摘要机器人可能会在我们未来成为重要的社会参与者,因此需要更类似人类的方式来帮助我们。我们指出,Humans和机器人之间的合作是通过两种认知技能来培养的:意图阅读和信任。拥有这些能力的代理人将能够推断他人的非语言意识,并评估他们实现目标的可能性,共同了解他们需要哪种类型和合作程度。出于这个原因,我们提出了一种发展性人工认知体系结构,该建筑构建了无监督的机器学习和概率模型,以使Humanoid Robot与意图阅读和信任能力相同。我们的实验结果表明,这些认知能力的协同实施使机器人能够以有意义的方式进行合作,并以正确的读取模型来实现正确的目标预测,并通过信任组成部分增强了对任务的积极成果的同样。
PGA31和UTR2-特定的噬菌体粘合剂是从噬菌体显示的AN4体库中分离出来的,并将其改革为人IgG1 AN4-PGA31和AN4-utr2单核An4bodies(mabs)。所有mAb的目标都有很强的能力,其EC50值达到300 pmol。当将细胞与An4fungal剂,caspofungin和氟康唑胁迫时,mAb在所有主要的念珠菌病原体中都与真菌细胞交叉-REAC4VE,并具有增强的结合。不同的结合式全景,即使未经AN4FUNCAL治疗,均与侵入性菌丝形态具有偏好的结合。在Addi4On中,AN4-PGA31 AN4体与菌丝4PS AAER AN4FUNGAL挑战的局部结合。检测到了增强的An4体介导的Opsonisa4ON,与对照组相比,鼠J774.1巨噬细胞的An4bodies的结合显着诱导了白色念珠菌的吞噬作用。重要的是,MAB在鼠类入侵性念珠菌病模型中证明了体内效应,这些模型代表了Pa4ents的免疫能力和免疫抑制状态。具有巨大的POTEN4AL,可用于具有新颖的AC4ON作为单一疗法或与Exis4NG AN4FUNCLALS的新型AC4ON机制或共同治疗,以改善复杂的PA4ENTS的临床结果并打击AMR危机。
移动机器人在行业和各种服务领域的广泛应用中拥有巨大的潜力。因此,广泛的研究工作致力于解决缺陷并提高其绩效。在机器人技术中的关键挑战中是避免障碍物,这使机器人能够沿着计划的路径遇到的意外物体导航。已经提出了许多方法和算法,以防止机器人和检测到的障碍之间的碰撞。这些方法通常依赖于在每个步骤都具有精确了解机器人位置的关键假设。本文在室内环境中介绍了一种新颖的方法,用于避免障碍物,利用部分已知空间和A*算法的占用网格图。所提出的方法通过有关机器人状态的不精确信息解决了方案。最初,使用人工神经网络将初步的占用网格图改进并转化为增强的图。随后,将A*算法应用于修改的地图。此外,开发了一种算法来指导机器人从起点到目标端点。遇到新出现的障碍时,机器人在避免障碍的同时,动态地适应了达到目标的道路。在三种不同的情况下,通过对两轮机器人的模拟来验证所提出的方法的功效。结果证明了该方法在室内环境中有效浏览机器人的能力,即使具有不精确的状态信息。该算法确保机器人与障碍物保持安全距离,从而展示其实用应用的潜力。
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抽象的液化化是一种创新且环保的方法,用于通过在准备好的土壤上喷洒种子,水,覆盖物和添加剂的泥浆混合物来建立植被。将草或天然植物种子,肥料和粘性剂等成分与水和覆盖物混合在一起,以产生均匀的混合物,从而促进快速发芽和生长。该技术可容纳各种各样的种子,从草皮和野花到本地种类,并覆盖农作物,使其用于诸如住宅草坪,高速公路斜坡和退化的土地填海等应用。水层提供了许多环境和实际优势,包括成本效益,快速应用,有效的种子到土壤接触以及土壤侵蚀减少。这也是一种可持续的解决方案,可改善土壤健康,支持生物多样性,并通过稳定斜坡和控制径流来为分水岭提供贡献。该方法将经济利益与环境优势相结合的能力,例如碳固换,本地植被修复和降低热岛的影响,强调了其在可持续土地管理实践中的重要性。简介
