审查研究了对细胞内效应子进行定量评估的方法,以及受体对晚期糖基化最终产物(RAGE)的细胞反应,这是参与一系列生理和病理过程的重要跨膜受体。rage结合了晚期糖基化最终产物(年龄)和其他配体,这又激活了影响细胞反应(例如炎症,氧化应激和免疫反应)的各种下游信号传导途径。审查文章讨论了由愤怒激活的细胞内信号传导途径,然后在各种疾病中激活愤怒信号的差异激活。这最终将指导研究人员开发针对与愤怒激活相关的疾病的有效干预措施。此外,我们讨论了如何利用对下游信号传导的各种分子的PCR,Western印迹和微观检查,以监测,诊断和探索涉及具有独特后翻译后修饰的蛋白质的疾病。本评论文章强调了涉及愤怒的疾病检测和管理的分子方法进步的迫切需求。
风险缓解 独立电力生产商采购计划 EAF 能源可用性因子 RSA 南非共和国 EIA 环境影响评估 SAGC 南非电网规范 EC 东开普省地区 SMR 小型模块化反应堆
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分,影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展,确保它们不仅技术精湛,而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型,旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法,借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域,并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性,以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型,我们旨在推动人工智能系统的发展,这些系统不仅在技术能力上表现出色,而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导,以促进人工智能负责任地融入我们的社会。
我们正在积极建立一个以围绕配料为中心的机器人 - AS-Service(RAAS)平台业务。该平台是专门设计的,旨在帮助中小型公司实施和管理机器人自动化,即使它们缺乏机器人技术专业知识。我们的目标是利用我们先进的机器人技术来提高每个客户的生产率。
鸣谢作者贡献声明 Takfarinas Medani:方法论、软件、验证、形式分析、调查、数据管理、写作 - 原始草稿、写作 - 评审和编辑、可视化。 Juan Garcia-Prieto:方法论、软件、验证、形式分析、调查、数据管理、写作 - 原始草稿、写作 - 评审和编辑、可视化。 Francois Tadel:方法论、软件、验证、写作 - 原始草稿、写作 - 评审和编辑、可视化。 Marios Antonakakis:形式分析、验证、写作 - 评审和编辑。 Tim Erdbrüg-ger:软件、形式分析、写作 - 评审和编辑。 Malte Höltershinken:软件、形式分析、写作 - 评审和编辑。 Wayne Mead:调查、数据管理、写作 - 评审和编辑。 Sophie Schrader:软件、形式分析、资源、写作 - 评审和编辑。 Anand Joshi:软件、形式分析、资源、写作 - 评审和编辑。 Christian Engwer:软件、资源、写作 - 审阅和编辑、监督。Carsten H. Wolters:概念化、方法论、软件、验证、调查、资源、数据管理、写作 - 原始草稿、写作 - 审阅和编辑、可视化、监督、资金获取。John C. Mosher:概念化、方法论、软件、验证、调查、资源、写作 - 原始草稿、写作 - 审阅和编辑、可视化、监督、项目管理、资金获取。Richard M. Leahy:概念化、方法论、验证、调查、资源、写作 - 原始草稿、写作 - 审阅和编辑、可视化、监督、项目管理、资金获取。
静默语音接口允许在没有声学语音信号的情况下进行语音通信。在这种应用中,使用在说话者脸上安装无线电天线的雷达感应可用作测量语音清晰度的非侵入式方式。这种方法的主要挑战之一是不同会话之间的差异性,主要是由于天线在说话者脸上的位置不同。为了减少这个影响因素的影响,我们开发了一种可穿戴耳机,它可以用柔性材料 3D 打印而成,重量仅为 69 克左右。为了进行评估,进行了一项基于雷达的单词识别实验,其中五位说话者在多个会话中录制了语音语料库,交替使用耳机和双面胶带将天线贴在脸上。通过使用双向长短期记忆网络进行分类,使用耳机和胶带分别获得了 76.50% 和 68.18% 的平均会话间单词准确率。这表明,使用耳机的天线(重新)定位精度并不比使用双面胶带的差,同时还具有其他优势。索引词:静音语音接口、可穿戴耳机、BiLSTM、雷达成像、语音相关生物信号
