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在协作机器人中用于人类跟踪的凸轮速算法
2Senior Developer电子健康解决方案，Amman，Jordan摘要：本文考虑了在协作机器人工作区域中用于人类跟踪的凸轮移算法的复杂实现。该研究涵盖了凸轮缩影的算法和数学基础，详细介绍了用于提高跟踪准确性的基本原理和数学模型。在Pycharm环境中开发了一个Python程序，以考虑到实时处理和与机器人系统集成等方面，以有效地实施该算法。该研究对跟踪速度进行了全面评估，研究了算法在不同条件下的有效工作以及它如何影响系统的整体灵敏度。结果证明了凸轮班算法在提供准确和及时的跟踪方面的有效性，突出了其对动态和交互式环境的适用性。这项工作有助于通过提高跟踪功能，在共享工作领域获得更好的互动和安全性来优化协作机器人的性能。
用于实时工具跟踪的混合跟踪模块，用于自主外观
摘要 - 镜头已成为微管外科领域中有希望的视觉解决方案。但是，手动重新定位构成了挑战，导致中断破坏了手术流。因此，出现了对免提外观控制控制的需求。本文介绍了一种基于位置的视觉控制控制方法，包括检测模块，混合跟踪模块和一个控制模块，该模块调整了机器人摄像头持有器以遵循外科手术工具。集成了混合模块，以跟踪和预测外科手术工具的未来位置，以最大程度地减少系统延迟。所提出的系统由带有眼睛的立体声相机的7度机器人操纵器组成。使用跟踪误差和中心误差指标评估了三种替代方法（卷积神经网络，粒子滤波器-PF，光流 - OF）的比较分析。结果显示，平均误差为9。84±0。08毫米缓慢运动（2。5 cm/s）和13。11±0。 39毫米快速运动（4 cm/s）。 最后，进行了一项用户研究，以调查所提出的系统是否有效地减少了用户的工作量与相机的手动重新定位相比。11±0。39毫米快速运动（4 cm/s）。最后，进行了一项用户研究，以调查所提出的系统是否有效地减少了用户的工作量与相机的手动重新定位相比。
在空间和时间上使用X射线跟踪的Simba胶囊在小肠中的微生物组分析
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，由于其复杂的病因涉及遗传，环境和生活方式因素，对早期发现和干预提出了重大挑战。这项研究利用人工智能（AI）的创新潜力（AI）通过偶像平台来模拟AD的进展。在这项研究中，我们关注两种APOE基因型对疾病发展和进展的影响。我们的纵向虚拟主题模拟以广泛的医学文献和遗传信息为基础，探讨了特定的遗传变异，APOEε3/4和ε4/4及其在AD异质性中的作用之间的细微相互作用。尽管与新兴技术相关的潜在局限性，包括AI模拟对现实世界情景的转换性和遗传变异的范围，但这项研究提供了对早期生物标志物的关键见解和AD的进展模式。这项研究的未来细分市场（第2部分和第3部分）将扩大分析，以涵盖更广泛的遗传因素及其相互作用，从而增强对AD的理解并为个性化干预策略铺平道路。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。 我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
使用Yolo模型通过多头注意机制增强的Yolo模型的Apple检测，深度估计和跟踪的无缝深度学习方法
摘要：考虑到精确的农业，最新的技术发展引发了几种新工具的出现，这些工具可以帮助自动化农业过程。例如，在果园中准确检测和计数苹果对于最大程度地提高收获和确保有效的资源管理至关重要。但是，传统的技术在果园中识别和计算苹果存在一些内在困难。为了识别，识别和检测苹果，Apple目标检测算法（例如Yolov7）表现出很大的反射和准确性。但遮挡，电线，分支和重叠构成严重的问题，以精确检测苹果。因此，为了克服这些问题并准确识别苹果并在复杂的背景下从基于无人机的视频中找到苹果的深度，我们提出的模型将多头注意系统与Yolov7对象识别框架结合在一起。此外，我们还提供了实时计数的字节式方法，这可以保证对苹果的有效监控。为了验证我们建议的模型的功效，对当前的几种Apple检测和计数技术进行了彻底的比较评估。结果充分证明了我们的策略的有效性，该方法不断超过竞争方法，以相对于精度，回忆和F1分别获得0.92、0.96和0.95的非凡精确度，而低MAPE的低MAPE为0.027。
建模3D点云对象跟踪的连续运动
带有LIDAR点云的3D单一对象跟踪（SOT）的任务对于各种应用程序（例如Au au sosos驱动器和机器人）至关重要。但是，现有方法主要依赖于外观匹配或仅在两个连续的框架内进行匹配或运动模拟，从而俯瞰3D空间中对象的远程连续运动属性。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的信息，将每个曲目视为连续的流：在每个时间戳上，只有当前框架被馈入网络工作，以与存储在存储库中的多帧历史特征进行交互，从而有效利用了序列信息的有效利用。为了实现有效的跨帧消息传递，混合注意机制旨在说明远程关系建模和局部几何特征提取。此外，为了增强多帧特征的利用来进行健壮的跟踪，提出了一种对比性的增强策略，该策略使用地面真相轨迹来增强训练序列并促进对比方式的歧视误差。广泛的实验表明，所提出的方法在多个基准上通过重要的婚姻优于最先进的方法。
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
粪便指标的多样性在不同宿主之间肠球菌：对水污染源跟踪的重要性
摘要：肠球菌spp。是动物肠道中存在的常见细菌，并用作水生环境中的粪便指标。另一方面，肠球菌也称为机会性病原体。阐明其在家畜的肠道中的组成可以帮助估计水生环境中粪便污染的来源。然而，仍然缺乏有关动物宿主中肠球菌物种和组成的信息（人类除外）。在这项研究中，使用选择性培养基从牛，猪，鸟类和人类的粪便中分离出肠球菌。使用质谱技术鉴定肠球菌物种，每个宿主的特征都以多样性和聚类分析为特征。最主要的物种是牛中的海埃拉，鸟类中的粪肠球菌和猪和人类的粪肠球菌。牛的α多样性最高，个体间和牲畜的多样性高。猪和人类中的主要肠球菌物种是相同的，聚类分析表明，两个宿主物种中的大多数聚集在一起。
气候缓解融资跟踪的共同原则
《巴黎协定3》设定了将全球平均温度升高升至高于工业前水平的2°C以下的目标，并追求将其限制为1.5°C。支持这一目标，由政府间气候变化小组（IPCC）进行的有关全球变暖的特别报告（IPCC）总结了当前对气候变化的科学理解，强调了温度升高的严重后果，即1.5°C以上的温度升高会导致，并表明需要避免经济的许多领域的结构变化，以避免这种情况的结构变化。根据其发现，该报告强调了需要尽早采取行动以在2030年产生实质性结果。在巴黎协定的背景下，共同的原则得到了加强。Updating the Principles, including the list of eligible activities, has involved (i) consideration of new mitigation activities that are required in order to achieve the structural changes in the economy pointed out by the IPCC as necessary to achieve the goals of the Paris Agreement, and (ii) avoidance of identifying as climate mitigation finance activities that, despite reducing greenhouse gas (GHG) emissions in the short term, risk locking in emissive technologies over long periods of时间并与所需的结构变化相反，从而破坏了长期温度目标。