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有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
幽门螺杆菌感染和2型...
抽象的幽门螺杆菌是最常见的人类病原体之一，可能引起胃肠道（GI）疾病，包括简单的胃炎，胃溃疡和恶性胃炎。在某些情况下，例如免疫缺陷和潜在疾病，它可能是机会性感染。糖尿病（2型）（T2DM）是幽门螺杆菌的潜在疾病之一。由于在糖尿病患者中观察到胃肠道问题，因此有必要治疗幽门螺杆菌感染。在这篇综述中，我们的目的是根据流行病学调查评估幽门螺杆菌和T2DM之间的可能关系，该研究从数据库中检索出的70项研究，包括Scopus，PubMed和Google Scholar，介绍了H. Pylori和T2DM之间的关系，并讨论了此相关性的背景机制。根据我们的研究结果，不同的研究表明，幽门螺杆菌在2型糖尿病患者中比健康的个体或非糖尿病患者更为普遍。原因是幽门螺杆菌感染引起的炎症和炎症细胞因子的产生以及该细菌与糖尿病有关的细菌的不同激素失衡。通过追踪糖尿病患者的抗幽门螺杆菌抗体，以及> 75％患者的消化问题等症状的发生，可以得出结论，该细菌和T2DM之间存在关系。考虑到证据，至关重要的是，在T2DM患者中评估幽门螺杆菌感染的可能性，以使患者的医疗过程受到更高的谨慎态度。
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
植物 - 感染真菌相互作用
1植物医疗系，安登国立大学，安东斯36729，大韩民国； smvahsan@gmail.com 2 Applied Biosciences，Kyungpook国立大学，Daegu 41566，大韩民国； inmamumrassel@gmail.com（m.i.-u.-h.）; ashim@knu.ac.kr（a.k.d.）3植物与土壤科学系，美国德克萨斯州科技大学基因组学研究所，德克萨斯理工大学，德克萨斯州拉伯克，美国德克萨斯州79409； mrahman@bsmrau.edu.bd 4 4602，杜姆基杜姆基Patuakhali科学技术大学昆虫学系8602； mahiimam@pstu.ac.bd 5 5 Kumho Life Science Laboratory，Chonnam国立大学，Gwangju 61186，大韩民国； ncpaulcnu@gmail.com 6大加工大学大麻生物技术学院，朝鲜共和国安东斯36729 *通信：hwchoi@anu@anu.ac.kr3植物与土壤科学系，美国德克萨斯州科技大学基因组学研究所，德克萨斯理工大学，德克萨斯州拉伯克，美国德克萨斯州79409； mrahman@bsmrau.edu.bd 4 4602，杜姆基杜姆基Patuakhali科学技术大学昆虫学系8602； mahiimam@pstu.ac.bd 5 5 Kumho Life Science Laboratory，Chonnam国立大学，Gwangju 61186，大韩民国； ncpaulcnu@gmail.com 6大加工大学大麻生物技术学院，朝鲜共和国安东斯36729 *通信：hwchoi@anu@anu.ac.kr
巡航起源 - 执法互动计划
巡航起源配备了一个传感器套件，该套件由相机，雷达和雷达（Radars and LiDars）组成，在原点的外部可见。类似于螺栓，外部传感器阵列使Cruise Origin可以收集有关其环境的信息并为系统的驾驶决策提供信息。原点是一台计算机，该计算机包括系统的“大脑”。计算机及其冗余备份，旅行时乘客将看不到或无法访问。自主技术是通过迅速综合传感器套件收集的信息来通过感知（了解环境），预测和计划（评估给定环境的车辆可能的安全路径或轨迹）和控制措施（驱动器操作）来告知行为的工作。有关巡航起源系统如何工作的更多信息，并被设计为安全驱动程序，请在此处和我们的引擎盖介绍中提供的GM安全报告中提供。3,4
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
气候变化，范围变化和多养相互作用
气候变化是对生物多样性和生态系统功能的最严重威胁之一。当前的温度变化速率主要由化石燃料的人类组合驱动，远远超过至少10，000年（较低的PleistoCene）和更长的时间（IPCC，2014年）。最后一次重大的气候变化事件引起了巨大的灭绝，导致许多大型四足动物突然灭亡，包括诸如羊毛猛mm，羊毛犀牛，毛s，牛皮龙，巨型麋鹿，巨型麋鹿，saber齿的虎和dire虎[1]等特征物种[1]。在先前的气候变化事件时，景观之间的主要差异之一是当前的景观是，生物圈现在由单个物种Homo Sapiens Sapiens主导，该物种已深刻改变并简化了许多陆地和水生生态系统。因此，除了气候变化外，自然生态系统还因其他人类引起的变化而改变了，包括森林砍伐，富营养化，过度收获，非本地物种的引入和各种类型的污染。因此，物种和种群受到多种压力源的挑战，使他们更难适应气候制度的快速变化。人们可以强烈认为我们不再生活在全新世，而是在人类世[2,3]。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。