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人工智能在跨平台定制 AR 数据中的作用
同时，目标的 AR 轮廓符号将基于 UGV 车载视觉传感器的点云，使用 AI 算法合成 AR 数据。AI 还可以执行以下功能：警告倾覆可能性、确定安全路径、检测突然出现的阻碍移动的威胁、标记需要特别注意的区域的视觉警告、分析土壤的高光谱图像以识别其表面的变化（这是简易爆炸装置或地雷的人工伪装的标志）、在自然景观背景下识别伪装。所有此类识别结果都将以 AR 符号的形式呈现。这种合成的 AR 符号可以在没有视频流的情况下发送给 MUM-T 内的指挥所操作员或其他车辆，以最大限度地减少流量，或者与预加载的 AR 符号结合使用以合并到完整视频流中。在这种情况下，有必要解决将车载 AR 数据生成工具与 UGV 架构集成的问题，并在它们与 BMS 的连接集中化程度方面找到一个折衷方案。在 MUM-T 内部这也非常重要。
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
cysiam宣布与CrowdStrike合作，以增强英国国防供应链的网络弹性
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儿童青少年焦虑和抑郁的跨大陆环境和全基因组关联研究
儿童和青少年的焦虑和抑郁应受到特别关注，因为它们是一个公共卫生问题，会对发展和心理健康产生毁灭性和长期影响。从遗传易感性到环境压力源等多种因素都会影响患上这些疾病的风险。本研究旨在了解环境因素和基因组学如何影响三个群体中儿童和青少年的焦虑和抑郁：青少年大脑和认知发展研究（美国，9-10 岁；N=11,875）、外化障碍和成瘾脆弱性联盟（印度，6-17 岁；N=4,326）和 IMAGEN（欧洲，14 岁；N=1888）。我们进行了数据协调，并使用线性混合效应模型、递归特征消除回归和 LASSO 回归模型确定了环境对焦虑/抑郁的影响。随后，通过大型分析和荟萃分析对所有三个队列进行了考虑了重要环境因素的全基因组关联分析，然后进行了功能注释。结果表明，多种环境因素导致发育过程中焦虑和抑郁的风险，其中早期生活压力和学校支持指数对所有三个队列的影响最为显著且一致。在荟萃分析和大型分析中，chr11p15 中的 SNP rs79878474 成为与焦虑和抑郁相关的特别有希望的候选者，尽管未达到基因组显著性。对元分析和巨分析中最有希望的 SNP 映射的常见基因进行基因集分析，发现在 chr11p15 和 chr3q26 区域中，在钾通道和胰岛素分泌功能方面有显著富集，特别是 chr11p15 中分别由 KCNC1、KCNJ11 和 ABCCC8 基因编码的 Kv3、Kir-6.2、SUR 钾通道。组织富集分析显示小肠中显著富集，
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
tiago高度冗余机器人用于抓握操作的姿势优化
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TGF-β和生长抑素信号的串扰...
尽管影响人胰腺的绝大多数癌症是胰腺导管腺癌（PDAC），但还有其他几种源自该器官的非分泌细胞的癌症类型，即，胰腺神经内分泌肿瘤（Pannet）。PDAC和PANNET的基因组分析表明，某些信号传导途径，例如通过转化生长因子B（TGF-B）触发的信号传导途径经常改变，突出了它们在胰腺肿瘤发展中的关键作用。在PDAC中，TGF- B起双重作用，在健康组织和肿瘤发育的早期阶段充当肿瘤抑制剂，但在后期肿瘤进展的启动子。该肽生长因子充当上皮到间质转变（EMT）的有效诱导剂，这是一种发展程序，将其他固定的上皮细胞转化为具有增强转移潜力的侵入性间质细胞。tgf- b通过涉及受体调节的SMAD蛋白，SMAD2和SMAD3的规范SMAD途径以及常见者SMAD，SMAD4以及SMAD独立的途径，即，ERK1/2，PI3K/AKT和Somatotatin（SST）。积累证据表明TGF-B和SST信号之间的串扰不仅在PDAC中，而且最近在Pannet中也是如此。在这项工作中，我们回顾了两种途径之间有关信号相互作用的可用证据，我们认为这具有潜在的潜力，但尚未完全理解对胰腺癌发展和/或进展以及新型治疗方法的重要性。
一个综合数字平台，用于优化作物生产和气候智能农业
FARMTECH的主要组成部分是疾病管理，它可以尽早发现作物疾病并建议有效的治疗方法，从而最大程度地减少昂贵的干预措施。当地市场见解模块提供了及时的市场趋势更新，从而帮助农民做出明智的销售决策。此外，综合的电子营销公司Farmmart促进了农民与买家之间的直接交易，从而确保了公平的定价和提高的盈利能力。为了解决劳动力短缺，FarmTech提供了劳动力提供服务，在高峰季节将农民与熟练的农民联系起来，以维持运营效率。总体而言，FarmTech是一种全面的农业解决方案，减轻风险，同时提高现代农业的市场获取，生产力和可持续性。