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小提琴疫苗知识库中病毒疫苗的系统收集，注释和模式分析
结果：对95种病毒物种（包括72种RNA病毒物种和23种DNA病毒物种）共收集了2,847种病毒疫苗，手动注释并存储在小提琴疫苗数据库中。这些病毒疫苗使用了542疫苗抗原。分类学分析发现病毒疫苗涵盖的各种DNA和RNA病毒。这些疫苗针对不同的人，动物疫苗和HPV疫苗，以不同的病毒生命周期阶段（例如，病毒进入，组装，出口和免疫逃避）为目标。疫苗抗原蛋白也显示在病毒（例如HRSV疫苗）的不同病毒素位置。结构性和非结构性病毒蛋白已用于病毒疫苗的发育。根据Vaxign-ML计算，保护性疫苗抗原的蛋白质得分> 85％，该计算衡量了预测疫苗使用的适用性。虽然预测的粘合剂仍然具有保护性抗原的明显更高的机会，但只有21.42％的保护性病毒疫苗抗原被预测为粘附素。此外，我们的基因本体论（GO）富集分析使用定制的Fisher的精确测试确定了许多富集的模式，例如病毒进入宿主细胞，DNA/RNA/ATP/ION结合，并抑制宿主1类Interferon介导的信号介导的信号传导途径。病毒疫苗及其相关的实体和关系在疫苗本体论（VO）中是本体论建模和代表的。开发了小提琴Web界面，以支持病毒疫苗的用户友好查询。
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
混合模式教师发展计划...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
L2词汇音调采集中的多模式提示
海洋生物膜是全球无处不在的表面相关微生物群落，由于其独特的结构和功能，引起了人们的关注。The aim of this study is to provide a comprehensive overview of the current scienti fi c understanding, with a speci fi c focus on naturally occurring bio fi lms that develop on diverse marine abiotic surfaces, including microplastics, sea fl oor sediments, subsurface particles, and submerged arti fi cial structures susceptible to biocorrosion and biofouling induced by marine bio fi LMS。本文介绍了有关海洋环境中这些表面相关微生物群落的多样性，结构，功能和动态的最新进展和发现，突出了它们的生态和生物地球化学维度，同时也是为了进一步研究海洋生物生物LMS的灵感。
在线语言教室中的互动模式
摘要在线第二语言教学近年来蓬勃发展，在技术能力和COVID-19大流行导致的教学方式的强迫变化的帮助下。这种转变强调了互动在在线教育学中的关键作用。研究表明，增加学生与讲师之间互动的机会增加对于培养第二语言获取（SLA）至关重要。但是，很少有研究量化在线语言教学中的不同类型的相互作用的产生，尤其是在经验丰富的讲师中。本研究利用互动主义框架对在线西班牙语课程中的互动进行定量分析，并根据互动启动类型进行分类：指导者提出的参与（IPP），未提出的口头参与（UOP），未提及的文本参与（UTP），即聊天（即，聊天的时间段）（即，均一次的范围）（即及时的范围），并在展示范围（ever），并在展示范围（即及格）。这些转弯）。数据包括在英国一所远程学习大学中跨越熟练的LEV ELS和课程类型的同步L2西班牙语教学的视频记录。课程类型包括语法研讨会和考试准备。结果表明，在线语言课程中的互动模式受熟练程度和课程类型的影响。较低的熟练度学生更频繁地从事互动程序，而参与扩展话语的能力取决于Spe cific活动/课程类型。这项研究有助于解决除英语（Lote）以外的LAN Guages的互动和语言教学研究的缺乏。
气候变化可能会改变人类的体育锻炼模式
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet