秘书处:生命科学行业促进办公室,工业促进部,千叶县工商业部,电话:043-223-2725电子邮件:sangyo-b@mz.pref.chiba.chiba.lg.jp.jp.jp
刘仲民,杨富君,胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程, 2025 , 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
关于动物认知进化的主要假设强调了同种物种在影响塑造认知的社会生态环境方面所发挥的作用。然而,空间通常同时被来自同一生态行会的多个物种占据。这些同域物种可以竞争食物,从而刺激或阻碍认知。将大脑大小视为认知的代理,我们测试了物种同域性是否影响食果灵长类动物认知的进化。我们首先追溯了食果灵长类谱系之间同域性的进化史。然后,我们拟合了考虑或不考虑物种同域性的食果灵长类动物几个大脑区域大小进化的系统发育模型。我们发现,用于即时信息处理的整个大脑或大脑区域的进化最适合不考虑同域性的模型。相比之下,考虑物种同域性的模型最能预测与社会生态环境互动的长期记忆相关的大脑区域的进化,同域性越高,这些区域的面积就越小。我们推测,物种同域性通过产生严重的食物枯竭,可能导致资源时空过度复杂化,从而抵消高认知能力的好处和/或可能导致生态位划分和专业化,从而导致大脑区域面积减小。此外,我们报告称,同域性的灵长类物种多样化速度较慢。这项比较研究表明,物种同域性对塑造灵长类进化有重大贡献。
⑤ 不受著作权限制 ⇩ 著作权侵权的构成要件 = 1) 著作权性 + 2) 依赖性 + 3) 相似性 + 4) 法定使用 - 5) 著作权限制
1) MD Zeiler 和 R. Fergus:可视化和理解卷积网络,欧洲计算机视觉会议 (2014)。 2) https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/understand- network-predictions-using-occlusion.html 3) Noriyoshi Miyoshi、Ryo Kawasaki、Hidetoshi Eguchi 和 Yuichiro Toki:大阪大学 AI 医院和胃肠外科的现状和前景,Surgery, 83, 11 (2021) 1153。
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁,可能会导致致命事故。高 +Gz(头到脚方向)加速度力会诱发脑出血,导致周边视力丧失、中央视力丧失(昏厥)和 G-LOC。我们尝试建立一个公式,使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s,不穿抗荷服(间隔 60 秒,发作率为 1G/s)。另一组为 8G-15s,起始速率为 6G/s,穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)(NIRO-150G,日本静冈县滨松光子学株式会社,滨松)测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A)基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B)+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C)+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D)氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率(变化率)。使用逻辑回归分析进行统计分析,以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7(S.D.)(范围,22 ~ 30)
图1多个系统萎缩的治疗方法这种形状说明了针对多系统萎缩(MSA)病理机制的各种治疗策略。MSA的特征是神经元丧失,神经胶质病和α-突触核蛋白夹杂物的积累。抗 - α突触核蛋白疗法包括 - 在诸如ANELE138B,清除剂,例如PD01A,PD03A,LU AF82422,TAK - 341和UB – 312和UB –312和UB –312和抑制方法之类的清除剂中的聚集。细胞疗法涉及修复和再生受损神经组织的间充质干细胞。能量代谢和INSU -LIN信号 - 靶向疗法包括脱齿素 - 4,泛氨醇和NAD +补充。抗炎性和神经保护疗法具有氟西汀,AAV2 - GDNF和KM819的化合物,可减少炎症并提供神经保护作用。细胞调节文本包括显示退化的神经元,α-突触核蛋白夹杂物,活化的星形胶质细胞和小胶质细胞,免疫 - 反应性T细胞,IM成对的线粒体,Pro - 炎性细胞因子,肌蛋白损失和髓质细胞质细胞胞质包含(GCIS)(GCIS)。此视觉代表提供了MSA中治疗策略及其细胞靶标的概述。
摘要作为越来越多的人工智能(AI)系统在我们的日常生活中根深蒂固,至关重要的是,它们是公平和值得信赖的。不幸的是,预测性警务系统通常不是这种情况,在这种情况下,对年龄以及种族和性别存在偏见,导致许多人被错误地标记为犯罪的可能性。在已经因其对少数群体的不公正待遇而受到批评的系统中,找到减轻这种负面趋势的方法至关重要。在这项工作中,我们探索并评估了预测性警务系统中域知识的输液,以最大程度地减少普遍的公平问题。实验结果表明,所有专业阶级的所有指标中的公平性表明,通过减少人们的不公平警务,将更多的信任带入了预测性警务系统。
