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ModelVsBaby：一个以发展为导向的分布外物体识别基准
深度神经网络最近已成为思考人类视觉学习的卓越计算工具。最近的研究探索了改变自然图像的影响，并比较了人类和模型的反应，为它们的功能以及深度神经网络如何塑造我们对人类学习的理解提供了宝贵的见解。至关重要的是，人类的大部分视觉学习都发生在早期发展过程中。然而，将人工智能模型与年轻人进行比较的良好控制的基准很少。在这里，我们提出了一个以发展为导向的分布外 (OOD) 对象识别基准。我们的基准 ModelVsBaby 包括一组在视觉科学文献中长期研究的 OOD 条件，预计对人类 OOD 对象识别的发展很敏感：轮廓、几何、遮挡、模糊、拥挤的背景和基线现实条件。除了刺激之外，我们还发布了一个独特的数据集，其中包含 2 岁儿童对刺激的反应。我们对数据集的初步分析显示出几个有趣的模式：2 岁儿童在轮廓条件下的准确率达到 80%，几乎与现实条件（概率 = 12%）一样好。在其他具有挑战性的条件下，他们的表现也远高于概率，接近 60%。我们还评估了在不同数量的互联网规模数据集上训练的图像文本关联 (CLIP) 模型。模型性能表明，只要有足够的数据，人工智能学习者就可以学习所有条件。然而，现实和轮廓需要较少的训练数据才能学习，就像人类一样。我们的基准刺激和婴儿反应为构建与人类在学习成果和学习轨迹方面保持一致的计算模型提供了重要的垫脚石。这项努力可以为创建更好的视觉发展模型提供依据，并提高人工智能系统在实际应用中的效率。未来的工作可能会使用基准刺激来测试更多的年龄组，并在“发展一致性”方面对各种风格的模型进行详细比较。
自动导向车辆（AGV）-IJRPR
自动导向车辆（AGV）项目旨在通过使用自动驾驶车辆来改变行业的物料处理和物流。配备高级传感器和计算机，这些AGV可以准确有效地沿特定路径移动。该项目的成功取决于强大的导航算法，允许AGV遵循路线，同时适应环境变化。此外，智能通信设置可以使AGV与现有仓库管理系统（WMS）之间的平稳协调，有望简化材料流并提高效率。安全是AGV运行的共享工作区中的重中之重。诸如障碍物检测，避免碰撞和紧急停车之类的功能对于防止事故和伤害至关重要。进行了广泛的测试，以确保在模拟和现实世界中的AGV系统的可靠性和安全性。这个严格的过程不仅可以提高性能，还可以建立对系统受益工业运营能力的信任。AGV项目带来了几个优势。自动化可降低人工成本，最小化错误并改善吞吐量。此外，系统的可伸缩性和灵活性使其可以适应不断变化的生产需求和布局，从而确保其长期有用。最终，通过拥抱自动化和机器人技术，AGV项目旨在提高工业环境中的生产力，安全性和竞争力。
Promis Neurosciences发布的研究突出了淀粉样蛋白β导向抗体的低聚物选择性和益处
本新闻稿包含根据1995年《私人证券诉讼改革法》的安全港规定所作的前瞻性陈述。本新闻稿中的某些信息构成了适用证券法的含义，构成了前瞻性陈述和前瞻性信息（统称为“前瞻性信息”）。在某些情况下，但不一定在所有情况下，都可以通过使用前瞻性术语（例如“计划”，“兴奋”，“目标”，“期望”或“不期望”，“预期”，“机会存在”，“估计”，“估计”，“预期”，“或者”，“或者”这样的词语和短语或声明某些行动，事件或结果“可能”，“可能”，“将”，“可能”，“愿意”或“被抓住”，“发生”或“实现”。此外，任何涉及未来事件或情况的期望，预测或其他特征的陈述都包含前瞻性信息。具体来说，该新闻发布包含与研究有关的前瞻性信息，并报告了通过Aß导向抗体及其潜在影响的有毒物骨料及其潜在含义的毒性诱导范围的靶向，该公司对其对AD的临床临床开发的期望，用于AD的临床开发，以预期的AD阶段和我们的最初阶段一半的研究，以提高一定阶段的一半。 AD患者多次剂量研究。包含前瞻性信息的陈述不是历史事实，而是代表管理层对我们业务的未来，未来计划，策略，预测，预期事件和趋势，经济和其他未来条件的当前期望，估计和预测。前瞻性信息必须基于许多意见，假设和估计，尽管本新闻发布之日起，公司被认为是合理的，但受到已知和未知的风险，不确定性和假设以及其他可能导致实际结果，绩效或成就的实际结果，与那些表达或划分的信息，包括前瞻性的信息，包括
Fn14 导向的 DART 纳米粒子选择性靶向三阴性乳腺癌脑转移临床前模型中的肿瘤细胞
Cy5-PP-IT4 NPs 在 Fn14 阳性 TNBC 细胞中表现出剂量和时间依赖性的细胞摄取（图 S1）；通过乳液溶剂蒸发法合成纳米颗粒（表 S1）；用于识别目标群体的细胞标记物（表 S2）；分离颅内肿瘤的流式细胞分析的代表性门控策略（图 S2）；在未患肿瘤的 BALB/c 小鼠中全身给药后，Fn14 靶向不会增加清除率、诱导毒性或促进 NP 在非清除器官中的积累（图 S3）；全身 IVIS 成像显示全身给药后 Cy5 标记的纳米制剂在 TNBC BT 中的定位（图 S4）；分析携带肿瘤的 BALB/c 小鼠肝脏和脾脏中 Fn14 的表达（图 S5）；在脑内携带 TNBC 肿瘤的小鼠中全身给药后纳米制剂的细胞分布（图 S6）；纳米制剂的全身给药不会促进细胞死亡（图S7）（PDF）
