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通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
引用发布版本（APA）：Rehm，M.，Pontikis，I。，＆Hald，K。（2024）。来自工业人类运动数据的自动信任估计
摘要 - 自动化的信任通常会通过交互后问卷进行评估。对于人类机器人协作，评估在反应过程中的信任水平是有益的，以将机器人的协作行为调整为用户期望。在本文中，我们研究了是否可以从可观察到的行为（例如与大型工业操纵者的互动）中估计信任。为此，我们在协作悬垂期间报告了两个任务的数据收集，大型切割件的运输和实际悬垂过程非常接近机器人。数据用于训练和比较不同的深度学习模型。结果表明，自动信任估计是可行的，它可以使用信任作为通知与机器人交互的参数。
杜邦 Vespel 花键联轴器。...
杜邦™ Vespel ® 聚酰亚胺能够适应错位，因为它能够在压缩时弹性变形并更均匀地重新分配负载 [4]。图 2 [5,6] 描绘了杜邦™ Vespel ® 花键在 0.34 度错位时的磨损数据，这是图 1 中包含的最坏情况。这种在高度错位下运行的能力可延长磨损寿命。在某些应用中，与由杜邦™ Vespel ® 聚酰亚胺制成的适配器连接的花键的磨损寿命是润滑金属对金属花键连接的 50 倍 [2,5]。具有冠状几何形状的圆形杜邦™ Vespel ® 花键联轴器具有额外的好处，即在轴错位时减少驱动和从动机械轴承上的应力 [4]。
害虫警报：Aceria Pongamiae
在西半球内的分布，目前仅在美国佛罗里达州的棕榈滩和布劳沃德县发生。在全球范围内，已知Pongamia螨虫发生在澳大利亚和东南亚，包括巴基斯坦（螨虫的第一个已知地点，Keifer 1966）和印度。宿主树Millettia Pinnata是澳大利亚，西太平洋群岛和东南亚的原产地。Pongamia mite可能在已知宿主发生的某些地方未被发现，包括宿主的天然范围。
池塘调查和 DNA 采样 - 英国自然保护协会出版物
为了调查这些单体中的池塘是否可能代表英国现有的各种池塘类型，根据景观尺度的水文、地质和形态，将 101 个单体划分为 10 个淡水土地类别类型之一（见附录 2 和 3）。结果表明，EES 数据集在 10 个淡水土地类别中的四个类别中可能包含相对较少的高质量池塘：LC3 沙地、LC4 富营养冰碛景观、LC6 前第四纪壤土景观和 LC9 混合、坚硬、裂缝岩石和粘土景观。因此，当前项目的选址重点是填补这些空白，并确保在淡水土地类别分类中拥有更多、更均匀的高质量地点。
邦德拉：个性化的AI驱动减肥手机...
全球肥胖症流行是对公共卫生的重大挑战，需要创新和个性化的解决方案。本文介绍了Pondera，这是一种创新的移动应用程序，通过整合人工智能（AI）和多维目标实现分析来革新体重管理。Pondera通过提供减肥量身定制的方法来区分自己，结合了各个用户数据，包括饮食偏好，健身水平和特定的减肥目标，以及高级AI算法以生成个性化的减肥计划。未来的开发方向包括完善AI算法，增强用户体验以及通过全面研究来验证有效性，确保Pondera成为实现可持续的体重减轻和健康改善的关键工具。
链接到庞迪切里大学提供的所有计划的教学大纲，其增值
m.sc_.mathematics2023-24 revised15072024.pdf 47。M.Sc. 物理2022 https://www.pondiuni.edu.in/wp- content/uploads/2020/06/syllabus_m.sc _.-物理-2022-23.pdf48。 M.Sc. 统计2022 https://www.pondiuni.edu.in/wp-content/uploads/2020/06/syllabus-M.Sc.物理2022 https://www.pondiuni.edu.in/wp- content/uploads/2020/06/syllabus_m.sc _.-物理-2022-23.pdf48。M.Sc. 统计2022 https://www.pondiuni.edu.in/wp-content/uploads/2020/06/syllabus-M.Sc.统计2022 https://www.pondiuni.edu.in/wp-content/uploads/2020/06/syllabus-
引用Palumbi R，Ponzi E，Micella S，Pascali M，Bucci R，Gentile M，Margari L和Simone M（2024）16p.13.11 Microdetotion
更好地了解CNV的临床意义，例如16p13.11染色体区域的重排（Atli等，2022； Granata等，2022）。最常见的16p13.11微缺失到目前为止通常从0.8到3.3 MB（Martin等，2004; Ullmann等，2007; Hannes et al。，2009; Nagamani et al。 ）。除其他基因外，该区域包括八个蛋白质编码基因的核心集，它是编码裸神经发育蛋白1（NDE1）的编码，它是与16p13.11微骨骼相关的神经发育表型的最强候选基因（Tan等，2017，2017，2017； Granata; Granata等。nde1基因编码“核分布蛋白裸同性恋1”，这是一种核体蛋白，在哺乳动物脑发育过程中具有至关重要的作用，在人类大脑皮层生长中尤其。N末端天冬酰胺胺1（NTAN1）是位于16p13.11区域的另一个重要候选基因。该基因在整个物种进化中具有高度保守的序列（Tan等，2017； Granata等，2022）。例如，在果蝇中，NTAN1蛋白同工型与人类版本相比具有很大的序列。此外，它在包括大脑在内的多个器官中表达。该蛋白质与小鼠模型的社会/行为改变以及人类的癌症和精神分裂症有关（Castañeda-Sampedro等，2022）。但是，其在人脑发育中的作用尚不清楚。关于16P13.11微缺失综合征，在新生儿期间对患者的管理不仅包括精神运动发展改变，还包括相关的合并症，包括喂养问题和胃食管治疗疾病。16P13.11微骨骼综合征的寿命跨度的影响包括几种神经精神病疾病，例如全球发育延迟，精神科和行为问题，癫痫发作，不太常见的是肥胖。此外，护理评估对于早期鉴定与从头综合征相关的非特殊异常的鉴定至关重要（Nagamani等，2011; Atli等，2022）。在本文中，我们提出了一份病例报告，该报告是一个诊断为16p13.11染色体的婴儿微骨骼和对先前报道病例的简短审查。对遗传影响相关的临床表现，诊断，管理和健康促进策略进行了讨论，以建立16p13.11染色体的核心知识。
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