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探索生成AI在构建具有医学环境的药物适应症的知识图中的作用
摘要药物指示的医学环境提供了有关如何在实践中使用该药物的重要信息。但是，从药物适应症中提取医疗环境仍然受到探讨，因为大多数研究都集中在识别药物和相关疾病上。的确，大多数数据库编目的药物指示都不包含其医疗环境，以机器可读的格式。本文提出了使用大型语言模型来构建钻石-KG，这是药物适应症及其医学环境的知识图。研究1）检查在为语言模型提供其他指导时的准确性和精度变化，2）估计药物适应症中医疗环境的普遍性； 3）评估钻石-KG对Neurodkg的质量，而Neurodkg是一个小型手动策划的知识图。结果表明，更多的详细提示提高了医疗环境提取的质量； 71％的迹象至少具有一种医疗背景； 63.52％的提取的医学环境对应于Neurodkg中鉴定的医疗环境。本文展示了使用大型语言模型进行专业知识提取的实用性，特别着眼于提取药物适应症及其医学背景。我们提供钻石 - 作为由本体支持的公平RDF图。公开访问，钻石kg可能对下游任务，例如语义查询回答，推荐引擎和药物重新定位研究。
基于CO2的瓷砖固化 效率网络B7卷积神经网络基于基于社会物联网环境的安全和隐私方法 ANN在部分阴影条件下优化了DA-ST 3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征 图像分类的CNN体系结构
摘要 - 这项研究评估了CO 2固定的瓷砖作为环保的建筑材料的性能，重点是3天和7天的早期固化阶段。该研究旨在减少瓷砖生产过程中的用水量，并在受控的CO 2固化后评估CO 2隔离量，从而量化CO 2吸收。进行了全面的实验，以分析3天和7天在3天和7天时CO 2固定的瓷砖的机械和物理性质。该研究检查了抗压强度，吸水和尺寸稳定性。在生产过程中优化了用水量，并将高级技术用于CO 2固定的定性分析。CO 2固定的瓷砖在两个早期固化阶段都表现出有利的抗压强度发展，表现出耐用性。吸水显着降低，与最大程度地减少用水量的目的对齐。定性分析证实了瓷砖中成功的CO 2固相，BET分析量化了其CO 2吸收能力。CO 2固定的瓷砖显示出可持续结构的希望，具有强大的早期性能，用水量减少和有效的CO 2隔离。这些发现支持使用CO 2固化的瓷砖作为减少碳排放和促进可持续建筑实践的解决方案。
基于肠道环境的前所未有的肥胖糖尿病治疗
它不能控制它。一些特定的细菌控制肠道中免疫细胞的质量和数量。肠道最初是一种维持抗炎的器官，并且控制着特别居住的肠道免疫的已知肠道细菌之一是SFB（分段的丝状细菌）。 SFB是一种非常独特的细菌，可在肠上皮细胞中定殖，并使用一种称为伴侣（微生物粘附触发的内吞作用）的方法将抗原传递到肠粘膜中的T细胞中，并诱导具有抗原特异性抗激发性抗炎特性的TH17细胞，以替代小肠。众所周知，Th17细胞的性质不同，取决于它们诱导的细菌和诱导的位置，SFB诱导的Th17细胞具有抗炎并增强肠壁。尽管SFB-TH17细胞在全身糖和能量代谢中的作用尚不清楚，但我们发现SFB-TH17细胞具有抗肥胖和糖尿病的作用，并报道高糖/高蔗糖破坏其维持机制2）。有趣的是，发现在SFB单殖民化小鼠中不会发生高糖引起的SFB减少，该小鼠仅在无菌环境中建立了SFB，并且是依赖于SFB以外其他肠道细菌的机制。在高蔗糖和高蔗糖水负荷的情况下，我们集中在一种称为FROD的物种（粪便脂质啮齿动物）上，这是由于高蔗糖而导致的最大变化，并进行了一个SFB和FROD，在无菌小鼠中，SFB和FROD在较高的小鼠中得到了群体的群体。小肠Th17细胞被打破。据说这种机制会导致高蔗糖分解肠道细菌和肠道免疫的稳态维持机制。 最好的糖尿病治疗尚未确定。稳态Th17细胞还保持其功能，而不会损害其稳态至一定的蔗糖浓度，这表明最佳蔗糖浓度有阈值。将来，希望设定可以帮助人们保持健康，维持肠道细菌和肠道免疫的适当摄入量，并检查可以在这种环境下维持肠道免疫稳态的益生菌将成为克服肥胖和糖尿病的治疗策略。
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。
辐射光子环境的精确量子电动力学的补充信息
定义了整个积分的每个极点z z z z z z z z z 7n的sudoModes vvξn（r），并在给定的一组模式索引ξ中由n索引。使用残基定理是一个合理的假设，因为对于t≥0的∂t〜c 0（t）是连续的，这是等式中k的积分。11必须对所有τ≥0收敛，因此R∞0dkρ（k）g2ξ（k，r）收敛。此外，人们期望足够大的r，r'的行为是术语∝ exp（ - ik（cτ±r））的组合，该术语对应于传入波或即将波动的空间成分。将整数分成这些组件产生的术语会在上半层中收敛。我们以这种方式对下面的球形介电粒子执行积分，我们发现一半平面收敛条件会产生步骤函数θ（τ -∆ t（r，r，r'））τ>0。时间延迟∆ t（r，r'）是光通过纳米颗粒从r传播到r'的时间，并且通常取决于其几何形状。在下面的第六节中，我们显示了如何在等式中出现的下限k = 0的积分。10可以以与等式的分析方式评估。12通过识别积分的对称和反对称部分。我们讨论了第六节末尾的较低集成极限扩展到-∞的含义。
一般研究大楼B110“ 2D材料作为非常规环境的保护涂层” Hisato Yamaguchi，Los Alamos国家实验室研究员，Los Alamos National Laboratory
