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TMM 2022回顾最终
Homaira Hamidzada，多伦多大学。居民心脏巨噬细胞增强了麦克马斯特大学人类心脏挑战的肖恩·范德斯卢伊斯（Sean Vandersluis）的收缩功能。高吞吐量自动化筛查平台，用于对恶性和正常造血祖细胞的定量药物反应Blair Gage，McEwen干细胞研究所，大学健康网络。HPSC衍生的LSEC支持麦吉尔大学的Vivo Michael Lang的HPSC衍生的Kupffer细胞的发展。在国外招募干细胞研究：直接与参与者的监管和法律挑战（DTP）研究Diepiriye Iworima，UBC。代谢开关，生长动力学和细胞产量与多伦多大学生物医学工程研究所Kylie Lau的干细胞衍生胰岛素生产细胞的可扩展生产相关。使用应用的电场激活内源性神经前体细胞：新型外体平台的应用来优化刺激参数Evan Sawula，Lunenfeld-Tanenbaum研究所。基于细胞的被动免疫，可长期保护COVID-19
IEE ICIP中的教程，2024.10.27 -Xin Zhao
Xin Zhao教授于2013年获得中国科学技术大学（USTC）的博士学位。 他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其是针对对象跟踪任务。 他发表了国际杂志和会议论文，例如IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TCSVT，CVPR，ICCV，NEURIPS，NEURIPS，AAAI，IJCAI。 最近，他主要进行了有关人类计算机视力评估的研究。 他已经建立了几个广泛使用的计算机视觉基准（即，got-10k，videocube，sotverse，biodrone等））Xin Zhao教授于2013年获得中国科学技术大学（USTC）的博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其是针对对象跟踪任务。他发表了国际杂志和会议论文，例如IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TCSVT，CVPR，ICCV，NEURIPS，NEURIPS，AAAI，IJCAI。最近，他主要进行了有关人类计算机视力评估的研究。他已经建立了几个广泛使用的计算机视觉基准（即，got-10k，videocube，sotverse，biodrone等）使用在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的计划委员会成员或同行审稿人：CVPR，ICCV，ECCV，ICML，ICML，Neurips，ICLR，IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TMM，IEEE TMM等
强烈的全定量近定位表征...
图3：检索EPP特性。（a）激子 - 平面极性子在金上沉积的13 nm厚的WSE 2的分散关系。colormap显示了反射系数的虚构部分，该部分用TMM计算。带有误差条的白线对应于从数据中提取的实验波形。垂直误差条对应于入射激光器的线宽，水平误差条是峰位置上的不确定性。使用TMM计算的理论分散关系的橙色线。红色虚线表示空气中的光线，水平虚线WSE 2的A-Exciton的能量，而蓝色虚线则在没有A-Exciton的情况下将样品的分散体。（b）与耦合振荡器模型（COM）相比，EPP的分散关系。两个极化分支以紫色绘制，实验波形为黑色。（c）实验性（黑色曲线）和理论（橙色曲线）的传播长度。水平误差条对应于拟合的不确定性。（d）使用Munkhbat等人的WSE 2介电函数计算出13 nm厚的WSE 2对黄金的反射性的比较。40（蓝色虚线），直接用传统的远场显微镜（绿线）直接测量，使用介电函数计算得很适合拟合远距离的反射（红线），并从近乎测量的测量值（紫色squares）中提取。
Puneet Kumar 博士
博士面试委员会成员：参与芬兰奥卢大学 CMVS 2024 年春季博士研究员的招聘流程。2023 年 10 月专业会员资格：IEEE、ACM、樱花科学俱乐部：OPU 日本、马尼帕尔认知科学论坛。研究评审：审查各种知名国际期刊和会议的研究论文，包括 IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TAI、IEEE TCSVT、Elsevier ESWA、Springer NCAA、WACV 2024、ICASSP 2024、ACL 2023 和 ICONIP 2022。
糖尿病家族史对Tohoku Medical Megabank Communit中遗传和生活方式风险与糖尿病的联合关系的影响
这项研究是一项横断面的研究，对≥20岁的参与者居住在日本东北部的宫城县，其中包括在TMM Commohort研究中21）。细节已在其他地方21，22）。简而言之，TMM Commbohort研究于2013年5月至2016年3月进行，并根据以下内容招募了50,000多名参与者：1型调查（n = 41,097名参与者），在特定的市政健康检查站点和2型调查（n = 13,855）中进行（n = 13,855）（n = 13,855），在评估中心进行。参与者通过自我报告的问卷以及血液和尿液样本提供了有关其生活方式和其他潜在与健康相关方面的信息。所有参与者均提供了书面知情同意书（n = 54,952）。1型调查参与者被包括在GWAS中作为对照组，该组被用来在本研究中构建PR。因此，为避免过度拟合，我们选择了2型调查参与者（n = 13,855）。