XiaoMi-AI文件搜索系统
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移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
Next Gen实时供应链安全，具有区块链，物联网和预测机器学习模型
尽管建议的结构有许多优势，但也需要解决一些问题。区块链，物联网和机器学习技术必须无缝组合，这会创造集成的复杂性，并要求大量的技术知识和资源投资。因为在保护私人数据时，尤其是在权限的区块链网络时，可能很难保留开放性，因此数据隐私是一个问题。由于区块链和物联网系统可能会遇到性能障碍，因此需要在广泛的供应链网络中证明可扩展性。最后一点是，监管合规性可能很困难，尤其是在像药品这样的高度监管部门中，管理各种外国标准可以使实施更加困难并提高运营费用。
基于连接组的一般和特定执行功能预测模型
* 通讯作者：Shijie Qu，美国耶鲁大学心理学系，或通过电子邮件：shijie.qu@yale.edu；Kwangsun Yoo，韩国成均馆大学数字健康系，或通过电子邮件：rayksyoo@skku.edu；Marvin M. Chun，美国耶鲁大学心理学系，或通过电子邮件：marvin.chun@yale.edu。资金：数据由人类连接组计划、WU-Minn 联盟（首席研究员：David Van Essen 和 Kamil Ugurbil；1U54MH091657）提供，该计划由支持 NIH 神经科学研究蓝图的 16 个 NIH 研究所和中心资助；以及华盛顿大学麦克唐纳系统神经科学中心提供。由美国国立卫生研究院资助的基于连接组的一般注意力预测模型，资助编号 5R01MH108591，MMC 计算资源和耶鲁大学资助的 SQ。关键词：执行功能、连接组、个体差异、基于任务的 fMRI、预测模型
基于IoT的工业机械预测维护系统
由行业4.0驱动的工业领域的快速发展强调了需要智能维护策略，以确保不间断的操作和优化的绩效。工业机械在制造过程中起着至关重要的作用，其意外故障可能会导致昂贵的生产停顿，降低生产率和产品质量损害。传统的维护方法，例如反应性维护（失败后修复设备）和预防性维护，通常证明效率低下，昂贵且耗时。预测维护（PDM）通过基于实时数据分析的设备故障提供了更有效的替代方案。这种方法允许维护团队采取积极行动，减少停机时间，延长设备的寿命并最大程度地减少运营费用。物联网（IoT）的出现通过对工业机械进行持续的实时监控，进一步彻底改变了预测性维护。IoT传感器可以捕获关键数据，例如温度，振动和压力，并将其传输到分析平台进行处理。与高级数据分析和机器学习算法的集成在一起，有助于准确的故障检测和预测。但是，实施基于IoT的预测维护系统提出了一些挑战，例如数据安全性，网络延迟以及有效处理大量传感器数据的需求。本文旨在通过提出一个可扩展和强大的基于物联网的预测维护框架来解决这些挑战。本研究的主要贡献包括：
将云技术和预测分析利用为...
美国制药行业是一个重要的转折点，同时处理关键的研究效率低下以及供应链问题和严格的监管标准。制药行业必须克服多个问题，这些问题随着医学研究的发展加上对个性化健康解决方案的兴趣而变得更加复杂。本研究研究了云技术与预测分析以及如何作为应对广泛行业挑战的潜在解决方案。通过安全且可扩展的基于云的系统，制药公司可以改善其数据存储和集成，同时确保协作加快药物发现过程并支持监管标准。AI和机器学习通过处理广泛的数据集来检测有希望的候选药物并改善临床试验的同时，同时预测市场发展模式，可以提高预测分析中的决策能力。利用综合技术药物组织可以优化其运营以降低成本并提高患者的护理结果。案例研究通过辉瑞（Pfizer）通过AI技术的疫苗进步和成功的监管合规过程涉及区块链系统来证明运营优势。使用这些技术工具，美国制药行业可以驾驶其目前的困难，以提供以患者需求为中心的有效医疗保健解决方案，为未来和坚固的领域创造基础。
274 例胸腺上皮肿瘤的全面基因组分析揭示了致癌途径和预测生物标志物
摘要背景：胸腺恶性肿瘤是一类罕见的异质性胸部癌症，根据世界卫生组织的组织病理学分类，胸腺恶性肿瘤可分为胸腺瘤和胸腺癌。文献中关于这些肿瘤生物学的数据有限，绝大多数数据是使用早期疾病的手术标本获得的。同时，晚期难治性胸腺肿瘤的治疗目前依赖于化疗，疗效有限。晚期难治性肿瘤的综合基因组分析 (CGP) 将为创新治疗开辟一些机会。患者和方法：共纳入 90 名和 174 名连续的胸腺瘤或胸腺癌患者，对他们的复发性难治性肿瘤的福尔马林固定石蜡包埋标本进行了测序。使用杂交捕获、基于接头连接的文库对多达 315 个癌症相关基因加上 28 个癌症中经常重排的基因的 37 个内含子进行测序，平均覆盖深度为 >500 倍。结果：胸腺瘤的基因组改变频率低（平均 1.8/肿瘤）且 TMB 水平低。超过 10% 的病例中发现的基因组改变是 CDKN2A/B 和 TP53 基因。在一例无法切除的 III 期 B3 型胸腺瘤中发现 NTRK1 基因扩增。胸腺癌的改变频率明显较高，为 4.0/肿瘤（P < .0001）。在 CDKN2A、KIT 和 PTEN/PI3K/MTOR 通路中观察到临床相关的基因组改变。胸腺癌中 TMB 升高并不常见，仅 6% 的病例具有 ≥ 10 个突变/Mb。结论：我们的队列是迄今为止最大的队列，报告了晚期疾病背景下胸腺上皮肿瘤的 CGP。在 KIT 、 PI3K 、 CDKN2A/B 或 NTRK 基因中识别出临床相关的基因组变异为使用靶向药物的潜在精准医疗方法提供了强有力的理由。一部分胸腺癌显示出高肿瘤突变负担，这可能是免疫检查点抑制剂疗效的预测因素。关键词：胸腺瘤；胸腺癌；靶向治疗；化疗；免疫治疗。
化学疗法引起的恶心和...