简介:通过整合电子记录,OMICS和基因组数据等不同数据源,增强了个性化医学和系统互操作性,诸如电子健康记录,OMICS和基因组数据等各种数据源正在迅速发展。但是,这种转变面临数据整合和分析的挑战,这是技术进步和健康数据量增加的加剧。方法:本研究介绍了一个新型的混合边缘云框架,旨在管理医疗保健领域中多维基因组和OMICS数据的激增。它将边缘计算的局部处理能力与云计算的可扩展资源结合在一起。使用模拟的细胞仪数据集涉及的评估以证明体系结构的有效性。结果:混合边缘云框架的实现显示了关键性能指标的改进。通过通过局部边缘处理来减少数据传输延迟来提高网络效率。使用高级压缩技术最小化运营成本,ZSTARD(ZSTD)编解码器可显着降低数据大小并改善上传时间。该框架还通过利用基于边缘的匿名技术来确保增强的数据隐私,该技术在转移到云之前,在本地处理敏感信息。这些发现突出了该框架通过创新方法优化大型OMICS数据管理的能力,从而在可扩展性和安全性方面取得了显着提高。结论:将边缘计算集成到基于云的OMIC数据管理框架中会显着提高处理效率,降低数据大小并加快上传时间。这种方法为医疗保健中的OMIC和基因组数据处理提供了变革性的潜力,并平衡着重于效率,成本和隐私。
当前,融合沉积建模(FDM)是一种3D打印技术,最广泛地用于开发创新的药物输送方法来克服口服药物管理的局限性。普萘洛尔的血浆半衰期短,并且在酸性环境中溶解了。因此,这项研究旨在开发一种胃浮动的3D印刷装置(GFD),以维持胃中释放作为胃腐内药物输送系统。选择了乳酸(PLA)以制造GFD。浮力设计的内部建筑中包括一个空气室。修改了GFD侧壁上的开放通道数量以调节释放。普萘洛尔凝胶制剂由普萘洛尔和聚乙烯基吡咯烷酮(PVP)的混合物组成,重量比为6:5,然后使用注射器将其加载到GFD中。GFD表现出重量变化和形状尺寸的低标准偏差(SD)值超过24小时的浮动能力。从GFD中释放的普萘洛尔释放显示在模拟的胃环境中持续的释放性能而没有滞后时间。GFD的4和5通道表现出持续的药物释放6小时。此外,通过2和3个通道从GFD实现了持续释放的持续时间。propranolol从GFD中的动力学释放是零级的最佳拟合。因此,可以根据每位患者的身份来设计GFD来控制药物释放,该患者有可能在各种药物中应用个性化的胃类药物递送。
开发正电子发射断层扫描示踪剂以检测错误折叠的聚集体SYN将彻底改变早期诊断,疾病监测和评估治疗功效。在这里,我们介绍了[11 C] MODAG-005的体外和体内验证的发育和临床前的验证。体外结合实验证明了与重组纤维纤维以及人脑组织中的syn夹杂物的亚洋摩尔结合亲和力。使用自显影和微动摄影术检测到多系统萎缩(MSA)脑组织中的特异性结合,并通过免疫染色进行了验证。体内,[11 C]模量-005显示出良好的脑穿透性,脑组织的快速清除以及啮齿动物和非人类灵长类动物的代谢产物低的代谢产物形成。此外,在syn fibril注射的大鼠模型和syn(A30p)转基因小鼠模型中,在与病理载荷相关的syn fibril大鼠模型中达到了明显的结合和良好的信噪比。为了验证其在治疗发展中的价值,我们显示了候选药物Anle138b在SYN(A30p)小鼠和MSA的脑组织中的目标参与,以及在syn fibril注射的大鼠中的体内。最后,我们在临床上建立MSA的第一个人类患者中的翻译方法显示,在受Syn病理学影响的区域中,示踪剂的结合具有明显的示踪剂结合,尤其是在纹状体中,该模式与多巴胺转运蛋白转运蛋白转运蛋白单光子发射计算机进行计算计算计算机的神经变性相对应。目前仅通过验尸尸检才有可能进行确定的诊断[1]。在阿尔茨海默氏病(AD)中,突触核酸症,例如帕金森氏病(PD),痴呆症患有路易的身体(DLB)和多个系统萎缩(MSA),是神经退行性疾病,对我们的衰老社会构成了重大威胁。他们共同的神经病理学标志是存在错误折叠的syn的存在,它在大脑中的空间分布依赖于阶段和疾病的类型。病理学的积累开始在第一次(运动)症状发作之前的几年开始,因此将是早期检测和监测疾病进展的极好的生物标志物[2]。正电子发射断层扫描(PET)是一种非侵入性成像技术,可追溯到为体内特定生物学靶标设计的放射性标记的分子[3]。
三重进入簿记可能看起来像是令人费解的新颖性,因为经典的基于累计的双重簿记簿记已在数百年来一直很好地满足了会计需求。本文批判性地是前宗主的,从Yuji Ijiri 1980年代的概念开始,通过真正的第三分类账条目开始,对动量和武力的概念开始。尽管他的提议未能获得吸引力,但三重入境术语在2000年代初期重新浮出水面,新的重点是利用密码学的进步。大约在15年后,三重入口簿记的第三次迭代就出现了,因为提案开始与比特币和其他加密货币发起的区块链趋势保持一致。尽管有更丰富,与决策的会计数据和值得信赖,不可变的分类帐的诱人承诺,但我们认为所有这些建议最终都无法说服。三重进入簿记主要是促进新颖理论或技术的流行语,而不是在会计方面提供有形,有用的进步。