XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPano
Alex Panoutsopoulos博士博士，于2016年从帕特拉斯大学获得分子眼科博士学位。
Alex Panoutsopoulos博士博士于2016年从帕特拉斯大学获得分子眼科博士学位，2016年。之后，他加入了加利福尼亚大学戴维斯分校，担任博士后科学家，在那里他的兴趣吸引了发育神经生物学。直到2020年，Panoutsopoulos博士深入研究了自闭症谱系障碍的复杂机制，并研究了脑发育中关键的丘脑皮层通信途径。他的贡献也扩展到确定在胚胎发育过程中唇/pa裂的出生缺陷表现至关重要的新基因。2020年后，Panoutsopoulos博士将其研究努力转移到使用源自传统小鼠模型的人类多能干细胞的神经器官。他的工作集中在揭开分子级联反应（NTD）中的分子级联反应，例如脊柱裂，强调叶酸酸和叶酸受体在早期神经管形成中的作用。此外，他还探讨了在怀孕期间在胚胎神经管发育中发育中大麻素和抗癫痫药物暴露的潜在后果，并采用人类衍生的神经器官作为模型系统。自2023年中期以来，Panoutsopoulos博士担任加州大学戴维斯分校的项目科学家的角色，同时担任学术联合会的成员，并担任大学的初级教职员工，负责该大学的行政职责。他还曾在2020年至2022年担任分子微生物学辅助助理教授的职位。οΔρ。通过他的任期，博士Panoutsopoulos一直致力于指导加州大学戴维斯分校的各种本科生和研究生，从而在实验室环境中培养他们的研究技能。此外，他为学生提供了各种学术和文化背景的学生。作为Forth Ice-Ht的首席研究员，博士Panoutsopoulos努力建立一个尖端的神经人体器官实验室，限制化学工程研究所及其他地区可用的设施和专业知识。 这将使新的方法和方法在探索环境，药理学和遗传因素对人脑复杂的早期发育的影响中的探索中使用。 Alexis Panoutsopoulos博士，于2016年从帕特拉斯大学医学院获得分子眼科博士学位。 然后，他加入了加利福尼亚大学戴维斯分校（加州大学戴维斯分校），担任博士后科学家，他的兴趣转向了发展性神经生物学。 到2020年，博士 Panoutsopoulos通过探索对大脑发育至关重要的房间交流街道的探索，加深了自闭症谱系的机制。 他的贡献也扩展到确定对胎儿发育过程中唇部和宫殿遗传异常表现至关重要的新基因。 另外，作为Forth Ice-Ht的首席研究员，博士Panoutsopoulos努力建立一个尖端的神经人体器官实验室，限制化学工程研究所及其他地区可用的设施和专业知识。这将使新的方法和方法在探索环境，药理学和遗传因素对人脑复杂的早期发育的影响中的探索中使用。Alexis Panoutsopoulos博士，于2016年从帕特拉斯大学医学院获得分子眼科博士学位。然后，他加入了加利福尼亚大学戴维斯分校（加州大学戴维斯分校），担任博士后科学家，他的兴趣转向了发展性神经生物学。到2020年，博士Panoutsopoulos通过探索对大脑发育至关重要的房间交流街道的探索，加深了自闭症谱系的机制。他的贡献也扩展到确定对胎儿发育过程中唇部和宫殿遗传异常表现至关重要的新基因。另外，2020年后，Panoutsopoulos博士恢复了他的研究工作，以使用来自人类多色细胞（诱导多能干细胞（IPSC））的神经器官。他的工作着重于揭示导致神经管（NTD）遗传疾病（例如Billy脊柱）的分子痕迹，强调了叶酸及其受体在早期形成中的作用。此外，使用源自模型作为标准系统的神经元类器官，它探索了怀孕期间对大麻素和抗癫痫药的暴露对胎儿神经管发育的可能影响。自2023年中期以来，Panoutsopoulos博士在加州大学戴维斯分校（UC Davis）担任了项目科学家的角色，同时担任学术联合会的成员，并履行了对大学行政责任的教学人员。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
