特朗普想要更宽松的人工智能护栏。为什么加州尽管今年通过了 20 多项人工智能法案,却可能不会反击 | 加价
背景:寻找生物标志物以识别合适的免疫检查点抑制剂(ICI)疗法的候选者。我们评估了下一代免疫检查点淋巴细胞激活基因-3(SLAG-3)的可溶水平,以及其与循环T淋巴细胞亚群的关联可能会构成一种新型的生物标志物,以预测ICI疗法的结果。方法:使用多重免疫测定法分析了n = 84例接受ICI治疗的晚期固体癌症患者的循环水平,并伴随着外周血单核细胞(PBMC)的流量细胞仪分析。RESULTS: Uni- and multivariate analysis shows that patients with higher sLAG3 concentrations before ICI therapy had a signi fi cantly impaired progression-free (PFS) and overall survival (OS) (HR PFS : 1.005 [95%CI: 1.000 – 1.009], p = 0.039; HR OS : 1.006 [95% CI: 1.001 – 1.011], p = 0.015).与具有增加相比的患者相比,基线和1-2个周期之间的比率降低的患者的CD4/CD8细胞比率及其在治疗过程中的动力学是PFS和OS的强烈预测指标(P = 0.012,HR:3.32)。结合Slag3和CD4/CD8比的免疫学评分显示出最高的预测潜力(HR OS:10.3)。结论:未来的前瞻性验证,SLAG3和相关的循环T细胞子集可以用作非侵入性预测标记,以预测ICI疗法的结果,以帮助将来识别理想的ICI候选者。
摘要。松散的棕榈果(LPF)是一种油棕果,已从其堆中成熟并掉落,含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效,因为它们需要人类的控制和监督。常规方法,例如机械和滚筒型LPF收集器,由于LPF散布在广泛的人工林上,因此效率低下。因此,必须使用自主LPF检测系统。但是,基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰,而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外,使用图像深度(RGB-D)准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野,LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统(ROS)中,以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74%的平均准确性(MAP@IOU 0.5),平均损失为0.124,检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定,算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米,而Y坐标的差异仅为1.80厘米。
膨胀蛋白是一组古老的细胞壁蛋白,在陆生植物及其藻类祖先中普遍存在。在细胞生长过程中,它们促进细胞壁的纤维素网络被动屈服于膨压产生的拉伸应力,而没有酶活性的证据。膨胀蛋白还与果实软化和其他发育过程以及对环境压力和病原体的适应性反应有关。植物中的主要膨胀蛋白家族包括作用于纤维素-纤维素连接的 α -膨胀蛋白 (EXPA) 和可作用于木聚糖的 β -膨胀蛋白。EXPA 介导酸性生长,这有助于生长素和其他生长剂使细胞壁增大。包括许多植物病原体在内的各种微生物的基因组也编码被称为类膨胀蛋白 X 的膨胀蛋白。膨胀蛋白被认为会破坏横向排列的多糖(尤其是纤维素)之间的非共价键,从而促进细胞壁松弛,发挥各种生物学作用。
