摘要:脑源性神经营养因子 (BDNF) 是一种影响现有神经元存活和神经元成熟的蛋白质。与健康人群相比,患有几种精神疾病的患者的 BDNF 水平降低。在本系统综述中,我们旨在评估广义的认知行为疗法 (CBT) 对精神病患者 BDNF 水平的影响。使用 PubMed 和 Google Scholar 数据库进行文献检索。搜索时间为 2022 年 1 月 14 日至 2 月 3 日。根据纳入标准,共纳入 10 项随机对照试验。我们的研究结果表明,BDNF 水平可能被视为认知功能心理治疗取得成果的指标。然而,对于旨在降低压力水平或改善生活质量的正念练习,没有观察到这种相关性。值得注意的是,目前的研究表明 BDNF 水平的增加与程序的感知有效性之间没有一致的相关性。因此, BDNF 的确切作用仍然未知,并且到目前为止,它不能作为干预质量的客观衡量标准。
背景:免疫性血小板减少症 (ITP) 是一种后天性疾病,其特征是血小板破坏和血小板生成受抑制,可引起一系列出血症状。地塞米松与泼尼松龙在治疗免疫性血小板减少性紫癜方面的应用仍存在争议。系统评价可以证明一致的模式和成果。目的:评估地塞米松与泼尼松龙治疗 ITP 的有效性和安全性。搜索方法:我们通过 Ovid 界面搜索了 Embase 数据库,搜索时间从 1946 年到 2024 年 9 月 24 日。主要搜索概念包括诊断(免疫性血小板减少症)、干预(类固醇),以及两个概念的相关同义词和 RCT 过滤器。没有语言、出版日期或任何其他限制。已识别出数百万个匹配项(干预和 RCT 过滤器),因此添加了一个过滤器以涉及非动物研究,RCT 过滤器的匹配项数量有所减少,但仍以百万计。然后搜索组合过滤器再次运行,并识别出 4611 个匹配项。
本报告回顾了有关老年驾驶员信息处理能力和交通标志符号人为因素研究的文献。它描述了一系列研究、调查和实验室实验,这些研究、调查和实验室实验检查了美国《统一交通控制设备手册》(MUTCD)中的符号。首先,对手册中的所有符号进行了评估,以了解各个年龄段的驾驶员对符号的理解程度和白天可读性距离。然后,使用夜间可读性(有和无眩光)、反应时间、一瞥可读性和显眼性等指标对一组 18 个符号进行了评估。研究发现,老年驾驶员对符号的理解较差,可读性距离较短,一瞥可读性阈值、反应时间和显眼性搜索时间较高。研究发现,眩光只会降低老年驾驶员对标志的可读性。对其中 13 个符号进行修改和重新设计后,3 个符号的理解能力增强,11 个新设计的可读性提高。我们发现,为该项目开发的五种新符号的理解力和可读性与重新设计的符号相当。
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时,并且承保范围有限。无人机提供更快,更灵活的解决方案,但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法,使用深厚的增强学习,以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径,以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明,与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比,我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进,这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中,与以前的工作不同,我们的方法在现实世界中的搜索操作中,我们的方法还包含了近距离的行动空间,从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
考虑到局部几何形状[5],坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7,8],已经开发了多种方法来比较,对齐和搜索[1] [1] [1] [2,3,4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9],这些方法已被证明在远程同源性检测[10],蛋白质分类[11]中有用[11],从结构[12]推断功能[12],聚类大数据库[13,14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较,但是搜索大型结构数据库,例如Alphafold蛋白结构数据库[15,16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近,foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后,它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间,应更快地将成对比较步骤进行。