印度尼西亚缺血性心脏病干细胞治疗的系统评价：我们现在在哪里？
简介：烟雾烟枪超过7,000种化学剂，从而使吸烟者受到多种毒素的影响。吸烟会诱导生物标志物对蛋白质，DNA和脂质的氧化损伤的增加所指示的氧化应激。全景X射线照相是X射线束穿过Sali不同的腺体的一种类型，这使其与其他器官相比获得最高吸收剂量，因此可能会影响腺泡细胞。材料和方法：未刺激的整个唾液样本被三次：暴露之前（E1），暴露后（E2）和暴露后十天（E3）。用Laquatwin pH-11 Horiba pH计测量唾液pH值。缓冲液的容量，而总蛋白，钠和钾水平是用Kyltec自动分析仪计算的。统计分析。结果：这项研究中测试的唾液成分的结果显示，与非吸烟者相比，吸烟者中所有成分的价值较低。两组唾液pH，p <0.05与吸烟者组的总蛋白水平存在显着差异（p <0.05）（表I）。相反，两组中的其他组件在暴露于全景X光片后没有显着差异。结论：这项研究发现，两组暴露之前和之后的全景X光显着影响唾液pH，以及吸烟者组的总蛋白质水平。但是，其他经过测试的唾液成分在所有时间间隔内没有显着差异。
使用 Panopto Access AI 实现个性化学习。获取...
Panopto Access AI 确保用户能够通过新的方式与内容保持联系，从而个性化他们的体验。提供更多方式来参与高级内容摘要和更详细的智能章节。并通过自动语言字幕来扩展可访问性，从而释放管理员的时间。设计一个更轻松、更有效的视频学习的未来。
2024 年吉隆坡全景
在大学年度庆典上，苏拉比的重要性进一步凸显，节日成为中心。当学生们沉浸在节日的氛围中时，整个校园充满了五彩缤纷的色彩、香气和声音。这次活动证明了大学精神中多元化的统一性。总之，苏拉比大学国际文化节是一个引人入胜的庆祝活动，将世界带到了大学社区的门口。通过丰富多彩的展示、诱人的口味和令人着迷的表演，苏拉比创造了一种超越国界的沉浸式体验，培养了团结和理解的感觉。它证明了文化交流在学术领域塑造一个更加互联互通、更加和谐的世界方面的力量。
360+X：一个庞大的多模式场景理解数据集
人类对世界的看法是由多种观点和方式塑造的。许多现有数据集从某个角度专注于场景理解（例如以中心的或第三人称的视图），我们的数据集提供了一个全景视角（即具有多种数据模式的多个观点）。具体而言，我们封装了第三人称全景和前视图，以及以富裕方式，包括视频，多频道音频，定向双耳延迟，位置数据数据和文本场景描述，在每个场景中，呈现世界的全面实现，呈现了全世界的全面实现。据我们所知，这是第一个涵盖具有多种数据模式的多个观点的数据库，以模仿现实世界中如何访问每日信息。 通过我们的基准分析，我们在建议的360+x数据集上介绍了5个不同的场景理解任务，以评估综合场景理解中每种数据模式和观点的影响和好处。 我们希望这个独特的数据集能够扩大理解场景的范围，并鼓励社区从更多样化的角度解决这些问题。据我们所知，这是第一个涵盖具有多种数据模式的多个观点的数据库，以模仿现实世界中如何访问每日信息。通过我们的基准分析，我们在建议的360+x数据集上介绍了5个不同的场景理解任务，以评估综合场景理解中每种数据模式和观点的影响和好处。我们希望这个独特的数据集能够扩大理解场景的范围，并鼓励社区从更多样化的角度解决这些问题。
统一的3D和4D全景分割通过动态移动网络
