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城市地区的动态交通信号系统yolo vs
电子邮件：murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的，其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统，该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法，该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度，可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误，尤其是在高峰时段，可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字：动态流量信号控制，对象检测算法 - Yolo（您只看一次），Mog2（高斯的混合物）
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
致编辑的信：针对 CGAS-STING 信号
亨廷顿舞蹈症 (HD) 是一种严重的成人遗传性神经系统疾病，具有多种临床表现，包括抑郁、认知能力下降和舞蹈症（以前称为亨廷顿舞蹈症），始于 40 岁左右，到 65 岁时严重程度可能会加剧。据估计，全球每 100,000 人中就有 13-14 人患有这种疾病。亨廷顿舞蹈症主要影响大脑的区域是尾状核和壳核，它们是纹状体的组成部分。由于皮质锥体神经元和中棘神经元参与运动过程，因此在亨廷顿舞蹈症中更容易发生退化。亨廷顿舞蹈症的主要病因是亨廷顿基因 (Htt) 的突变，其特征是 Htt 外显子 1 中的 CAG（胞嘧啶、腺嘌呤、鸟嘌呤）三联体重复增加（Kumar 等人，2021 年）。由于该疾病的复杂性质，尚未找到长期解决方案；目前，治疗 HD 症状的唯一选择包括可逆性囊泡单胺转运体 2 型 (VMAT-2) 抑制剂丁苯那嗪和氘代丁苯那嗪，这两种药物已获得美国 FDA 批准 (Claassen 等人，2022 年)。
审查细胞信号传导，生长因子...
摘要____________________________________________________________________________________________________________________________构成了整个神经系统。由创伤，事故和其他相关因素引起的周围神经损伤总是会导致感觉和运动功能均大大丧失。可以通过重建功能轴突成功恢复受伤的神经。尚未优化PNI的完整恢复。外源生长因子（GF）是一种可用于神经再生的新治疗策略。生长因子作用机理基于通过与单个受体结合激活信号级联的能力，以发挥多种作用并恢复神经元和组织再生。尽管GFS受到短暂的半衰期和快速失活的限制。神经导管的使用能够减少这些限制。神经管道是良好的生物相容性和生物功能。关键字：轴突，生长因子，周围神经损伤，信号级联。
SIGNAL 杂志 2025 年编辑日历。......
人工智能、量子计算、生物技术的快速发展将广泛而深刻地影响政府、行业和个人。由于民族国家、企业利益集团和其他团体希望利用这些新兴技术获得竞争优势或实现邪恶目的，政府、行业和学术界努力取得决定性优势，确保国家安全和竞争力。
社区见解，信号和趋势报告
四个城市是106所拥有44,000多名学生的学校的所在地。83所学校（或78％）是I冠军学校，通常需要更多的支持来服务我们社区最高风险的年轻人。 1583所学校（或78％）是I冠军学校，通常需要更多的支持来服务我们社区最高风险的年轻人。15
溶物磷酸代谢和心脏病的信号传导
作者的完整列表：何塞，阿努； Dalhousie大学，生物化学和分子生物学Fernando，Jeffy； Dalhousie大学，生物化学与分子生物学Kienesberger，Petra；达尔豪西大学，生物化学与分子生物学
“生物医学应用数字信号处理的进展：严格的审查”
数字信号处理 (DSP) 已成为工程和医疗保健融合的关键技术，彻底改变了我们分析和解释生物医学数据的方式。在这个技术飞速发展的时代，DSP 在解开生物信号的复杂性方面发挥着根本性的作用，为生物医学领域的诊断、监测和治疗提供了具有深远影响的见解。DSP 在生物医学应用中的重要性在于它能够解读复杂的生理和解剖信号中蕴含的丰富信息。无论是心电图 (ECG) 的节律模式、脑电图 (EEG) 捕捉到的神经交响乐，还是医学扫描呈现的详细图像，DSP 都充当着大师级的解释者，将原始数据转化为具有临床意义的见解。这种变革性能力催化了医疗保健领域的范式转变，促进了对生物过程的更深入了解，并促进了精准医疗。
过失的血糖控制和临床决策...
摘要：这项研究旨在表明存在从实际乳制过程线中分离出的革兰氏阴性和革兰氏阳性生物膜的革命和革兰氏阳性生物膜的信号。定义QS信号的剖面和化学组成是控制微生物耐药性和生物膜产生的重要因素。我们特别关注革兰氏阳性和革兰氏阴性分离株的异常行为。长链酰基 - 大氨基酯（AHLS）信号（C14-HSL，C16-HSL和C18-HSL）和DFD（4,5-二二氮2、2,3-戊二酮）-AI-2信号是由高效率液体散热器（HPPLC）（HPPLC）（H）和2个信号（hsls） - ai-ai-ai-2信号。 （LC-MSMS）方法。所有革兰氏阳性分离株均定义为AHL产生者。所有革兰氏阴性分离株，以前由生物传感器和HPLC方法定义为非AHL生产者，都被确定为AHL产生者。dfd信号仅从革兰氏阴性克雷伯氏菌，肠杆菌和克雷伯氏菌Oxytoca分离株中检测到。结果表明QS系统是一个复杂的系统，生物传感器微生物可能不是QS信号识别的最佳方法。结果还为定义QS信号的特征和化学成分的新见解对于完全中断化学通信的重要性，以减少生物膜形成并防止微生物的耐药性获得。
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。