摘要 - 搜索和救援行动中无人机的有效路径优化面临挑战,包括有限的可见性,时间限制和城市环境中的复杂信息收集。我们提出了一种全面的方法,可以利用3D AirSim-Ros2模拟器和2D模拟器,用于基于无人机的搜索和救援操作。路径计划问题被提出为部分可观察到的马尔可夫决策过程(POMDP),我们提出了一种新颖的“缩小POMCP”方法来解决时间限制。在Airsim环境中,我们将我们的方法与信仰维护的概率世界模型和避免障碍物的神经玫瑰花型导航器相结合。2D模拟器采用具有等效功能的替代ROS2节点。我们比较了2D模拟器中不同方法产生的轨迹,并评估3D Airsim-Ros模拟器中各种信念类型的性能。两个模拟器的实验结果表明,与替代方法相比,我们提出的缩小POMCP解决方案在搜索时间方面取得了重大改善,展示了其提高无人机辅助搜索和救援操作效率的潜力。索引条款 - 搜索和救援,POMDP,MCTS
摘要:这项研究探讨了Q学习用于实时群(Q-RTS)多代理增强学习(MARL)算法用于机器人应用。这项研究通过成功实施四种和八种训练有素的代理,调查了Q-RT在减少融合时间到令人满意的运动政策中的功效。Q-RTS已被证明可以大大减少培训迭代的搜索时间,从近100万次迭代到一个代理商到650,000次迭代,其中有四个代理商和500,000次迭代,并带有八个代理商。通过对几种代理的配置进行测试来解决算法的可伸缩性。考虑到代理的各种姿势及其在优化Q学习算法中的关键作用,将重点放在了复杂奖励函数的设计上。此外,这项研究深入研究了受过训练的药物的鲁棒性,揭示了它们适应动态环境变化的能力。这些发现对提高机器人系统在物联网和嵌入式系统等各种应用中的效率和适应性具有广泛的影响。使用佐治亚州理工学院的Robotarium平台对该算法进行了测试和实施,显示了其对上述应用程序的可行性。
在当前高度数字化的商业环境中,高效的文档管理对于提高生产力和优化组织流程至关重要。本文已确定了这一需求,并且改进了名为 Infopoint 的增强型产品,这是一款企业内容管理软件,通过实施先进的自动化和人工智能技术提供智能文档管理。在文档管理中,许多流程仍由人工执行,由于重复任务的负担而导致错误和延迟。手动管理还会导致内部延迟并影响与客户、供应商和监管实体的互动。手动文档搜索会浪费宝贵的时间,并可能给公司带来不必要的成本。Infopoint 通过整合自动化功能(尤其是利用卷积神经网络)来解决这些挑战。这种方法优化了传入通信的功能,平均将处理时间缩短了 29%。它还方便了 PDF 文档中的文本和内容搜索,将平均搜索时间缩短了 41%。本文重点介绍了这种改进如何显著减少通信管理和信息检索所花费的时间。
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求,该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明,在许多情况下,基于树的系列索引表现出色。但是,由于次优修剪,我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题,我们介绍了Leafi,这是一个新颖的框架,它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器,该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限,从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法,该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法,该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器,以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集,我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍,搜索时间最高为32倍,同时保持99%的目标召回率。
摘要 评估了创新的游戏化干预措施(即增强现实、基于计算机的认知再训练 [CBCR] 和虚拟现实 [VR] 与严肃游戏结合)对儿科 ABI 认知训练的有效性。研究在 PsycINFO、PubMed 和 Scopus 上确定;上次搜索时间为 2022 年 1 月 4 日。资格标准是被诊断患有 ABI 且年龄 ≤ 18 岁的参与者,接受实验性干预以训练认知,干预前后的认知评估为:(1) 功能水平,或 (2) 活动水平,并用英文书写。ROB 2 和 ROBINS-I 用于评估偏倚风险。提取的研究特征包括方法、参与者、干预措施、成果和结果。共纳入七项研究,包括六项 CBCR 研究和一项 VR 研究,共有 182 名参与者。遵循 CBCR:(1)观察到几种认知功能有所改善,但证据不一致;(2)报告称,在家和在校时,注意力和执行功能 (EF) 有所改善。遵循 VR:(1)观察到注意力和 EF 有所改善;(2)未评估。由于纳入的研究数量较少,样本(相对)较小且异质性强,因此仅提供了对证据的谨慎解释。需要精心设计研究,更加关注个体间差异和日常生活的推广。