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一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
推荐引用 推荐引用 Richard Zuroff，“认识到运营商有义务正确选择和监督人工智能代理——一种（更好的？）工具
2020 年 11 月，加拿大隐私专员提议为决策主体创建 GDPR 启发的权利，并允许对违反这些权利的行为进行经济处罚。此后不久，为算法决策创建解释权的提议被纳入 C-11 法案《数字宪章实施法》。该评论提出，为运营商创建正确选择和监督人工智能代理的职责将是一种补充性的、可能比创建解释权更有效的问责机制。这些职责将是雇主正确选择和留住人类雇员职责的自然延伸。允许受害者根据疏忽雇用或监督人工智能系统作为代理的理论获得赔偿，将反映出他们日益增强的（但不是完全的）自主权，并避免受害者在证明其他责任理论的可预见性要素时面临的一些挑战。
RNA结合蛋白，Adar，Apobec认识到机器学习的力量和其他计算方法，以加速RNA的小分子
Cold Spring Harbour Laboratory Press于2025年2月23日 - 由rnajournal.cshlp.org出版，从
认识到慢性淋巴细胞白血病 (CLL)/小淋巴细胞白血病 (SLL) 靶向治疗时代尚未满足的需求：“凡是过去，皆为序幕”（莎士比亚）
过去十年，慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 和小淋巴细胞淋巴瘤 (SLL) 的治疗模式发生了前所未有的变化，患者的治疗效果得到了显著改善 (1,2)。之前治疗的基石是细胞毒性化疗，它使许多患者病情得到缓解，但也带来了短期和长期的治疗相关疾病 (3)。对于疾病生物学风险较低的患者，这些缓解期很短 (4,5)。相比之下，患者现在可以接受靶向治疗，这些治疗耐受性更好、口服给药，而且疗效显著 (6-10)。尽管现代靶向治疗取得了显著改善的治疗效果，但这些药物现已被纳入常规临床实践，时间已经足够长，以至于患者已经开始对多种药物产生耐药性或不耐受性 (11-17)。这些患者代表了 CLL/SLL 领域未满足医疗需求的新兴领域，且增长迅速。确保 CLL/SLL 患者持续进步需要更加关注这一新兴患者群体，他们接受多种靶向治疗。在此，我们重点关注如何在现代治疗环境中最好地定义未满足的需求，并为关键利益相关者/护理人员提供机会，以确保我们的患者应得的持续创新。
患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病
在过去的十年中，慢性淋巴细胞性白血病（CLL）和小淋巴细胞淋巴瘤（SLL）的管理范式经历了前所未有的变化，从而导致患者的根本改善结果（1,2）。以前的治疗基石，细胞毒性化学疗法，导致许多患者的缓解，但也是短期和长期治疗相关的病因（3）。对于较差的风险疾病生物学患者，这些减免的寿命短（4,5）。相比之下，现在可以期望患者通过靶向疗法依次治疗，这些疗法既可以耐受，口服且明显更有效（6-10）。尽管现代靶向疗法产生了极大改善的结果，但这些药物现已被纳入常规临床实践，这足以使患者开始对多种类别产生抗药性或不耐受性（11-17）。这些患者代表了CLL/SLL中未满足医疗需求的新且快速增长的领域。确保CLL/SLL患者的持续进展将需要增加对通过多种靶向治疗治疗的新兴患者组的关注。在这里，我们专注于如何在现代治疗环境中最好地定义未满足的需求，并为关键利益相关者/护理人员提供了确保我们患者应得的持续创新的机会。
基于深度学习方法和脑电图识别组织承诺水平
摘要：近年来脑电图研究的应用场景日趋广泛，相比于其他任务，利用脑电图识别受试者人格特质水平的差异在某种程度上具有更大的挑战性。本文提出了一项基于脑电信号和深度学习方法识别人们组织承诺水平的新任务。针对这一目标，我们基于脑电特征的拓扑图构建了一种图卷积神经网络结构（EEG-GCN），并将其与一维卷积神经网络（1D-CNN）、二维卷积神经网络（2D-CNN）、LSTM等其他深度学习模型框架进行了比较。同时，我们对脑电特征拓扑图邻接矩阵的构建进行了研究，最终发现成对相位一致性（PPC）与大地距离的组合是最佳选择，所构建的模型可以达到平均79.1%的准确率。此外，在扩大数据集规模后，我们的模型总体平均准确率可以达到81.9%，可见静息态脑电与深度学习方法相结合对组织承诺人格特质的识别是有效的。
EO-17-认识回收和废物的价值-...