摘要 - 随着自动驾驶的快速进步，为其感应系统配备更全面的3D感知变得至关重要。但是，广泛探索的任务（例如3D检测或点云语义分段）重点是解析对象（例如汽车和行人）或场景（例如树木和建筑物）。在这项工作中，我们建议解决基于激光雷达的全景分段的具有挑战性的任务，该任务旨在以统一的方式解析对象和场景。特别是我们提出了动态转移网络（DS-NET），该网络是Point Cloud Realm中有效的全景分割框架。ds-net具有用于复杂LIDAR点云分布的动态移位模块。我们观察到，BFS或DBSCAN（例如BFS或DBSCAN）的常用聚类算法无法处理具有非均匀点云分布和不同实例大小的复杂自主驾驶场景。因此，我们提出了一个有效的可学习聚类模块，动态转换，该模块可以随时适应内核功能。为了进一步探索时间信息，我们将单扫描处理框架扩展到其时间版本，即4D-DS-NET，以进行4D Panoptic分割的任务，其中应为多个框架提供相同的ID ID预测。我们建议以更统一的方式求解4D Panoptic分割，而不是将跟踪模块附加到DS-NET上。该代码可在https://github.com/hongfz16/ds-net上公开获取。具体而言，4D-DS-NET首先通过对齐连续的LiDAR扫描来构造4D数据量，然后在其上执行时间统一的实例聚类以获得最终结果。进行了两个大规模自动驾驶激光雷达数据集（Semantickitti和Panoptic Nuscenes）的广泛实验，以证明所提出的溶液的有效性和出色性能。
研究全景中的人工智能 - ijrpr
纵观历史，人工智能 (AI) 在研究中的构思和发展是一段令人着迷的旅程 (Russell & Norvig, 2016)。人工智能在研究中的起源可以追溯到 20 世纪中叶，当时人工智能的最初雏形被投入实际应用，主要是在数学和工程等领域。在过去的几十年里，我们目睹了人工智能能力的巨大转变，其中大量的进步无疑扩大了其范围。本论述对现有文献进行了深入回顾，阐明了人工智能在研究方法中的应用 (Kapoor, Dwivedi & Piercy, 2016)。这篇评论是理解人工智能的复杂性、其多种应用以及推动其成为研究方法前沿的因素融合的渠道。文献综述强调了在塑造当代研究方面对机器学习和自然语言处理等人工智能技术的日益依赖。
达拉非尼-帕比司他盐：提高 BRAF 黑色素瘤细胞的溶解速度和抑制作用
摘要：组蛋白去乙酰化酶抑制剂 (HDACi) 帕比司他 (PAN) 和 b-快速加速纤维肉瘤 (BRAF) 抑制剂达拉非尼 (DBF) 的药物 - 药物盐共晶体的共结晶，得到双药物盐的单晶体，该单晶体由 12 元环结构中离子化的帕比司他铵供体和达拉非尼磺酰胺阴离子受体之间的 N + - H ··· O 和 N + - H ··· N - 氢键稳定。与水性酸性介质中的单个药物相比，通过盐组合可实现两种药物的更快溶解速度。在胃液 pH 1.2（0.1 N HCl）下，在 T max 小于 20 分钟时，溶出速率的峰值浓度（C max）为：PAN 约 310 mg cm − 2 min − 1，DBF 约 240 mg cm − 2 min − 1，而纯药物的溶出值分别为 10 和 80 mg cm − 2 min − 1。在 BRAF V600E 黑色素瘤细胞 Sk-Mel28 中分析了新型快速溶解盐 DBF − · PAN +。与单独的 PAN（45.3 ± 12.0 nM）相比，DBF − · PAN + 将剂量反应从微摩尔浓度降低到纳摩尔浓度，并将 IC 50（21.9 ± 7.2 nM）降低了一半。黑色素瘤细胞的溶解度增强和存活率降低表明新型 DBF − · PAN + 盐在临床评估中具有潜力。