摘要。化学疗法引起的恶心和呕吐（CINV）是对接受紫杉醇和卡铂治疗的妇科癌老年患者的常见且令人痛苦的不良影响。本研究旨在确定该人群中CINV的预期。在2019年5月至2023年7月之间，对209名用紫杉醇和卡铂化学疗法治疗的209例妇科癌症患者进行了回顾性分析。使用癌症抗菌工具（MAT）中支持性护理的跨国公司关联来评估CINV的存在，频率和严重程度。根据MAT结果将患者分为CINV组（n = 76）和非cinv组（n = 133）。年龄，高血压，化学前睡眠时间和化学疗法焦虑水平被确定为CINV的重要预测指标。在多变量分析，年龄，化学疗法的睡眠前期和化学疗法焦虑水平仍然是重要的预测因子。总而言之，年龄，化学疗法的睡眠时间和化学疗法焦虑水平是接受紫杉醇和卡泊肽治疗的妇科癌老年患者CINV的重要预测指标。这些发现可以帮助定制该人群中CINV的预防策略。
通过模型预测控制的高速公路坡道计量的增强学习
摘要 - 在对有效的城市和高速公路运输系统需求越来越紧迫的背景下，这项工作探讨了通过使用创新方法来嵌入坡道Metering Control的问题，以嵌入强化强化学习（RL）在模型预测控制中（MPC）框架（MPC）框架中，通过使用创新方法来增强交通流量的协同作用。通过制定代表交通状况，控制措施的可变性以及对排队最大车辆数量的限制的合适阶段成本功能，将控制问题作为RL任务提出为RL任务。基于MPC的RL方法利用MPC最佳问题作为RL算法的函数近似，但提议学习有效地控制坡度并满足其约束，尽管系统模型中的不确定性和可变需求。模拟是在基准小规模高速公路网络上进行的，以将所提出的方法与其他最新控制方法进行比较。结果表明，从具有不精确模型并且调整不当的MPC控制器开始，所提出的方法学能够有效地学习改善控制政策，从而减少网络中的拥塞并满足约束，从而产生优于其他控制器的改进性能。
LIV1 表达在早期乳腺癌及分子亚型中的预后和预测价值
摘要：背景：LIV1 是一种跨膜蛋白，通过开发抗体-药物偶联物 (ADC)，可能成为新的治疗靶点。关于临床乳腺癌 (BC) 样本中 LIV1 表达的评估研究很少。方法：我们分析了 8982 例原发性 BC 中的 LIV1 mRNA 表达。我们寻找 LIV1 表达与临床病理数据之间的相关性，包括无病生存期 (DFS)、总生存期 (OS)、病理化疗完全缓解 (pCR) 以及 BC 中使用或正在开发的抗癌药物的潜在脆弱性和可操作性。对整个人群和每个分子亚型分别进行分析。结果：在多变量分析中，LIV1 表达与良好的预后特征以及更长的 DFS 和 OS 相关。然而，在蒽环类新辅助化疗后，高 LIV1 表达患者的 pCR 率低于低表达患者，包括在根据等级和分子亚型调整的多变量分析中。 LIV1 - 高肿瘤对激素疗法和 CDK4/6 抑制剂敏感的概率较高，对免疫检查点抑制剂和 PARP 抑制剂敏感的概率较低。单独分析时，这些观察结果根据分子亚型而不同。结论：这些结果可能通过确定每种分子亚型中 LIV1 表达的预后和预测价值以及对其他全身疗法的相关脆弱性，为 LIV1 靶向 ADC 的临床开发和使用提供新的见解。
AI驱动的银行客户搅拌的预测建模
美国银行业在一个非常动态和竞争的环境中运营，在越来越苛刻的客户的压力下提供了广泛的服务。在金融机构的背景下，客户流失被定义为客户终止与银行关系的现象。该研究项目的核心宗旨是设计和开发人工智能的预测模型，这些模型可以帮助从银行的角度解决客户流失问题。用于此分析的银行客户流失预测的数据集包含有关领先金融机构的客户的全面数据。它包括广泛的客户记录，每个客户记录都用代表客户行为和人口统计学不同维度的功能描述。为这项研究选择了三种最具影响力的算法：逻辑回归，随机森林和XG-Boost。每个模型都有不同的优势，非常适合客户流失预测的内在复杂性。随机森林在模型之间的准确性方面是最好的，具有相对精度，这可能表明该算法最适合数据中的基本模式。在美国金融领域，AI驱动的流失预测模型的整合对银行具有深远的影响，从而提高了其运营效率和客户关系管理。首先，它可以以高度准确性的身份确定高风险的客户，从而帮助银行实施可重点的保留策略，从而可以显着降低流失率。