XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无关
与姿势无关的自动目标检测和...
■尽管已经开发了许多对象识别技术来处理激光雷达（LADAR）扫描的地形场景，但这些技术在目标歧视方面的成功有限，部分原因是低分辨率数据和可用计算能力的限制。我们提出了一个独立于姿势的自动目标检测和识别系统，该系统使用来自空气寄生的三维成像LADAR传感器的数据。自动目标识别系统使用目标模型的几何形状和尺寸签名来检测和识别较重的顶篷和伪装盖下的目标。在五个测量的场景上展示了系统性能，在开放式和重型顶盖盖上均出现了目标，该目标的目标占据了范围的1％至10％。在十二个测得的数据场景中成功证明了系统的自动目标识别部分，在开放式和重冠层和伪装覆盖范围内，目标均已出现。还证明了在任意方向多个可移动零件的目标的正确目标识别。该系统达到了高识别率以及较低的假警报率。提出的工作的直接益处是在对军事地面车辆的自动目标识别领域中，其中感兴趣的车辆可能包括相对于身体的铰接式组件，并且可能具有许多可能的配置。其他应用领域包括人类对国土安全性的发现和认可，以及对大型或扩展地形场景的注册。t
主题无关的功能近红外光谱...
功能性近红外光谱（FNIRS）由于其优势，例如非侵入性，用户安全性，可负担性和可移植性，引起了脑部计算机界面（BCI）（BCI）的越来越多的关注。但是，FNIRS信号是高度主题的，并且重新测试可靠性较低。因此，在每次使用基于FNIRS的BCI之前，都需要使用个体的校准，以实现实用BCI应用的高度高性能。在这项研究中，我们提出了一种基于基于受试者的基于受试者FNIRS的BCI的新型深卷卷神经网络（CNN）的方法。共有18名参与者进行了基于FNIRS的BCI实验，该实验的主要目标是将精神算术任务与闲置状态任务区分开。采用了一项受试者的交叉验证，以评估所提出的基于受试者的基于FNIRS的BCI的平均分类精度。结果，据报道，该方法的平均分类准确性为71.20±8.74％，高于有效BCI通信的阈值准确性（70％），以及使用常规收缩线性判别分析获得的（65.74±7.68％）。要达到与拟议的基于受试者的基于FNIRS的BCI相当的分类精度，对于基于传统的受试者基于FNIRS的BCI，必须进行24次培训试验（约12分钟）。预计我们的基于CNN的方法将减少长期个人校准会话的必要性，从而显着增强基于FNIRS的BCIS的实用性。
成人无关捐助者研究同意书
CIBMTR可能会将您的数据使用出售给其他组织，例如制药公司。这些组织可以使用数据来帮助为患者创建新产品或治疗方法。在CIBMTR之外出售或共享的任何数据都不包含任何可以识别您的信息。您的数据将始终与研究数据库中的其他参与者的数据相结合，然后再共享或出售。与其他数据结合使用时，您的数据仅在研究中有用。您和其他参与者将不会从包含数据的研究中开发的任何产品或疗法中获得任何金钱或其他收益。
肿瘤无关疗法重塑癌症治疗
癌症治疗已转向精准肿瘤学，部分原因是基因组测序的进步揭示了肿瘤独特的基因组组成。分子检测已被纳入国家癌症治疗最佳实践指南，目的是识别可操作的基因组变异，从而为治疗决策提供信息和个性化（Cocco 等人，2019 年）。从历史上看，癌症治疗方法是为了治疗起源于特定器官或组织的癌症而开发的（Seligson 等人，2021 年）。肿瘤不可知论癌症疗法不考虑癌症的起源组织，而是专注于针对驱动癌症生长和进展的基因组变异，而不管肿瘤的组织学如何（Subbiah 等人，2024 年）。这意味着组织不可知论癌症疗法被评估和批准用于治疗具有相同基因组变异的多种癌症类型（Zettler，2023 年）。
相对论运动下的基无关量子相干性及其分布
摘要 最近的研究越来越多地集中在相对论运动对量子相干性的影响上。先前的研究主要检查相对运动对基相关的量子相干性的影响，强调其在加速条件下易受退相干的影响。然而，相对论运动对基独立的量子相干性的影响仍然是一个有趣的悬而未决的问题，而这对于理解系统的内在量子特征至关重要。本文通过研究总相干性、集体相干性和局部相干性如何受到加速度和耦合强度的影响来解决这个问题。我们的分析表明，总相干性和集体相干性都会随着加速度和耦合强度的增加而显著降低，最终在高加速度水平下消失。这强调了 Unruh 热噪声的巨大影响。相反，局部相干性表现出相对稳定性，只有在无限加速度的极端条件下才会降至零。此外，我们证明了集体、局部和基独立相干性共同满足三角不等式。这些发现对于增强我们对高加速环境下量子信息动力学的理解至关重要，并为相对论条件下量子相干性的行为提供了宝贵的见解。
领域无关的生成 AI 中的医学领域知识
图 2：模型的常见混淆。(A) 我们研究中观察到的常见混淆的示例图像，(B-E) 针对四个文本提示生成没有和有 CLIP 指导的图像。对于每个提示，都会显示八个随机图像，这些图像不是精心挑选的。
工程回试产生与基因组无关的蛋白质...