公共交通导向发展战略
文件中使用了许多重要术语来描述规划中的高乘载车辆 (HOV) 车道，或混合交通中的公交车，例如 TOD 战略适用的公交服务。这些术语包括：主要路口的信号优先和座位数、公交车到站时间指示牌、调度和垃圾箱。 高频公交网络由高乘载车辆和特定位置的公交车组成，通常具有小规模的 HOV 车道，或者混合交通中的公交车，例如 TOD 战略适用的公交服务。这些术语包括：其他措施以确保快速可靠的信息。规划中的 HOV 车道可能会转换为专用公交车道。随着客流量的增长，包括目前的 GO 网络在内的更高层次的交通方式的规划，规划中的 HOV 车道可能会转换为专用公交车道。 车站是公交车的接入点。TOD 被描述为高密度、紧凑型开发项目，靠近交通基础设施。这些行人优先区域包括展位、洗手间、室内封闭座位区、停车场、上车/下车区以及办公、住宅、社区用途、零售和订购基础设施。这些区域优先考虑高质量的行人基础设施，如人行道和交叉步行道，这些区域的行人流量将比其他区域大。行人优先
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。
IITI/ACAD/PHD入学/2024-25 2024年4月18日，IIT Indore邀请了高度动机和以研究为导向的学生的申请
▪候选人必须带来申请表的PDF以及扫描的费用付款收据的副本以及支持文件的自我目录的副本（第10个标记，第12标记，第12标记，BTECH学位标记表和证书，门票评分，门评分卡，硕士学位和证书标记和证书，Cente Certifrable，Caste Certifrable，如果适用于所有其他相关的订单，以及所有其他相关的订单。▪无需通过邮政或快递来发送申请表的硬副本和支持文件。▪SW类别候选人还必须提交NOC，经验证书，最近三个月的薪水单以及雇主的PAN卡以及上述文件，并及其申请表的支持文件。▪推荐信（LOR）必须由裁判发送到电子邮件地址访问cse@iiti.ac.in，并带有主题行：“
拥抱人工智能以提高自我导向......
人们对生成式人工智能 (AI) 工具的态度是热情、怀疑和恐惧并存。随着人们发现引人注目的用例，AI 的采用率飙升——开发人员编写代码、房地产经纪人为他们的网站生成叙述、学生撰写论文等等。谨慎的呼吁试图抑制 AI 的热情。专家强调了一些生成的信息中的不准确性。艺术家、作家、程序员和其他以创作为生的专业人士质疑他们的工作保障。教育工作者担心这些工具会损害学术诚信。尽管如此，这些工具仍然存在，AI 的热情没有减弱的迹象。当前的研究重点是如何利用 AI 工具来改善课堂上的自主学习。在一门网络安全顶点课程中，讲师鼓励学生在自主学习作业中使用 ChatGPT 3.5 来选择主题、查找学习资源并执行学习计划。有些学生没有使用 ChatGPT。使用 ChatGPT 的人发现它是一种有用的学习辅助工具。所有学生都表示，他们计划在毕业后使用 ChatGPT 进行自主学习。没有学生违反学术诚信政策。结果表明，人工智能工具可以增强自主学习，但学生应该接受有效使用它们的培训。提供了在人工智能时代制定支持学术诚信和严谨性的作业的建议。
配体导向两步标记：一种绘制贩运图谱的新技术
背景：GLUT4 在胰岛素或运动刺激下促进脂肪细胞和骨骼肌吸收葡萄糖，在维持葡萄糖稳态方面发挥着至关重要的作用。GLUT4 运输中断是 2 型糖尿病的标志，与肥胖有关。1 目前研究 GLUT4 的技术主要依赖于 GFP-GLUT4 融合蛋白的表达 2 或抗体的使用。3 尽管如此，GFP 融合蛋白不适合研究 GLUT4 的亚群，而基于抗体的方法存在特异性问题，通常仅限于固定组织。缺乏标记内源性 GLUT4 和识别其在各个区室中的相互作用伙伴的工具，阻碍了对其运输和调节的理解，并限制了为治疗目的而调节其分布的策略的发展。配体引导的两步标记提供了一个平台，可以以极好的特异性标记内源性 GLUT4，同时保留其功能（图 1a）。该方法可以标记目标蛋白 (POI) 的亚群，之前曾用于研究神经元中的 AMPA 受体运输。4 我们的实验室在设计、合成和应用类似的配体定向标记探针方面拥有丰富的经验。我们建议采用这种技术标记内源性 GLUT4，以研究其运输并绘制其相互作用组图。
BART 公共交通导向发展项目工作计划
为了收集有关当地对 BART 拥有或运营的土地上 TOD 开发的兴趣、条件和支持的信息，BART 工作人员与所有 22 个市县管辖区的工作人员进行了接触，这些管辖区的土地使用权下有可开发的 BART 地块。市县工作人员于 2023 年春季完成了一项网络调查。2023 年夏天，BART 工作人员采访了 18 个管辖区的工作人员，这些管辖区对在未来 10 年内推进 TOD 感兴趣（代表 24 个车站区域）。在采访中，代表 22 个车站区域的 16 个管辖区确认了他们有兴趣在未来 10 年内推进 TOD。BART 工作人员评估了每个地方的法规与 BART、MTC 和州有关开发和停车的相关指导和政策的一致性程度。例如，作为本工作计划优先排序工作的一部分，对每个开发地点的本地与 BART 2017 年公共交通导向发展指南（TOD 指南）的一致性进行了评级。