1西北大学食品科学技术学院,中国710069; lianyan5517@126.com(y.l。 ); wufanhua_1@163.com(F.W. ); 18802945129@163.com(f.x。 ); 20200084@nwu.edu.cn(T.M. ); zhaohaoan@nwu.edu.cn(H.Z.) 2农业与农村事务部FU茶加工和利用率的主要实验室,中国西亚阳712044; zhuxf819@163.com(X.Z. ); huxin@hotmail.com(X.H.) 3山东农业科学学院/国家工程研究中心和玉米/国家小麦育种国家密钥实验室,科学技术部/小麦生物学和遗传改善实验室,北黄和霍伊河河谷,农业/山东省技术创新中心的北黄和霍伊河谷,用于wudaying2020@163.com(d.w.); bestgaoxin@126.com(X.G.) 4 Xianyang Jingwei Fu Tea Co.,Ltd.,Xianyang 712044,中国 *通信:caowei@nwu.edu.cn†这些作者对这项工作也同样贡献。1西北大学食品科学技术学院,中国710069; lianyan5517@126.com(y.l。); wufanhua_1@163.com(F.W.); 18802945129@163.com(f.x。); 20200084@nwu.edu.cn(T.M.); zhaohaoan@nwu.edu.cn(H.Z.)2农业与农村事务部FU茶加工和利用率的主要实验室,中国西亚阳712044; zhuxf819@163.com(X.Z.); huxin@hotmail.com(X.H.)3山东农业科学学院/国家工程研究中心和玉米/国家小麦育种国家密钥实验室,科学技术部/小麦生物学和遗传改善实验室,北黄和霍伊河河谷,农业/山东省技术创新中心的北黄和霍伊河谷,用于wudaying2020@163.com(d.w.); bestgaoxin@126.com(X.G.)4 Xianyang Jingwei Fu Tea Co.,Ltd.,Xianyang 712044,中国 *通信:caowei@nwu.edu.cn†这些作者对这项工作也同样贡献。4 Xianyang Jingwei Fu Tea Co.,Ltd.,Xianyang 712044,中国 *通信:caowei@nwu.edu.cn†这些作者对这项工作也同样贡献。
2022 年 9 月 27 日 — Hatchie-Loosahatchie 生态系统恢复研究。40-41 岛综合措施。Goodwin 路。Sully Carter 路。40 岛路。1 ppi 河堤。
摘要:深度学习 (DL) 算法在无损评估 (NDE) 中的应用正成为该领域最有吸引力的主题之一。作为对此类研究的贡献,本研究旨在研究 DL 算法在使用激光超声技术检测和评估螺栓接头松动度方面的应用。本研究基于关于螺栓头板真实接触面积与超声波穿过时损失的导波能量之间关系的假设进行。首先,分别使用 Q 开关 Nd:YAG 脉冲激光器和声发射传感器作为激励和感应超声信号。然后,使用超声波传播成像 (UWPI) 过程创建 3D 全场超声数据集,之后应用多种信号处理技术来生成处理后的数据。通过使用基于 VGG 类架构的回归模型的深度卷积神经网络 (DCNN),计算估计误差以比较 DCNN 在不同处理数据集上的性能。还将所提出的方法与 K 最近邻、支持向量回归和深度人工神经网络进行了比较,以证明其稳健性。因此,发现所提出的方法显示出结合激光生成的超声波和 DL 算法的潜力。此外,信号处理技术已被证明对自动松动估计的 DL 性能具有重要影响。
所有生命周期阶段的原材料采集,运输到制造工厂以及制造阶段(A1-A3)占所有影响类别的结果。这项研究评估了许多库存和环境指标。这六个影响类别被认为成熟到足以包括在III型环境声明中。正在开发和定义其他类别,LCA应继续进步,但是EPD用户不得为比较目的使用其他措施。总体结果与对绝缘产品寿命周期的期望一致,因为该产品在使用阶段与能源消耗无关。将最终产品运输到配电设施(A4)是这些影响类别的第二高贡献者。
2013 年 5 月,在德国考古研究所 (DAI) 的指导下,MayaArch3D 项目 (http://www.mayaarch3d.org) 委托进行机载 LiDAR (光检测和测距) 任务,收集位于洪都拉斯科潘的联合国教科文组织世界遗产和古玛雅城市周围景观的遥感数据。 这次任务有四个目标:首先,为科潘的研究和文化资源管理生成新的、更精确的考古地图。其次,定位以前未记录的考古结构或特征。第三,结合 LiDAR 和地面检查数据,提高生态和地形多样化景观中的数据准确性。第四,开发新的 LiDAR 数据集,这些数据集可以与其他考古数据集成并托管在 3D WebGIS 中,以增强研究人员、文化遗产管理者和公众的数据可访问性和研究可能性,同时通过向不同用户组提供适当级别的访问权限保护专有数据。