抽象的DNA-蛋白质相互作用是无数天然和合成基因网络的核心组成部分。尽管有潜在的新设计空间，但由于控制特定的DNA片段（包括蛋白质结合序列），DNA-蛋白相互作用在体内仍然没有被体内plaper绕。在这里，我们设计了探针，原核生物的重新元素，以细胞内生成基因组独立的可编程小型DNA，以用于序列特异性蛋白质结合。使用重编程的后衍生的DNA用于变构转录因子，我们证明了合成基因网络的动态调节以及自动反馈电路的构建，以进行信号放大，适应和记忆。此外，我们开发了一种新的刺激反应性分子“诱饵和猎物”，从而使蛋白质亚细胞定位的模块化，快速和翻译后控制能力。这项工作大大扩展了DNA-蛋白质相互作用的可能应用领域，为合成生物学的技术进步奠定了基础。
肿瘤学中组织无关药物的开发
指导草案 本指导文件仅供评论之用。有关本草案的评论和建议应在《联邦公报》上公布指导草案发布通知后 60 天内提交。请将电子评论提交至 https://www.regulations.gov。请将书面评论提交至食品药品管理局卷宗管理人员（HFA-305），地址：5630 Fishers Lane, Rm. 1061, Rockville, MD 20852。所有评论均应注明《联邦公报》上公布的发布通知中所列的卷宗编号。如对本草案有任何疑问，请联系 (CDER) Steven Lemery 301-796-2276 或 (CBER) 沟通、推广和发展办公室，800-835-4709 或 240-402-8010。
使用...对脑信号进行主体无关分类
摘要 — 在人类语音脑信号解码研究的活跃研究领域中，可以发现新形式的人与人之间的交流尚未开发的潜力。脑机接口系统可以使用脑电图信号来实现，因为它的临床风险较小，并且可以使用便携式仪器获取。脑机接口系统最有趣的任务之一是从原始脑电图信号中解码单词。在新用户使用脑机接口之前，当前基于脑电图的脑机接口研究通常需要特定于受试者的适应阶段。相比之下，与受试者无关的情况是人们非常希望看到的，因为它允许将训练有素的模型应用于新用户，而无需或几乎不需要预校准。鉴于这一关键特性，重点是创建一个可以在与受试者无关的情况下自适应地使用的高效解码器。我们的建议是在卷积层之间明确应用跳跃连接，以实现层间相互信息的流动。为此，我们在层之间添加了跳跃连接，使互信息在层间流动。然后，编码器的输出通过全连接层，最终表示 13 个类的概率。在本研究中，使用显性语音记录了 16 名参与者的脑电图数据。结果表明，当存在跳跃连接时，分类性能显着提高。关键词–脑机接口，深度学习，脑电图，语音处理
和谐中的信仰与科学：与圣经无关的进化
问：您如何回应那些觉得这种演变的基督徒破坏了圣经的权威？a：“对于原教旨主义者的信徒来说，字面的解释是全部或没有事件。当一个学说被触摸时，他们感到受到威胁。也许当他们从字面上解释它时会破坏它，但是许多圣经都是隐喻的。亚当和夏娃肯定是平凡的人物，有一条会说话的蛇，有他可以从空气中吹出空气等的肺的上帝。必须追求文本的神学叙事和目的（即不是科学的教科书），而是上帝愚蠢地讲述了原始的认知环境，类似于我们以他们会理解的方式和概念对婴儿说话的方式。圣经只是关于不可理解的上帝的婴儿谈话。我们应该参与尝试适当的训练，以汲取历史的语法含义，而不是在古老的文本上引入我们自己的西方问题的Eisegesis。”