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短课程
主题演讲：副教授Ronda Greaves Murdoch儿童研究所762-质谱对新生儿内分泌学和代谢的贡献 - 从这里到哪里？Stefani Thomas 590-采用临床实验室的基本原理，以加速基于质谱的蛋白质组学测定法的临床翻译，以通过在未经修饰的单声学质量链中检测液体质量素材，以确定Priscilla yeung 92-克隆性确定 - 克隆性测定 - 确定 Liebenberg 569 - Alterations in glutaminolysis detected by direct mass spectrometry techniques enable diagnosis and molecular subtyping of breast and ovarian cancers Dan Lane 87 - The Validation Processor: the development of a novel tool that that automates, standardises, and accelerates mass spectrometric assay validation Ruben Luo 12 - Microprobe-Capture In-Emitter Elution Coupled with Mass用于β2-转移蛋白
使用计算机视觉分析社交互动
抽象视频数据提供了对社会过程的重要见解，因为它们可以直接观察现实生活中的社会互动。尽管此类数据变得丰富且越来越容易访问，但它们对尺度和测量构成了挑战。计算机视觉（CV），即基于软件的视觉材料分析可以帮助解决这些挑战，但是现有的CV工具并不适合针对分析社交互动的量身定制。我们描述了我们的新颖方法“ 3D社会研究”（3DSR），该方法使用简历和3D摄像机素材研究运动学和亲近，这是社会互动的两个核心要素。使用八个脚本化行动和五个现实生活中的街道场景视频的视频，我们通过促进一系列可扩展和精确的测量来展示3DSR如何扩展社会学家的分析工具包。我们特别强调了3DSR的物理距离，空间运动和运动速率的潜力 - 运动学和相互作用中的重要方面。使用3DSR时，我们还评估了数据可靠性。
人工智能在运动医学应用的探索性研究
人工智能（AI）是利用大数据、深度学习算法、云计算等技术研究类脑智能的学科[1]，即利用机器解决人类大脑能够解决的问题。人工智能的发展经历了诞生、停滞和复苏的阶段。数据、算法和计算能力是人工智能应用发展的三大关键驱动力，推动了人工智能的快速发展。物联网、社交媒体和移动设备的快速扩张和广泛使用，导致全球生成和存储的数据量急剧增加，为深度学习训练和计算机视觉算法模型提供了源源不断的素材。LeNet 等神经网络模型和优化算法，以及随后的 AlexNet、ResNet、GAN 等改进，不断突破算法精度的界限[2,3]。数据处理速度不再是人工智能发展的瓶颈，而是进一步发展的强大驱动力。随着神经网络的逐步进化，人工智能的计算能力和计算能力正在不断提高，人工智能的发展也因此而蓬勃发展。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
来自路毙动物样本的高质量食肉动物基因组可用于对土狼和蝙蝠耳狐进行物种划分比较
摘要 在生物多样性持续受到侵蚀的背景下，获取野生动物的基因组资源对于保护至关重要。每年数以千计的哺乳动物被路毙的动物为基因组调查提供了有用的素材。为了说明这种未充分利用资源的潜力，我们使用了路毙的动物样本来研究大耳狐 (Otocyon megalotis) 和土狼 (Proteles cristatus) 的基因组多样性，这两种动物的亚种在东部和南部非洲都有相似的不连续分布。首先，我们结合 Nanopore 长读和 Illumina 短读获得了具有高连续性和基因完整性的参考基因组。然后，我们通过使用仅基于少数重新测序个体的新遗传分化指数 (GDI) 将它们的全基因组遗传分化与食肉目中定义明确的物种进行比较，表明土狼的两个亚种 (P. cristatus 和 P. septentrionalis) 可能值得拥有物种地位。最后，我们获得了包括新土狼物种在内的基因组规模的食肉目系统发育。
生物量发酵的现状和前景
这项工作研究了木质纤维素材料中生物乙醇的生产，旨在讨论生物技术和发酵的当前状态和未来前景。讨论了生物质发酵过程的关键方面，包括原材料选择，微生物选择和改进，预处理过程，水解过程，发酵过程和乙醇纯化。该研究的重点是改善各种过程，废物处理和市场状况。特别注意发酵参数的优化，例如温度，pH，营养浓度，氧气需求和搅动速度，这对于最大化的产量和效率至关重要。通过分析这些参数及其对发酵过程的影响，本研究旨在对生物量发酵技术的未来前景进行全面的分析，从而强调潜在的进步及其对可持续生物乙醇生产的影响。这项工作还承认了重大挑战，例如大规模生物质发酵的生存能力，这些挑战通常受到高资本成本，与生物质供应相关的复杂物流以及与食品作物的原料竞争的限制。此外，技术挑战，例如有效的生物量降解以及发酵过程集成到现有的工业基础设施中。
Yonsense International Summer School待定重新提交
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传记 Ken阿德尔森
阿德尔森牵头制作并运营了 NBA TV，这是首个由体育联盟创建的有线/卫星网络，并开创了首批全数字新闻编辑室之一。阿德尔森还擅长利用新兴技术来构建和管理制作和广播基础设施，以实现出色的成果。他是 NBA 突破性集成数字应用程序的设计和开发方面的领军人物，该应用程序可捕捉、存档 NBA、WNBA 和发展联盟比赛、远程现场制作和 NBAE 图书馆的素材，并提供搜索和编辑功能。阿德尔森拥有 10 年的广播报道、主持和制作经验，并因其创作引人入胜的内容（包括专题报道、新闻报道和完整节目）的能力而备受推崇。他与许多体育和新闻机构的关键技术和创意行业领导者保持联系，并致力于通过为众多新媒体业务创建和实施跨多个平台的独特节目，在行业的持续发展中发挥不可或缺的作用。这些不断发展的应用程序包括但不限于电子学习、电子商务、员工培训和发展、内部企业沟通、新闻发布会、视频新闻发布和用于实时网络和无线通信的定制直播。
一种用于平菇栽培的蘑菇基质消毒的新方法
蘑菇栽培中最重要的方面之一是基质消毒。如果纤维素材料中的竞争性微生物没有被杀死，产量就会受到影响。通常使用蒸汽消毒来对蘑菇基质进行消毒。产生蒸汽需要大量的能量。能源来自天然气、柴油、电力或木柴。使用蒸汽会产生大量的运营成本，而且这个过程很耗时。需要开发一种更有效的臭氧灭菌技术来改善蘑菇基质灭菌。这种技术应该能够每天对大量基质进行灭菌，使种植者能够生产和销售更多的蘑菇，从而增加他们的收入。本文报道了一种新的基于臭氧的蘑菇基质灭菌技术，该技术在生产和时间方面更有效。这涉及将不同浓度的臭氧注入蘑菇基质，并进行分析以验证臭氧在蘑菇工业中的使用。分析了对整个基质体积进行灭菌所需的臭氧水平和处理时间。结果揭示了对整个蘑菇基质进行灭菌的最佳臭氧浓度和最佳时间。与传统的蒸汽灭菌技术相比，臭氧处理耗时更少。因此，从长远来看，它可以增加蘑菇基质的产量并降低成本。