XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHSV
皮肤类型分析通过计算机视觉和最近的邻居
这个提出的计算机视觉系统是一种创新的解决方案，可以帮助在皮肤病学诊断和个性化护肤方面革命性。在使用最新的图像分析技术时，该系统拾取了与皮肤类型，色调以及其他皮肤问题有关的基本属性，例如痤疮，色素沉着甚至细纹。这可以通过在HSV和YCBCR颜色空间中进行转换来精确确定皮肤，从而精确地确定皮肤，无论是否有任何照明或环境条件，都可以精确地确定皮肤的细分。Fitzpatrick肤色分类与K-最近的邻居（KNN）一起使用，以在音调上有很大的差异，因此具有包含和准确的结果。它通过使用一式式编码和余弦相似性来映射针对策划产品数据库的独特皮肤配置文件，从而为用户提供可行的见解。它被放置在一个基于网络的平稳平台中，该平台将允许实时视频和电子商务集成，为不同的方法集创建友好且易于访问的体验。
肥胖对NK细胞的抑制作用SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）...表达IL
抽象背景胶质母细胞瘤（GBM）是一种高度免疫抑制且通常是致命的原发性脑肿瘤，缺乏有效的治疗选择。GBM包含GBM干细胞（GSC）的亚群，这些细胞（GSC）在肿瘤起始，进展和治疗耐药性中起着核心作用。溶瘤病毒，尤其是单纯瘤疱疹病毒（OHSV），在癌细胞中选择性地复制并触发抗肿瘤免疫力 - 这种现象称为“原位疫苗”作用。尽管Talimogene laherparepvec（T-VEC）是由粒细胞巨噬细胞 - 粘合式刺激因子（GM-CSF）配备的OHSV，是食品和药物管理（FDA）的黑色素瘤批准，其在GBM患者中的使用尚未报道。白介素2（IL-2）是另一种已建立的免疫疗法，可刺激T细胞生长并策划抗肿瘤反应。IL-2是黑色素瘤和肾细胞癌的FDA批准，但尚未在GBM中进行广泛评估，IL-2治疗受其短期寿命，最小的肿瘤积累和明显的全身毒性的限制。我们假设通过OHSV对IL-2的局部肿瘤内表达将避免系统性IL-2相关的治疗缺陷，同时产生有益的抗肿瘤免疫力。方法我们使用Flip-Flop HSV BAC系统开发了G47Δ-MIL2（A OHSV表达IL-2），以在肿瘤微环境（TME）内局部传递IL-2。然后，我们测试了其在原位小鼠GBM模型（005 GSC，CT-2A和GL261）中的功效，并通过流式细胞仪和免疫组织化学评估了处理过的肿瘤和脾脏中的免疫谱。结果G47Δ-MIL2显着延长了中位生存期，而没有任何可观察到的全身性IL-2相关毒性在005和CT-2A模型中，而在GL261模型中没有GL261细胞对HSV感染的非耐受性。在005 GBM模型中G47Δ -MIL2的治疗活性与CD8 + T细胞的肿瘤内浸润增加有关，严格依赖于TME内IL -2的释放，而CD4 + T细胞完全消除了治疗效果。使用抗PD-1免疫检查点阻滞并不能改善G47Δ-MIL2的治疗结果。结论我们的发现表明，G47δ -MIL2有效，刺激抗肿瘤免疫力针对原位GBM，并且也可能针对GSC。OHSV表达IL-2可能代表了一种值得在GBM患者中进一步探索的药物。
基因组编辑技术作为针对病毒病原体的细胞防御
病毒传染病是对世界人口福利的重要威胁。除了广泛的急性急性病毒感染（例如登革热）和慢性感染[基因组编辑技术，包括定期间隔短的短膜重复序列（CRISPR） - 千里相关（CAS）蛋白质（CAS）蛋白质，锌 - 纤维细胞核酸酶（ZFN），转录激活剂类似激活剂效应核酸酶（TALENS）在模型中都在模型中进行了基本的临床治疗方法，用于新的临床疾病和新的临床疾病。基因组编辑工具已用于消除潜在感染并为新感染提供抗性。越来越多的证据表明，基于基因组编辑的抗病毒策略的设计很容易设计，并且可以通过包括新兴冠状病毒在内的各种病毒病原体（包括新兴的病原体）来迅速适应感染。在这里，我们回顾了基因组编辑技术的开发和应用，以防止或消除由HIV，HBV，HPV，HSV和SARS-COV-2引起的感染，并讨论最新进展如何启发基因组对病毒感染疾病的新型治疗的进一步发展。
使用机器学习的自主无人机强制着陆现场预测
无人驾驶汽车或无人机正在越来越多的应用中使用，包括监视，搜索和救援以及环境跟踪。但是，意外的发动机问题，发动机故障和飞行表面的崩溃可能需要强迫着陆，使无人机及其周围环境处于危险之中。如果无人机安全地降落的能力（例如建筑物或树木）有任何障碍，则必须能够返回其紧急着陆点。因此，在这些紧急情况下，可以迅速识别安全着陆场所的自动化技术。本文提出了一种创新的方法，该方法添加了特征提取，包括HOG，HSV，LBP和SFIT。gmm，SVM和使用机器学习技术本能地选择适当的无人机造成的着陆点的内核。通过使用机器学习和功能提取技术，我们在基线上提高了40％的精度。所提出的系统集成了来自多个来源的数据，包括地形图，卫星图像和板传感器。机器学习算法预测了可能的着陆点。注释的数据集，其因素，包括地形高度，土地覆盖类型，坡度和与障碍物的接近度用于训练这些算法。尤其是人工神经网络或ANN。
综合，新型伊萨蛋白Schiff碱金属复合物的光谱表征：生物活动评估和分子对接研究
摘要：Ganciclovir（GCV）在治疗和管理眼病毒感染（例如单纯疱疹病毒（HSV）和巨细胞病毒（CMV）视网膜炎）中起着至关重要的作用。然而，GCV的角膜渗透率低，整个膜的渗透性较差，并且药物生物利用度较差，这在治疗眼病方面构成了挑战。除此之外，传统的局部眼药器（例如眼滴，凝胶和药膏）具有限制，例如撕裂较差，药物的停留时间差，频繁的给药间隔，剂量浪费以及系统性吸收过多，导致差的Ocular Bioavaiailito。已经研究了许多策略，以改善GCV的角膜渗透和眼生物利用度。杂志评论是使用2001 - 2023年的图书馆研究方法撰写的，其中包含有关眼科药物输送系统的Ganciclovir配方的信息。杂志评论讨论了一些实现GCV治疗目标的方法。这篇综述的结果表明，其中一些方法，包括脂质体，微乳液，纳米颗粒微球，聚合物纳米颗粒和金纳米颗粒，可以通过增加渗透率，渗透性，生物可利用性GCV以及眼球中的生物可利用性GCV来改善GCV的常规配方。