摘要:利用四类相位编码刺激,开发了基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)系统。将高于临界融合频率(CFF)的60Hz闪烁光诱发的SSVEP与15Hz和30Hz的SSVEP进行比较。采用任务相关成分分析(TRCA)方法检测脑电图(EEG)中的SSVEP成分。对17名受试者的离线分析表明,60Hz的最高信息传输速率(ITR)为29.80±4.65bpm,数据长度为0.5s,分类准确率为70.07±4.15%。在线BCI系统在4s的60Hz下达到平均分类准确率为87.75±3.50%,ITR为16.73±1.63bpm。具体来说,受试者在60Hz下的最大ITR为80bpm,持续时间为0.5s。虽然60Hz的BCI性能低于15Hz和30Hz,但行为测试的结果表明,在无闪烁感知的情况下,60Hz的BCI系统比15Hz和30Hz的BCI系统更舒适。相关性分析表明,信噪比(SNR)较高的SSVEP对应更好的分类性能,舒适度的提高伴随着性能的下降。本研究证明了使用无感知闪烁的用户友好型SSVEP BCI的可行性和潜力。
我们习惯于听取解释。例如,如果有人觉得你今天很伤心,他们可能会用“因为你太难过了”来回答你的“为什么?”。然而,今天的人工智能(AI)——如果有的话——主要是以视觉或文本的方式提供决策的解释。虽然这种方法适合通过视觉媒体进行交流,例如在研究论文或智能设备的屏幕中,但它们可能并不总是最好的解释方式;尤其是当最终用户不是专家时。特别是,当人工智能的任务是音频智能时,视觉解释似乎不如可听的、声音化的解释直观。声音化在处理非音频数据的系统中对可解释人工智能(XAI)也具有巨大潜力——例如,因为它不需要用户的视觉接触或主动注意。因此,人工智能决策的声音化解释面临着一项具有挑战性但极具前景和开创性的任务。这涉及结合创新的 XAI 算法,以便指向负责 AI 决策的学习数据,并包括数据分解以识别突出方面。它进一步旨在识别负责决策的预处理、特征表示和学习注意模式的组成部分。最后,它以模型级决策为目标,为决策链提供整体解释
€ 这些作者的贡献相同。 * 通讯作者:meyerse@battelle.org 摘要:几十年来,假肢和矫形器一直被认为是恢复中风患者手部功能和独立性的潜在手段。然而,75% 的中风幸存者、护理人员和医疗保健专业人员 (HCP) 认为当前的做法还不够,特别指出上肢是需要创新的领域,以开发适用于中风人群的高度可用的假肢/矫形器。控制上肢技术的一种有前途的方法是从表面肌电图 (EMG) 活动中非侵入性地推断运动意图。虽然这种方法在文献中引起了广泛关注,但现有技术通常仅限于研究环境,难以满足所述的用户需求。为了解决这些限制,我们开发了 NeuroLife ® EMG 系统,它由一个可穿戴的前臂套组成,其中嵌入了 150 个电极以及相关的硬件和软件来记录和解码表面肌电图。在这里,我们展示了对 12 种功能性手部、腕部和前臂运动的准确解码,包括来自中风后不同程度慢性损伤的参与者的多种抓握类型,总体准确率为 77.1±5.6%。重要的是,我们展示了以 85.4±6.4% 的准确率解码严重手部损伤患者的 3 种基本运动子集的能力,凸显了其作为辅助技术控制机制的潜力。测试该系统的中风幸存者的反馈表明,袖套的设计满足了各种用户需求,包括舒适、便携和轻便。袖套的外形尺寸使其可以在家中使用,无需专业技术人员,并且可以佩戴数小时而不会感到不适。总而言之,NeuroLife EMG 系统代表了一种平台技术,用于记录和解码高清 EMG,最终以符合用户需求的外形尺寸实时控制辅助设备。
摘要。本文的目的是研究工业 4.0 场景中的“技术援助”,并使用制造执行系统 (MES) 来满足车间轻松提取信息的需求。我们确定了用户友好型 MES 界面的具体要求,以开发(和测试)技术援助方法,并引入带有预测系统的聊天机器人作为 MES 的接口层。聊天机器人旨在通过协助车间员工并从他们的输入中学习来实现生产协调,从而充当智能助手。我们编写了一个原型聊天机器人作为概念验证,其中新的接口层以自然语言提供与生产相关的实时更新,并为 MES 增加了预测能力。结果表明,与传统搜索技术相比,MES 的聊天机器人界面对车间员工有益,并且可以轻松提取信息。本文对制造业信息系统领域做出了贡献,并展示了工厂中的人机协作系统。特别是,本文推荐了开发基于 MES 的技术辅助系统的方式,以便于信息检索。