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深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
深度学习在计算机视觉中的作用
本文探讨了深度学习在计算机视觉领域的关键作用。计算机视觉是一门使机器能够感知和理解视觉信息的研究，随着深度学习技术的出现，计算机视觉取得了重大进展。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性，这促使人们需要先进的方法。由神经网络和卷积神经网络 (CNN) 驱动的深度学习通过提供端到端学习、特征表示和适应性彻底改变了计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用，包括图像分类、对象检测、语义分割和视频分析。它还介绍了深度学习的优势，例如它能够处理大规模数据集并具有良好的泛化能力。然而，本文也探讨了挑战和局限性，包括对标记数据的需求和计算要求。本文最后强调了最近的进展和未来的方向，例如迁移学习、生成对抗网络 (GAN) 和注意力机制，强调了在这个快速发展的领域持续研究和开发的重要性。总体而言，深度学习已成为计算机视觉领域的关键工具，并有可能对各个领域和应用产生重大影响。
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
基于深度强化学习的调度...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 VHL Lopes · 2022 · 被引用 1 — 作者 VHL Lopes · 2022 被引用 1 与信道建模和仿真相关，特别关注... 采用的块结构可以表示标准的多帧组织。 17 页
绿色过渡不需要深海开采矿物
一个例子是材料效率和资源替代方面的持续创新。这已经导致电池技术的矿物质需求发生了变化。例如，锂铁磷酸锂电池既不依赖于镍或钴，也不取决于四个目标深海矿物中的两个。这种新电池类型现在代表了全球电动汽车电池电池市场的近三分之一，并且该市场规模预计在未来五年内将增加一倍，仅此而已，全球钴的需求减少了16％。
InstaDeep CB Insights AI 前 100 名 2021 年
关于 InstaDeep InstaDeep 成立于 2014 年，是欧洲、中东和非洲地区企业决策型 AI 产品的领导者，总部位于伦敦，在巴黎、突尼斯、拉各斯、迪拜和开普敦设有办事处。凭借在机器智能研究和具体业务部署方面的专业知识，该公司在 AI 优先的世界中为其合作伙伴提供了竞争优势。利用其在 GPU 加速计算、深度学习和强化学习方面的丰富专业知识，InstaDeep 打造了新颖的 DeepChain™ 平台等产品，可解决各行各业最复杂的挑战。InstaDeep 还与人工智能生态系统的全球领导者建立了合作关系，例如 Google DeepMind、NVIDIA 和英特尔。该公司是英特尔 AI Builders 计划的一部分，并被 NVIDIA 评为首选深度学习合作伙伴。
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
![59参考[1] Chollet，F。（2018）。深度学习...](/simg/1/1f29087d56cc6482beaf288f27005e41ff13c407.webp)
59参考[1] Chollet，F。（2018）。深度学习...
[13] Ramjee，S.，Ju，S.，Yang，D.，Liu，X.，Gammal，A.E。，＆Eldar，Y。C.（2019）。 快速快速
与BCL-XL阻滞的合成致命相互作用在转移性结直肠癌的患者衍生模型中加深对西妥昔单抗的反应
摘要◥目的：大约20％的RAS野生型转移性结直肠癌（MCRC）的患者经历了对抗EGFR抗体西素单抗的客观反应，但很少实现消除疾病。肿瘤收缩的程度与长期结局相关。我们的目的是找到合理组合，通过破坏对抗凋亡分子的适应性依赖性（BCL2，BCL-XL，MCL1）来增强西妥昔单抗的效率。实验设计：实验是在患者衍生的异种移植物（PDX）和类器官（PDXO）中进行的。凋亡的底漆。促凋亡和抗凋亡蛋白复合物。通过caspase激活PDXOS和监测PDX生长来评估组合疗法的影响。结果：由314个PDX队列中的人口试验，由许多患者确定，确定46个模型（14.6％），具有明显的