质量框架概念
− the ZHAW has formulated general quality standards that guide its actions, − the ZHAW sets itself concise general strategic goals (in the form of its university strategy and other strategies) based on social, economic, educational and financial policy conditions as well as legal requirements and overarching guidelines, − the Schools/F&S/R and the HSL/HSV – building on the strategic foundations – set themselves coordinated specific strategic goals (in the form of School而且，在适用的情况下，制定和部门的策略和功能策略），考虑到专业，教育，社会理论和纪律调查结果以及内部和外部利益相关者的需求和要求 - Zhaw的决策，无论是在可能的情况下，无论在任何可能的情况下，都可以通过证据（知情）（知情了），在各种驾驶员或策略中都可以在策略中及其策略，并在策略中及其范围内的ZHAW，并构成了ZHAW的策略，并构成了ZHAW的策略，并构成了ZHAW的范围内的策略，并构成了ZHAW的范围内的策略，并构成了ZHAW的范围。在理论上和经验上与内部和外部同伴和利益相关者以及 - 学校/F＆S/R和HSL努力积极保护必要的资源以及所需的组织条件，教学和持续教育（共同称为“教育”），理论上和经验上的研究和商业服务，以及与内部和外部同伴和利益相关者以及 - 学校/F＆S/R的对话。
使用车辆停车空间检测系统...
人工智能的存在（AI）改变了技术景观，并为人类的生活带来了重大变化。在印度尼西亚，有一家未来的学院（OFA）轨道公司，专注于人工智能4工作（AI 4 Jobs）计划。AI 4工作旨在增强人工智能（AI）的个人能力，以准备进入不断增长的工作世界。AI 4 Jobs计划设计了各种模块，包括了解AI概念，技术技能，职业道德方面和职业准备就绪。在这项研究中，重点是“使用计算机视觉方法填充停车空间车辆的检测系统”。为了完成任务，AI网站是通过使用HSV颜色空间（色调，饱和度，价值）的AI计算机视觉域而构建的，而OPENCV库是图像处理中的一种常见方法，可将车辆与背景区分开来确定4轮车辆停车场的布置通过OFA的AI 4工作计划，研究人员设法获得了有关AI和磨练技术技能的广泛知识，这些知识是处理AI技术的开发。此外，该计划还提供了对Diera AI的职业道德和职业准备的见解。关键字：AI，伦理，图像，计算机视觉。
使用 VGG16 架构的迁移学习进行皮肤癌分类（Kaggle 数据集案例研究）
皮肤癌是一种严重且可能危及生命的疾病，影响着全球数百万人。早期发现和准确诊断对于成功治疗和改善患者预后至关重要。近年来，深度学习已成为医学图像分析的有力工具，包括皮肤癌的诊断。使用深度学习诊断皮肤癌的重要性在于它能够快速准确地分析大量数据。这可以帮助医生就患者护理做出更明智的决定并改善整体结果。此外，可以训练深度学习模型来识别人眼可能无法看到的细微模式和特征，从而实现更早的发现和更有效的治疗。本研究使用预先训练的视觉几何组 16 (VGG16) 架构对皮肤癌图像进行分类，并将图像转换为其他色阶，称为：1) 色相饱和度值 (HSV)、2) YCbCr、3) 灰度以供评估。结果表明，在现场条件下使用 RGB 和 YCbCr 图像创建的数据集很有前景，分类准确率为 84.242%。还用其他流行的架构对数据集进行了评估和比较。分析了 VGG16 对每个色阶图像的性能。此外，还从不同的层中提取了特征参数。用 VGG16 感受提取的层，以评估特征参数对疾病进行分类的能力。
用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的
二氧化碳和基于木质素的可持续聚合物，
摘要：舌头疾病的诊断是基于对各种舌头特征的观察，包括颜色，形状，质地和水分，这些特征表明患者的健康状况。舌色是一种这样的特征，在识别疾病和疾病进展水平方面起着至关重要的功能。随着计算机视觉系统的发展，尤其是在人工智能领域，在获取，处理和分类舌头图像方面取得了重要进展。本研究提出了一个新的成像系统，以分析和提取不同颜色饱和的舌色特征，并在五种颜色空间模型（RGB，YCBCR，HSV，LAB和YIQ）的不同光条件下。使用六个机器学习算法（即幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Neareart Neight（KNN），DICKERT（NB），决策树（DTS），森林（DTS），森林（dts），森林（dts），fortive（dts fornes forter（dts forter）（dts），训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。 从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。 基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。 因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。