本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架,遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤,进行系统的文献综述和文献收集设计,重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题:(1)人工智能时代高等教育的想象未来是什么?(2)哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系?(3)学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响?作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致,例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型(如 ChatGPT)的普遍访问,并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向,以恢复大学的主导地位,提高学生、学者和公众的高等教育质量。
注释歧义由于固有的数据不确定性,例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题,普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释,导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中,而在众多医疗环境中通常无法实现,或者产生不同的结果,或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里,我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标,即遵守多元化和个性化结果。指定,我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架(第一个d iversification,然后是角色lization)。在第I阶段,我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型,并具有约束损失,以证明预测多样性。以这种方式,在第I阶段建造了一个共同的空间,其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后,在第二阶段,我们设计了多个基于注意力的投影头,以适应来自共享潜在空间的相应专家提示,然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集(即LIDC-IDRI)的拟议模型。我们的代码将在https://github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明,我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果,从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
蓝细菌是唯一能够进行氧合光合作用的原核生物。许多蓝细菌菌株可以生活在不同的营养模式下,从光自营养和异养性到综合营养的生长。然而,允许这些生活方式之间的灵活切换的调节机制知之甚少。作为Ca-Benson-Bassham(CBB)周期和分解代谢糖降解途径中CO 2的合成代谢固定,需要密集的调节网络,以启用同时进行的反对代谢流动物。最近将Entner-Doudoroff(ED)途径视为一种糖酵解途径,该糖酵解途径与糖原崩溃中的其他途径合作。尽管通过ED途径低碳浮标,但在ED途径中对突变体的代谢分析表明,表现出明显的表型,表明该途径的强烈调节作用。小的CP12蛋白通过抑制磷酸氨基胰蛋白酶和3-磷酸甘油醛脱氢酶来下调黑暗中的CBB循环。对具有CP12变体菌株的代谢组和氧化还原水平分析的新结果扩展了CP12调节在昼夜条件下对适应外部葡萄糖供应的已知作用,以及在光中对CO 2水平的发挥作用。此外,碳和氮代谢与维持必不可少的C/N稳态密切相关。小蛋白质PIRC被证明是磷酸甘油酸突变酶的重要调节剂,该酶将这种酶鉴定为CBB循环降低糖酵解的碳分配的中心分支点。在氮饥饿实验期间,突变体D PIRC的代谢物水平改变了这种调节机制。在关键的代谢分支点调节碳分配的新机制可以确定碳流向所需化合物的靶向重定向的方法,从而有助于进一步建立蓝细菌作为绿细胞工厂,作为生物技术应用,并同时利用日光和co2。
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加,但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战,也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口,意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而,这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述,以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS,特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究,描述了 29 种不同的 IDS,并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%),其次是手动触发器,例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%),以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点,并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性,纳入的研究表明,主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外,它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员,它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
背景 - 已经开发出多种人体体外方法,人们对这些研究解决与临床(人体)药物使用和肿瘤病理生物学相关的问题的潜力非常感兴趣。这需要就如何评估现有证据的强度(即质量和数量)和此类研究的人类相关性达成一致。SAToRI-BTR(脑肿瘤研究体外方法的系统方法审查)项目旨在确定相关的评估标准,以帮助使用体外方法规划和/或评估脑肿瘤研究。目标 - 确定评估体外脑肿瘤研究质量和人类相关性的标准;评估此类标准对该领域工作的高级科学家的普遍接受度。方法 - 第一阶段涉及通过以下方式确定评估体外研究的潜在标准:(1)对脑肿瘤研究人员进行国际调查;(2)采访科学家、临床医生、监管者和期刊编辑;(3)分析相关报告、文件和已发表的研究。通过对研究结果进行内容分析,制定了脑肿瘤体外研究质量评估的初步标准清单。第二阶段由专家小组(德尔菲法)审查标准。结果 - 第一阶段的结果表明,体外研究的审查方法和质量差异很大,需要改进报告标准。确定了 129 项初步标准;删除了重复和高度特定于上下文的项目,最终有 48 项标准供专家(德尔菲法)小组审查。37 项标准达成一致,从而形成脑肿瘤研究体外研究评估的临时清单。结论 - 通过系统地整理评估标准并对其进行专家审查,SAToRI-BTR 已为体外脑肿瘤研究评估提供了初步指导。计划进一步制定该指导,包括研究适应和传播脑肿瘤研究不同子领域以及更广泛的体外领域的策略。
Smid 等人(2020 年)进行了一项系统评价,以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后,仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量:系统评价的主动学习(ASReview;van de Schoot 等人,2020 年)。在 ASReview 中,研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策(相关与不相关),该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章(即基于确定性的主动学习),ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量,同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子,ASReview 被应用于 Smid 等人(2020 年)确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章,同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行,该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测,ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview,使用每篇相关文章作为示例文章一次,并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示,贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
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图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法,以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而,这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然,由于热红外光谱的波长较长,受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中,我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后,我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术,并通过经验表明,许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题,包括糖尿病性视网膜病,糖尿病性肾病,糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸(ADMA)的水平显着升高,这是一种一氧化氮合酶(NOS)的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能,氧化应激损伤,炎症和纤维化的影响,促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联,并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
