在自动化领域，IT枢纽，银行业，医学科学等。提出虚拟鼠标的主要动机是使用网络摄像机或内置摄像机与计算机进行交互以执行光标函数，例如滚动等。