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测试吸入和鼻吸毒产品的体外产品性能：USP专家面板的视图
抽象的同时吸入和鼻药产品可作为用于治疗局部疾病和全身性疾病的各种不同药物磁盘组合产品，它们的分析性能测试仅与递送的剂量均匀性（DDU）和空气动力学颗粒/滴剂/滴相关有关。本刺激文章介绍了USP专家小组对产品性能测试的新进步（EP-NAPPT）的看法，提供了差距分析以及针对这些本地和全身药物组合产品的体外产品性能测试的建议。差距分析确定了要改进的以下性能测试区域：1）体内预测性肺和鼻子递送测试； 2）快速粒子/液滴尺寸测试； 3）喷涂图案和羽状几何测试； 4）药物释放/溶解测试； 5）体外产品性能和基于生理的药代动力学（PBPK）建模。然后向每个区域提出建议，以确定测试需求并改善体内预测。
egosim：运动和活动期间的egecentric多视图模拟器和真实的型摄像机的真实数据集
对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上，例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为，越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点，并使关键领域（例如人类运动跟踪，身体姿势估计或行动识别）尤其是针对下半身，通常会被遮挡。在本文中，我们介绍了Egosim，这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器，该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像，这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外，我们还介绍了多款镜头的数据集，该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势：119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的，我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强，这些数据来自5小时，并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙，我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集：https：//siplab.org/projects/egosim
FBCNet：用于脑机接口的多视图卷积神经网络
摘要 — 缺乏足够的训练样本和嘈杂的高维特征是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 的运动想象 (MI) 解码算法面临的主要挑战。为了应对这些挑战，受 MI 的神经生理特征的启发，本文提出了一种用于 MI 分类的新型滤波器组卷积网络 (FBCNet)。FBCNet 采用多视图数据表示，然后进行空间滤波以提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法即使在训练数据有限的情况下也能有效地训练网络。更重要的是，在 FBCNet 中，我们提出了一种新的方差层，可以有效地聚合 EEG 时域信息。通过这种设计，我们在四个 MI 数据集上将 FBCNet 与最先进的 (SOTA) BCI 算法进行了比较：BCI 竞赛 IV 数据集 2a (BCIC-IV-2a)、OpenBMI 数据集和两个来自慢性中风患者的大型数据集。结果表明，通过实现 76.20% 的 4 类分类准确率，FBCNet 为 BCIC-IV-2a 数据集设定了新的 SOTA。在其他三个数据集上，FBCNet 的二分类准确率提高了 8%。此外，我们使用可解释的 AI 技术提供了第一份关于健康受试者和中风患者之间判别性 EEG 特征差异的报告。此外，FBCNet 源代码可在 https://github.com/ravikiran-mane/FBCNet 上找到。
乳腺癌治疗耐药性的表观遗传-代谢调控轴的棱镜视图
在发育过程中建立的表观遗传调控可维持代谢和其他基本细胞过程的转录表达和沉默模式，这些调控可在癌症中重新编程，为表型的持续改变提供分子机制。因此，代谢失调和重新编程是癌症的一个新兴特征，分子分类有机会成为精准治疗干预的关键初步步骤。然而，对大多数传统治疗方案产生治疗耐药性以及肿瘤复发，仍然是精准医疗的未解决问题，例如乳腺癌，现有数据可同时告知癌症基因型和表型。此外，癌细胞代谢环境的表观遗传重编程是治疗耐药性和癌症复发的最重要决定因素之一。重要的是，亚型特异性表观遗传-代谢相互作用深刻影响恶性转化、化疗耐药性和靶向治疗反应。因此，在本综述中，我们全面剖析了相互关联的表观遗传和代谢调控途径，然后将它们整合到可观察的癌症代谢-治疗-耐药轴中，从而为临床干预提供参考。将全基因组分析与对代谢元素、表观遗传重编程及其通过代谢分析整合的理解最佳地结合起来，可能会在单个肿瘤水平上解码缺失的分子机制。因此，尽管肿瘤代谢存在异质性，但将代谢生物化学与特定肿瘤及其微环境的基因型、表观遗传学和表型联系起来的提议方法可能能够成功地对表观遗传修饰物和致癌代谢物进行机制靶向。
IT审核清单 - 桥梁视图-IT咨询
此清单旨在帮助SVP和技术副总裁使用人员，过程，技术（PPT）方法对其IT操作进行彻底审核。每个部分包含用于评估的详细项目，以确保对您的IT基础架构和运营进行全面评估。
多标签多视图动作识别的动作选择学习
多标签多视图动作识别旨在识别来自多个摄像机限制的未修剪视频的多个同时或顺序动作。现有工作集中在狭窄区域中具有强标签的狭窄区域中的多视图动作识别，其中每个动作的发作和偏移都在框架级别标记。这项研究重点介绍了分布摄像机以捕获宽范围区域的现实情况，在视频级别上只能使用弱标签。我们提出了一种名为Multi -Vilew A Ction S选举L（MultiAsl）的方法，该方法通过从不同的观点中选择最有用的信息来利用操作分别学习来增强视图融合。所提出的方法包括多视图时空变压器视频编码器，以从多视频视频中提取空间和时间特征。动作选择学习是在框架级别采用的，使用从视频级别的弱标签获得的伪基真实，以识别最相关的框架以供行动识别。使用MM-Office数据集在现实世界办公室环境中进行了实验，证明了与现有方法相比，该方法的出色性能。
TNC视图：生物多样性信用
TNC支持建立政府管理的生物多样性信贷，抵消和证书框架，以扩大私营部门在生物多样性保护方面的投资。具体来说，TNC支持根据遵守TNC缓解原则的计划来生成受规范的“信用”，以用于缓解合规性。TNC将支持创建公开管理的慈善“证书”计划，这些计划实施了政府采用的定义和可衡量的国家目标，作为其对昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架（GBF）的国家贡献；这些公开管理的“战略生物多样性证书”不应用于抵消目的。证书，信用和偏移都不应在全球二级市场中是可贸易的金融工具，尽管它们在一个国家或程序化管辖区的二级市场中可能可以交易。生物多样性学分可以采用不同的形式（请参阅附件1）：
MAPCOMP：一个基于安全视图的协作分析框架，用于JOIN-GROUP-AGGRECATION
摘要 - 本文介绍了MapComp，这是一个基于视图的新型框架，以促进合作分析的结合组 - 聚集（JGA）查询。通过特殊精心制作的物质视图和组合协议的新颖设计，MAPCOMP删除了重复的加入工作负载，并加快了随后的GA，从而提高了JGA查询执行的效率。为了支持连续的数据更新，我们实现的视图提供了独立的有效载荷功能，并带来了显着提高视图的效率，并使用免费的MPC开销来刷新。此功能还允许GA的进一步加速，我们在其中设计了多个优于先验工作的新颖协议。值得注意的是，我们的工作代表了使用实质性视图加快安全协作JGA查询的第一个努力。我们的实验在我们的视图操作和GA协议方面有了很大的改进，达到了零刷新时间和1140。分别比基线快5×。此外，我们的实验证明了MAPCOMP的重要优势，达到2189。9倍效率的提高与执行查询八次时基于非视图的基线相比。