如今，美国人的回收利用率比上一代人要低，但消费后回收产品的机会却比以往任何时候都多。回收和再利用活动在全国范围内创造了 750,000 多个工作岗位。食物垃圾是填埋场处理的最大垃圾类别。我们需要保护自然资源，减少进入垃圾填埋场的可回收材料和垃圾量，并在弗吉尼亚州促进新的清洁能源工作。认识和促进回收的重要性有可能对联邦的环境产生积极影响，提供更清洁的空气和水，并创造新的清洁技术工作岗位。
TSMG：使用脑电图识别人类学习风格的深度学习框架
摘要：教育理论声称，将学习风格纳入与学习相关的活动可以提高学业成绩。识别学习方式的传统方法主要基于问卷和在线行为分析。这些方法在识别方面是高度主观的，并且不准确。脑电图（EEG）信号具有在学习风格的测量中使用的显着潜力。本研究使用EEG信号设计了一种基于学习的认识模型，通过使用非重叠的滑动窗口，一维时空卷积，多尺度特征提取，全球平均池池，全球平均池和小组投票机制来识别人们的学习风格；该模型被命名为TSMG模型（时间空间 - 群体 - 全球模型）。它解决了处理可变长度的脑电图数据的问题，并且与普遍的方法相比，对学习样式的识别的准确性将近5％，同时将计算成本降低了41.93％。提出的TSMG模型还可以识别其他领域中的可变长度数据。作者还制定了一个包含学习样式处理维度的特征的EEG信号（称为LSEEG数据集）的数据集，该功能可用于测试和比较识别模型。该数据集也有利于脑电图技术的应用和进一步开发以识别人们的学习方式。
基于表面肌电图
摘要：基于表面肌电图（SEMG）探索了一种定量识别原发性刺激强度的新颖方法。，我们在具有不同强度的主要味道刺激下捕获了SEMG样品，并用支持向量机（SVM）进行了定量识别的预处理样品。验证了定量识别酸，苦和咸强度的可行性。在柠檬酸（aq），蔗糖（水溶液），氯化镁（水溶液），氯化钠（AQ）和谷氨酸钠（AQ）的刺激下获得了SEMG信号，其浓度不同，用于五种类型的主要口味：酸味，甜美，苦味，苦味，苦味，苦味，salty和umimimi cormimimifive。采用的信号用一种称为二次变化的方法处理，以删除基线徘徊，以及一个自适应缺口，以删除功率频率干扰。为每个样品提取330个特征后，进行了五倍跨验力的SVM回归器，模型达到了0.7277、0.1963、0.7450、0.7642和0.5055的R 2得分，分别用于痛苦的主要品味，均可识别次数的痛苦和0.5055。要探索面部对味觉刺激的反应，我们总结并比较了不同味道类型和味道强度的刺激下的肌肉活动。为了进一步简化模型，我们探索了特征维度的影响，并以频道方式优化了每种口味的特征组合，并且分别从330、120、120、120、120、210、210、260、170降低了五种类型的主要品味。最后，我们分析了多个受试者的模型性能以及模型的性能与实验受试者的数量之间的关系。这项研究可以为使用SEMG提供进一步研究和味觉刺激识别的应用参考。
1 2 决议承认 March 是精准医学和生物标志物检测
1 分子靶向治疗生物标志物临床开发和使用政策问题委员会；卫生保健服务委员会；医学研究所；国家科学、工程和医学院；Graig LA、Phillips JK、Moses HL 编辑。分子靶向治疗生物标志物检测：开启精准医疗的关键。华盛顿 (DC)：美国国家科学院出版社；2016 年 6 月 30 日。1，简介。网址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK379335/。2 美国癌症协会癌症行动网络。改善生物标志物检测的可及性，推进癌症治疗的精准医疗。2021 年 7 月 6 日访问 https://www.fightcancer.org/sites/default/files/Improving%20Access%20to%20Biomarker%20Testing.pdf。 3 John A、Yang B、Madala J、Shah RA。遵守 NCCN 生物标志物检测指南对非鳞状、晚期非小细胞肺癌 (aNSCLC) 患者生存的临床影响。J Natl Compr Canc Netw。2020；18(3.5)：HSR20-088。doi:10.6004/jnccn.2019.7441。4 美国食品药品管理局。药品标签中的药物基因组学生物标志物表。2021 年 7 月 6 日访问 https://www.fda.gov/drugs/science-and-research-drugs/table-pharmacogenomic-biomarkers-drug-labeling。