総合研究栋b110“ 2D材料作为非常规环境的保护涂层” Hisato Yamaguchi，Los Alamos国家实验室国立ロス・アラモス国立研究所 国立ロス・アラモス国立研究所 国立ロス・アラモス国立研究所 国立ロス・アラモス国立研究所尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登尚登山口尚登尚登山口尚登尚登山口尚登山口山口山口山口山口山口尚登山口研究员山口山口山口山口山口山口研究员研究员山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口山口原子上的石墨烯层薄层，以通过直接阻断腐蚀反应物（例如氧气）（氧气，而与受保护的材料性能最少交替）来保护表面。原子薄度的高度抗腐蚀性能对于在非常规环境下的应用数量很有吸引力。一个例子是保护粒子加速器的电子源。高量子效率半导体光（由碱元素组成，因此需要10 -10 Torr/10 -8 PA的超高真空才能保持其性能。为了保护这种表面，不仅涂料需要表现出高气势屏障的性能，而且还需要在原子上稀薄，以使光电子有效地逃脱到真空中。另一个例子是对核应用的actinides的保护。系统通常无法在常规涂层的〜微米厚度下忍受杂质包含，因此涂料需要厚度〜Nanomer厚。在本演讲中，我将向上述两个应用程序介绍我们的进度。关于粒子加速器电子源的保护，我们证明了3个数量级增加了3个数量级的碱抗抗氧化物半导体光电座的主动压力增加，并在2019年赢得了R＆D 100奖。我们最近开始保护肌动剂，并证明了针对氢腐蚀的寿命增强。
u2usim-具有多代理传感和动态环境的无人机远程仿真平台
多旋翼无人机（UAV）已转变为能够通过未知环境导航的智能代理。这种演变强调了它们自主操作并适应多样化和挑战的场景的能力。无与伦比的研究经常面临一个重大问题：缺乏真实和多样化的培训数据。为了解决这个问题，我们介绍了U2USIM，这是一个远程仿真平台，旨在在UAV-TO-TO-UAV（U2U）合作学习和体现AI研究中进行现实的合成数据生成，性能评估和可视化。模拟提供了一种有效的解决方案，可以实现实时可容纳能力，高可操作性，高分辨率图像和成本效益[8]。以前的仿真平台，例如Airsimw [2]，Xtdrone [7]，Smrtswarm [1]，在镜像现实世界环境中受到限制。受Ros-Gazebo-Px4工具链的启发，以视觉大满贯和导航而闻名，我们提出了U2USIM平台。此工具利用UE [5]，Airsim [6]和ROS [4]来结构具有动态和现实的虚拟环境的实时交互式平台。
人工智能与环境的国际标准
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设计用于检查隧道施工环境的自主无人机原型
摘要 - 本文解决了不典型的域适应性（UDA）中的两个重要挑战，重点是利用视觉培训预训练（VLP）模型的力量。首先，UDA主要依赖于ImageNet预训练的模型。但是，UDA中VLP模型的潜力在很大程度上尚未探索。VLP模型的丰富表示形式具有增强UDA任务的信号。为了解决这个问题，我们提出了一种称为跨模式知识蒸馏（CMKD）的新颖方法，利用VLP模型作为教师模型来指导目标领域的学习过程，从而导致了最新的表现。其次，当前的UDA范式涉及为每个任务培训单独的模型，从而导致大量存储开销和不切实际的模型部署，随着转移任务的增加。为了克服这一挑战，我们引入了剩余的稀疏训练（RST），利用了VLP广泛的预训练所带来的好处，该技术需要最小的调整（约0.1％〜0.5％）的VLP模型参数，以实现性能比较与罚款。结合了CMKD和RST，我们提出了一个综合解决方案，该解决方案有效地利用VLP模型来实现UDA任务，同时减少存储开销用于模型部署。此外，CMKD可以与其他方法一起用作基线，例如FixMatch，增强UDA的性能。我们提出的方法在标准基准测试上优于现有技术。我们的代码将在以下网址提供：https：//github.com/wenlve-zhou/vlp-uda。
通过动态运动识别农业环境的人类 - 动物相互作用
1研究与技术 - 技术中心（CERTH）（CERTH）的生物经济与农业技术学院（IBO），第6公里Charilaou-Thermi Rd。，57001 Thessaloniki，希腊； v.moysiadis@farm-b.com（V.M.）; e.benos@certh.gr（L.B.）; d.kateris@certh.gr（d.k.）2塞利大学的信息学和电信系，希腊Lamia 35100； gkarras@uth.gr 3 Farmb数字农业S.A.，11月17日，11月17日，55534，塞萨洛尼基，希腊4塞萨洛尼基4农学和农业生态系统管理部，PISA大学，S。Micheledegli Scalzi 2，56124 Pisa，意大利； andrea.peruzzi@unipi.it 5 Interniversity系数，城市研究与规划部，都灵大学，Viale Matttioli 39，10125意大利的Torino； remigio.berruto@unito.it 6能源系统部，塞利大学，盖奥波里斯校园，希腊41500 Larisa； elpinikipapageorgiou@uth.gr *通信：d.bochtis@certh.gr