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算法出现？ AI指导的医疗保健转变中的认知/正义
迈向整合人工智能（AI），尤其是深度学习和基于AI的技术，进入了医疗保健和公共卫生领域，最近已经增强了越来越多的文献来应对对此的伦理性政治意义。本文考虑了医疗保健纠缠的交织认知，社会政治和技术后果，研究了AI重要性如何影响医疗保健组织，治理和角色的特定模式的出现，并重新反映了如何在这些纠缠中嵌入参与性参与性。我们讨论了人工智能和循证医学（EBM）之间社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响。AI应用程序总是以计算工作适合的医学知识和实践领域中心。这反过来促进了这些医疗领域的优先级，并进一步推动了支持AI发展的假设，这一举动使医疗保健的定性细微差别和复杂性去上下文，同时促进基础架构支持这些医疗领域。我们绘制了医疗保健的材料和意识形态重新构造，这是由于在现实世界中嵌入健康AI组合的转变所塑造的。然后，我们考虑了这一点的含义，如何最好地在医疗保健中使用AI，以及如何应对在健康AI组合中复制的算法不公正现象。
评估gnotobirotic小鼠和人类中的微生物组指导的零食
*地址为：jgordon@wustl.edu。作者贡献O.D-B。和J.I.G.设计了gnotobiotic小鼠研究。A.C.H. 监督了肥胖人类供体的粪便样品，用于殖民无菌小鼠。 O.D-B。 和N.H.进行了动物研究。 M.J.B.，S.K.，O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。A.C.H.监督了肥胖人类供体的粪便样品，用于殖民无菌小鼠。O.D-B。 和N.H.进行了动物研究。 M.J.B.，S.K.，O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。和N.H.进行了动物研究。M.J.B.，S.K.，O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。M.J.B.，S.K.，O.D-B。和J.I.G.与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V.谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。a.m.和S.V.纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。受控饮食研究。与K.K.一起和T.W.J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。J.J.C.，G.C。和C.B.L.对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。M.C.H.和C.D.实现了宏基因组装/注释管道。D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。D.A.R.，S.A.L。和A.O.进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L.和B.H.提供了cazyme注释。A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。A.S.R.开发了HOSVD和R.Y.C.O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。和R.A.B.分析了数据。应用于由小鼠和人类生成的数据集的CC-SVD分析平台。对人类研究产生的血浆蛋白质组数据集进行了COMPBIO分析。o.d-b。，C.D.，M.J.B。和J.I.G.O.D-B。 和J.I.G. 在合着者提供的协助下写了这篇论文。O.D-B。和J.I.G.在合着者提供的协助下写了这篇论文。
在大气压下阴极指导的表面电离波的均匀传播
使用多层结构实现了空气中正极表面等离子体在空气中的均匀传播，该结构由硅晶片组成，由1 µm厚的介电SiO 2层作为传播表面覆盖。而不是在使用常规散装电介质表面时在相同条件下观察到的分支流媒体，该等离子体表现出具有高度可重复性和稳定性的同质环形结构。血浆是通过在接触介电表面的钨电线上施加纳秒正脉冲来产生的。血浆以高空间分辨率进行单射击操作成像，紫外反射显微镜以及快速加强的电荷耦合耦合器件摄像头。时间和空间分辨的光学发射光谱表明，均匀的环对应于具有高N 2 + *发射区域的电离前端的传播。我们讨论了环形电离波的起源，考虑到Si-Sio 2界面的作用以及外部光源照明的效果。环电离波可能是由于分支抑制作用而导致的，这是由于在血浆发出的光子产生的界面处的光电效应。在大气压力下的环境空气中，稳定均匀的表面电离波的产生可能引起进一步的晚期等离子表面相互作用研究或流动控制应用。
Fisher指导的选择性遗忘（FGSF），用于深钢筋学习
摘要。我们提出了一种适合深入加强学习（DRL）问题的新颖算法，该算法利用信息几何形状实施战略性和选择性遗忘。我们的方法旨在解决DRL的首要偏见，并在顺序决策框架内提高适应性和鲁棒性。我们从经验上表明，通过包括利用Fisher Information Matrix来实现的选择性遗忘机制，与仅专注于学习的传统DRL方法相比，人们可以获得更快，更健壮的学习。我们的实验是在流行的DeepMind Control Suite基准上执行的，可以加强该想法 - 已经存在于文献中 - 忘记是学习的基本组成部分，尤其是在具有非平稳目标的情况下。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
第1页，共6页国歌消费者指导的健康计划15/ ... div>
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递归编辑通过重新定位不想要的结果来改善同源指导的维修
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复（HDR）可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而，HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍，这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里，我们描述了递归编辑，这是一种HDR改进策略，该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果，以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具，该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中，使用重编设计的指南RNA，递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库，以特别有效地递归编辑位点，以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法，而没有潜在的细胞操作，也很少增加实验负担。
中国的能源组合，金融发展和碳排放：有指导的技术变革观点
1 Acemoglu等。 （2012）认为，通过组合两个输入：肮脏的输入和清洁输入来产生独特的最终好处。 仅考虑仅考虑碳排放而不是其他环境倾向，它不会通过肮脏的能量和清洁能量来代替分析结果。1 Acemoglu等。（2012）认为，通过组合两个输入：肮脏的输入和清洁输入来产生独特的最终好处。仅考虑仅考虑碳排放而不是其他环境倾向，它不会通过肮脏的能量和清洁能量来代替分析结果。
3.1.2 被认可为研究指导的教师比例（最近完成的学年）
334 RAMESH P KTU-F11822 工程学院 蒙纳尔 电子与通信工程 电子系统设计、微型燃料电池、超大规模集成电路 335 CIZA THOMAS KTU-F15261 工程学院 特里凡得琅 电子与通信工程 网络安全、模式识别、机器学习 336 RANJITH RAM A KTU-F10384 政府工程学院 坎努尔 电子与通信工程 信号/图像处理、计算机视觉、模式识别