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材料 - intrinsic NIR-荧光启用图像 -
pepidaglycan收集蛋白1赋予胰腺癌干细胞上的免疫回避特性。 div>肠道，73（9）：1489-1508。 div>doi：https：//doi.org/10.1136/gutjnl-2023-330995
fg-smote：用图神经网络迈向公平的节点分类
图形生成模型由于其在各种应用中的出色表现而越来越多。但是，随着它们的应用的上升，尤其是在高风险的决策情况下 - iOS，对他们的公平性的担忧正在加剧社区内。现有的基于图的生成模型主要集中于合成少数族裔节点，以增强节点分类性能。但是，通过忽略节点生成过程，该策略可能会加剧不同亚组之间的反映差异，从而进一步损害了模型的公平性。此外，现有的过采样方法通过从相应的子组中选择实例来生成样本，从而有可能由于其代表性不足而在这些亚组中过度贴合。此外，它们无法解释亚组之间边缘分布中固有的不平衡，因此在生成图形结构时引入结构偏见。为了应对这些挑战，本文阐明了现有的基于图的采样技术可以扩大现实世界中的偏见，并提出了一种新颖的框架，公平的图形合成少数族裔过度采样技术（FG-Smote），旨在在代表不同的子组方面取得公平的平衡。具体来说，FG-Smote首先从节点repentations中删除子组信息的可识别性。随后，通过从这些亚组中的脱敏节点表示中采样来生成模拟节点的嵌入。最后，采用公平链接预测器来生成图形结构信息。在三个真实图数据集上进行的广泛实验评估表明，FG-Sote在公平性上优于最先进的基线，同时还保持了竞争性的预测性能。
使用图像引导光纤进行结构光投影以实现原位光生物制造
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 12 月 16 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.12.10.627729 doi：bioRxiv 预印本
使用图像描述影响说话能力的发展
15名大学生签署了该计划。为了改善他们的语音缺陷，他们报名参加了在线治疗课程。老师开始邀请学生加入WhatsApp小组来做好准备。然后，为了将学生包括在提供想法中，他要求他们从他们的电话专辑中选择首选照片。获得文本，讲师指示学生将这种图像输入到人工智能（AI）援助申请中。之后，使用了一个附加的AI程序来从文本中提取音频，用于重述故事。为了帮助他们管理学习，老师向每个学生发表了评论。得出结论，然后进行了定性分析。根据研究的发现，当学生使用AI助手重述时，学生的语音技能得到了提高。老师会发现结果有用。
使用图像处理技术预测德黑兰证券交易所总指数的趋势
买卖金融证券，例如股票或债券。这些图表提供了对市场趋势和潜在交易机会的见解。我们通过利用图像处理技术来系统地从烛台图表中提取和分析模式来采用创新的方法。我们的发现强调了视觉数据在财务分析中的关键作用，尤其是在市场波动和不确定性时期。投资者在面对不稳定的市场趋势时通常会采取技术分析策略，通常依靠基于图表的分析得出的见解来指导其决策过程。通过精心从烛台图表中提取基本见解，我们的研究旨在为投资者提供更有效，更少的错误工具。最终，这项努力有助于提高决策精度，并减轻参与动态股票市场格局固有的风险。
dabi：使用图像的基于双边控制的模仿学习对数据增强方法的评估
摘要 - 自主机器人操纵是一个复杂且不断发展的机器人领域。本文着重于模仿学习中的数据增强方法。模仿学习包括三个阶段：从专家那里收集数据，学习模型和执行。但是，收集专家数据需要手动努力，并且耗时。此外，由于传感器具有不同的数据采集间隔，因此需要进行预处理，例如降采样以匹配最低频率。下采样可实现数据的增加，还有助于机器人操作的稳定。鉴于此背景，本文提出了使用称为“ dabi”的图像的基于双边控制的模仿学习的数据增强方法。Dabi以1000 Hz收集机器人关节角，速度和扭矩，并使用以100 Hz捕获的Gripper和环境相机的图像作为数据增强的基础。这可以使数据增加十倍。在本文中，我们仅收集了5个专家演示数据集。，我们使用非构成数据集和两种增强方法训练了双边对照模型，用于比较实验并进行了现实世界实验。结果证实了成功率的显着提高，从而证明了达比的有效性。有关其他材料，请检查：https：//mertcookimg.github.io/dabi
在 P300 大脑中使用图片作为刺激的不同效果......
摘要 先前关于控制基于 P300 的 BCI 拼写器的提案表明，在行列范式 (RCP) 下，使用替代图像代替字母作为目标刺激可以取得进步。然而，RCP 不适合那些缺乏凝视控制的患者。为了解决这个问题，先前的研究提出了快速序列视觉呈现 (RSVP) 范式。本研究的目的是评估一组可以提高 RCP 表现的替代图片是否也可以提高 RSVP 的表现。16 名参与者在校准和在线任务中控制了四种条件：RCP 中的字母、RCP 中的图片、RSVP 中的字母和 RSVP 中的图片。无论是在性能分析还是事件相关电位分析中，RCP 下图片带来的效果都大于 RSVP 下。事实上，与字母相比，RSVP 下的图片并没有显示出任何改进。此外，大多数用户 (68.75%) 表示 RCP 下的图片条件是最喜欢的，而 RSVP 下的图片条件却没有被任何参与者选为最喜欢的。因此，这项研究表明，在 RCP 下使用图片作为替代闪光刺激所带来的改善可能无法转移到 RSVP。
文章 探索生成人工智能对高等教育学生利用图书馆资源的影响 批判性审查 Lynsey Meakin
在高等教育领域，生成人工智能 (GenAI) 已成为一种革命性的影响，它塑造了学生获取和使用图书馆资源的方式。本研究探讨了 GenAI 对高等教育 (HE) 学生的学术图书馆体验可能产生的积极和消极影响之间的复杂平衡。研究将考虑通过使用生成人工智能可能提供的增强发现和检索、个性化和参与度、简化研究流程以及数字素养和信息评估等关键方面。我们将通过 Davis 等人于 1986 年提出的技术接受模型 (TAM) 的理论框架来研究使用 GenAI 为高等教育学生带来的这些潜在优势，该模型表明感知有用性和感知易用性是决定用户接受和利用技术的关键因素。在评估 GenAI 对高等教育学生使用图书馆资源的影响之前，将从这个角度分析高等教育学生对 GenAI 的采用情况。
使用图片和指导撰写 - 策略至杂物 -
抽象写作是一项重要的技能，必须掌握它，因为它是书面交流的一种形式。但是，过去的研究表明，写作是其他技能中最艰难的，尤其是在ESL学习者中。使用课堂行动研究，这篇定性论文考虑了小学生对使用图片和指导写作策略来提高写作技巧的好处的观点。方便的抽样选择用于为这项研究选择28个高级小学生。两种仪器专门用于收集数据：课堂观察和半结构化访谈。通过遵循Kemmis和Mctaggart的行动研究模型，这项研究是在两个周期中进行的，每个周期都由四个步骤组成（计划，ACT，观察和反思）。然后对收集的定性数据进行解释和分析，以丰富调查结果的可信度。通过现场笔记确定了三个主题，当图片和指导写作策略在写作课上灌输时，它们是学生的认知，行为和情感结果。研究结果表明，当使用图片和指导写作策略时，有重大发展显示学生写作技能的提高。本文为研究人员和教育工作者提供了指南，他们有兴趣将图片和指导写作策略纳入ESL小学教室中，希望能够提高学生的兴趣和写作技巧。关键字：ESL学习者，指导写作，图片，改进，写作技巧。