XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPose
poseida-therapeutics-presents-new-case-study- ...
“该案例研究证明了基于Tem细胞记忆的疗法的显着潜力，可以长期缓解，尤其是CAR-T细胞的持久性，可提供强烈的抗肿瘤疗法，”托马斯·G·马丁（Thomas G. Martin） UCSF Helen Diller家族综合癌症中心的癌症免疫学和免疫疗法计划。“最值得注意的是，我们认为这是第一次看到T细胞参与者重新激活CAR-T疗法，证据表明，这种重新激活驱动了第二波CAR-T细胞增殖，这导致了最初成功的CAR-T治疗后三年的另一种完全反应。该患者现在正在所有抗肌瘤疗法中，在TCE治疗1周后忍受了九个月以上，这是一个真正令人惊奇的结果。”
手动姿势和动作建模的生成层次临时变压器
摘要。我们提出了一个新颖的统一框架，该框架同时可以解决人体姿势和动作建模的未来预测。以前的作品通常为识别或预测提供了孤立的解决方案，这不仅增加了实际应用中整合的复杂性，而且更重要的是，无法证明双方的协同作用并在各自领域中遭受次优的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个具有代表性的变压器VAE架构来模拟手动姿势和动作，在该构图中，编码器和解码器捕获识别和预测会重新恢复，并且它们通过VAE瓶颈进行了联系，要求学习从过去到未来的一致手动运动的学习，并反复使用。此外，为了忠实地对手姿势和动作的语义依赖性和不同的时间粒度建模，我们将框架分解为两个级联的vae块：第一个和后者的区块分别模拟了短跨度的姿势和长跨度的动作，并通过代表一个子second seraps saps sand Hand Poses的中级特征连接起来。将这种分解为块级联反应有助于捕获姿势和动作模型的短期和长期时间规律性，并使训练可以分别训练两个块，以充分利用具有不同时间粒度注释的数据集。我们跨多个数据集训练和评估我们的框架；结果表明，我们对识别和预测的联合建模可以改善孤立的解决方案，并且我们的语义和时间层次结构有助于长期姿势和动作模型。
黑桃：使用事件传感
摘要 - 近年来，人们对在轨道内运营（例如更新，停靠和接近操作）的自主权的需求不断增长，从而导致人们对采用深度学习的飞船姿势估计技术产生了兴趣。但是，由于对实际目标数据集的访问有限，算法通常是使用合成数据训练并应用于真实域中的，因此由于域间隙而导致性能下降。最新方法采用域适应技术来减轻此问题。在搜索可行解决方案中，过去探索了事件感应，并显示出可减少模拟和现实世界情景之间的域间隙。事件传感器近年来在硬件和软件方面取得了重大进步。此外，与RGB传感器相比，事件传感器的特性在空间应用中具有多个优势。为了促进基于DL的模型的进一步培训和评估，我们介绍了一个新的数据集，包括在受控的实验室环境中获得的真实事件数据，并使用相同的摄像机内在系统模拟了事件数据。fur-hoverore，我们引入了一个基于图像的事件表示形式，该表示的性能优于现有表示形式。此外，我们提出了一种有效的数据过滤方法，以提高培训数据的质量，从而提高模型性能。使用不同的事件表示，事件过滤策略和算法框架进行了多方面的基线评估，并总结了结果。数据集将在http://cvi2.uni.lu/spades上提供。
行业领袖警告称，人工智能存在“灭绝风险”
但其他人则认为，人工智能发展速度如此之快，已经在某些领域超越了人类水平，而且很快就会在其他领域超越人类。他们表示，这项技术已经显示出先进能力和理解力的迹象，这引发了人们的担忧，即“通用人工智能”（AGI）可能离我们并不遥远。AGI 是一种可以在各种任务上匹敌或超越人类水平的人工智能。
MOSCHIP动作识别具有姿势估计
•预估计的HRNET具有80％精度，可生成关键的人体点•通过训练和测试方法定义的动作和测试方法•用90％精确度推断出具有90％精确度的动作识别•理解HRNet姿势估计关键点并设计算法，并能够检测诸如降落，饮食和斗争的行动，诸如范围内的行动•诸如表演，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕着斗争的行动，该算法和进行后处理以显示输出•推理在边缘AI加速器上成功执行，其快速推理时间为50 ms，速度为10 fps，用于定义的动作
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）
单眼6D对象的挑战机器人
摘要 - 对象姿势估计是一项核心感知任务，可以使对象操纵和场景理解。允许快速推理的广泛可用，廉价和高分辨率的RGB传感器和CNN使单眼方法特别适合机器人应用。我们观察到，以前的调查是针对不同方式，单视图设置以及考虑多种应用程序的数据集和指标的建立最新技术的调查。但是，我们认为这些作品的广泛范围阻碍了对单眼方法的开放挑战的识别，并妨碍了对其在机器人技术中应用的有希望的未来挑战的推论。通过对机器人技术和计算机愿景的最新出版物提供统一的看法，我们发现遮挡处理，姿势表示以及正式化和改善类别级别的姿势估计仍然是与机器人技术高度相关的基本挑战。此外，为了进一步改善机器人性能，大物体集，新颖的对象，分裂材料和不确定性估计是中心的，在很大程度上尚未解决开放挑战。为了解决这些问题，需要改进算法的本体论推理，可变形性处理，场景级别的推理，现实数据集以及算法的生态足迹。
使用姿势估计技术在儿童中检测ADHD疾病 国际研究出版与评论杂志-IJRPR 驱动程序监视系统（DMS）-IJRPR 生成的AI可改善Web可访问性-IJRPR 构建具有二甲酸脱氢酶基因的表达载体及其转化为适当的宿主 对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论 使用机器学习技术的汽车转售价值预测 可持续发展的纳米技术-IJRPR 设计（药物设计）和生物活性分子的合成 算法交易及其对金融部门和市场的影响：AI驱动策略的案例研究 Terahertz天线的创新和进度-IJRPR
注意力缺陷多动症（ADHD）是影响全球个体的重大神经发育挑战。以持久的注意力不集中，多动症和冲动性为特征，ADHD通常在童年的早期表现出来，并且一直持续到成年，从而在生活的各个领域都呈现了多方面的影响。ADHD的复杂性需要对其病因，诊断方法，治疗方式以及与其管理相关的更广泛的社会影响。多动症的患病率在全球范围内有所不同，估计表明儿童和青少年的大幅度率。例如，来自疾病控制与预防中心（CDC）的数据表明，在美国，约有9.4％的2-17岁儿童接受了多动症诊断[1]。这种情况在男孩中比女孩更频繁地诊断出来，尽管研究表明性别差异可能反映了症状表现和诊断偏见的差异，而不是真正的患病率变化。多动症的普遍性质超出了个体症状，会显着影响学业表现，社交互动，情感幸福感和家族动态。
Apose™脂肪收集系统
•与脂类系统相比，分离出更高的MSC•抗炎和生长因子相关蛋白的浓度显着增加，例如VEGF，TGF-BETA1和M-CSF，与脂肪仪相比，与脂肪群相比，提供了明显更高的免疫管率IL-6和IL-6和IL-6和IL-2的浓度。脂类仅提供更高浓度的FGF。