XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System状态
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
光子状态断层扫描
与经典电子不同，量子态以难以测量而著称。从某种意义上说，电子的自旋只能处于两种状态之一，即向上或向下。通过简单的实验可以发现电子处于哪种状态，对同一电子的进一步测量将始终证实这一答案。然而，这幅图景的简单性掩盖了电子复杂而完整的本质，电子总是处于两种状态之一，而状态会根据测量方式而变化。量子态断层扫描是一种使用许多相同粒子的集合来完全表征任何量子系统（包括电子自旋）的过程。多种类型的测量可以从不同的特征基重建量子态，就像经典断层扫描可以通过从不同的物理方向扫描三维物体来对其进行成像一样。在任何单一基础上进行额外的测量都会使该维度更加清晰。本文主要分为两部分：层析成像理论（第一部分和第二部分）和光子系统的实验层析成像
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
实施状态和结果报告
该项目继续加强疾病监测系统，公共卫生实验室和流行病学能力。报告期间的关键成就是完成非LAB员工在COVID-19测试中的培训，并加强实验室商品供应链管理，通过采购设备的采购，基础设施的翻新以及为各种医疗设备采购的准备工作，提高了实验室的能力和服务提供的能力。所有医疗设备的技术规格和维护服务合同，包括氧气厂，磁共振成像（MRI），数字X射线，超声扫描机，Zomba Central Hospital Hospital Hospital（平板电脑）和计算机扫描（CT）扫描仪的一个数据中心，也已开发。该项目支持的Covid-19-19-19疫苗的采购已经完成，通过联合国儿童基金会采购的药物和用品中有35％已在国家提供。卫生部已与世界卫生组织（WHO）合作进行采购和交付
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
商业小鸡对纽卡斯尔病的免疫状态
peleg et at。（1993）。200剂疫苗，即。Lasota，RDVF，ROVK和R2B WLLs用25.0 mL PBS重构，并与172.51111的花生油和2.5 mL的Spspan〜80混合为稳定剂。上述油辅助疫苗以0.5 mL/鸟的剂量速率在颈部皮下注射。根据Allan and Gough（1974），从5％的鸟类中的血清样品[L'O OM以7天的时间间隔收集，并通过Haemagglutinatioll-抑制（HI）测试进行测试。每次使用1000 cm050的挑战病毒::是KMNANAN的程序（1989），每次以4,7、12、19,22和26周龄的年龄在4,7、12、19,22和26周龄时都会挑战10只鸟类。根据Snedecor和Cochran（1967）对结果进行统计分析。 011岁的层小鸡的平均母体抗体滴定为25.95，在8周龄时完全减弱。 在A组中，用ROVF油佐剂启动鸟类统计分析。011岁的层小鸡的平均母体抗体滴定为25.95，在8周龄时完全减弱。在A组中，用ROVF油佐剂启动鸟类
使用电池电量状态的独立直流微电网能源管理策略
摘要。本文介绍了一种增强的能源管理策略，该策略采用了带有光伏（PV）模块的独立直流微电网中电池的电荷状态（SOC）。有效的能源管理对于确保微电网中负载单元的不间断电源至关重要。解决了外部因素所带来的挑战，例如温度波动和太阳辐照度的变化，可以部署能源存储系统，以补偿外部因素对PV模块输出功率的负面影响。所提出的方法考虑了微电网元素的各种参数，包括来自来源的可用功率，需求功率和电池SOC，以开发具有负载拆分能力的有效能量控制机制。通过考虑这些参数，该策略旨在优化可用资源的利用，同时确保可靠的连接负载电源。电池的SOC在确定最佳充电和排放曲线方面起着至关重要的作用，从而在微电网内实现了有效的能量管理。为了评估所提出方法的有效性，设计了算法并进行了模拟。所提出的算法通过结合功率和基于SOC的方法来有效控制来利用混合方法。通过分析仿真结果，发现所提出的方法能够传递预期的负载功率，同时以预定的SOC水平增加电池的生命周期。
使用挂锁探针解剖分子特征以解释病理状态 Anastasia Magoulopoulou
摘要 生命科学领域的最新技术进步极大地提高了我们以前所未有的深度在分子水平上解决科学问题的能力。自推出以来，下一代测序 (NGS) 实现了高通量分析，随着时间的推移，变得越来越普及和负担得起，塑造了研究和临床应用的未来。空间分辨转录组学 (SRT)，特别是原位测序 (ISS)，提供单细胞转录组数据，同时保留周围组织微环境的组织病理学背景。本论文探讨了挂锁探针与原位测序 (ISS) 或下一代测序 (NGS) 结合的应用，以解决与特定疾病相关的问题。在论文 I 中，我们研究了结核分枝杆菌 (Mtb) 与结核病感染小鼠肺中免疫细胞之间的空间相互作用，绘制了细菌簇和单个细菌附近的免疫相关转录本。我们的研究结果表明，在 Mtb 抗性的 C57BL/6 小鼠中，靠近单个细菌的巨噬细胞活化。相比之下，在易感染结核分枝杆菌的 C3HeB/FeJ 小鼠的肺组织中占主导地位的组织化肉芽肿未富集免疫激活转录本。这种方法提供了对结核病免疫反应的见解，并强调了空间分辨转录组学在研究宿主-病原体相互作用方面的能力。在论文 II 中，我们研究了非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的肿瘤微环境，重点研究了 T 细胞克隆性的影响。我们将 TCR 克隆性与基因突变、肿瘤免疫特征和对免疫疗法的反应联系起来。我们的数据显示，高 TCR 克隆性与高肿瘤突变负担、发炎的肿瘤表型以及对检查点抑制剂的反应改善有关，这表明其有可能成为 NSCLC 个性化免疫治疗的生物标志物。在论文 III 中，我们在空间上探索了新辅助治疗期间选定的 NSCLC 组织中的 TCR 模式和免疫细胞分布，这些组织具有匹配的未受影响的淋巴结，以及 HER2+ 乳腺癌病例。我们注意到，与匹配的淋巴结相比，癌症组织中的 TCR 多样性较低。我们的数据进一步揭示了扩增克隆型（主要是 CD8 T 细胞）的区域优势，这些克隆型位于靠近癌症区。总体而言，这些结果证明了 ISS 在提供诊断组织样本中肿瘤免疫微环境中克隆 T 细胞扩增之间相互作用的关键空间细节方面的实用性，特别是在治疗环境中。在论文 IV 中，我们开发了一种基于分子倒置探针 (MIP) 的经济高效的检测血液样本中微生物病原体和抗菌素耐药性标志物的检测方法，即使在资源匮乏的环境中也能提供高特异性和灵敏度。MIP 方法简化了病原体检测，无需进行大量的样品制备或生物信息学分析，使其成为资源匮乏地区监测传染病的便捷工具。总的来说，这项工作展示了挂锁探针和先进技术的应用，以加深我们对疾病的了解并改善诊断和个性化治疗。