参与者于2021年7月13日退出研究，未能返回自我报告的问卷（n = 204），没有遗传信息（n = 3,789），患有1型糖尿病，并且缺少有关葡萄糖，葡萄糖，HBA1C，高度，体重，体重，粘液酶的状态（glama-glutamyl anders anders formally andly simally of Formally anders formally）的数据， = 163）被排除在外。此外，排除了与每个主体组件的均值差≥6个标准偏差的18名参与者。最后，9,681名参与者符合所有纳入标准。目标数据用于确定HBA1C最适合PR的p阈值。这些参与者被随机分为目标数据（n = 1,936; 20％）和测试数据（n = 7,745; 80％）（图1）。测试数据用于检查家族史，PR和生活方式与糖尿病的联合关联。这项研究是根据赫尔辛基的修订后进行的。地方机构审查委员会或独立道德委员会批准
jia deng -cs.princeton
审稿人 - 国际计算机视觉杂志（IJCV）。- Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI) - Journal of Machine Learning Research (JMLR) - Transactions on Image Processing (TIP) - Transactions on Multimedia (TMM) - Computer Aided Design (CAD) - Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2012-2017 - European Conference on Computer Vision (ECCV) 2012-2018 - International Conference on Computer Vision (ICCV) 2013-2017 - 2014年AAAI人工智能会议（AAAI） - 国际计算机图形和交互式技术（SIG -GRAPH）2013年国际会议和展览 - 2013年ACM用户界面软件软件和技术研讨会2014年 - ACM ACM国际通用性和普遍性和普遍性计算（UBICOCOMP）2014 2014
第27届ICPR教程 2024.12.01 - 赵鑫
赵欣教授于2013年获得中国科学技术大学博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其针对目标跟踪任务。他发表过许多国际期刊和会议论文，例如IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI。最近，他主要进行人机视觉评估方面的研究。他构建了多个广泛使用的计算机视觉基准测试集（例如GOT-10k、VideoCube、SOTVerse、Biodrone等）并建立了在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的程序委员会成员或同行评审员：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM等。
![击败做市商（BTMM）策略[PDF]](/simg/g:\will\search\icon\source\6\65ada72e05d6f2eeae9712b80d1ab8531a758412.webp)
击败做市商（BTMM）策略[PDF]
由史蒂夫·毛罗（Steve Mauro）创立，顾名思义，推销商战略的策略重点是理解和利用做市商的行动。这种策略背后的故事源于毛罗的交易成功。在他职业生涯的某个时刻，史蒂夫·毛罗突然意识到市场主要根据做市商的行动朝着一定方向发展。一个做市商通常是一个像银行这样的大型金融机构，是交易中的中介，通过大量交易量来影响市场价格。他们通常会对价格变动和M Arket的动态产生巨大影响。作为su ch，b tmm是“ fo llo w the M oney”的tra tragy。当Ma rket Makers Manip Ulate Price Acti开启时，它的想法是Arke T方案iOS。
基于无人机遥感摄像机与类脑计算芯片的实时智能运动目标跟踪
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力，基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪（TSFMTrack）方法，该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块（TFM）和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块（TMM）。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较，TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上，实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。
利用 CRISPR/Cas9 改造的麦胶蛋白基因家族
摘要：小麦的 α -麦胶蛋白与其他面筋成分一起决定了面包的粘弹性。然而，它们也与人类病理有关，如乳糜泻或非乳糜泻小麦敏感性。CRISPR/Cas 已成功用于敲除面包小麦和硬粒小麦中的 α -麦胶蛋白基因，从而获得低筋小麦品系。尽管如此，这些基因的突变分析很复杂，因为它们在 A、B 和 D 亚基因组中呈现多个高度同源的拷贝串联排列。在这项工作中，我们提出了一种基于 NGS 扩增子测序的生物信息学流程，用于分析两个单向导 RNA (sgRNA) 靶向的 α -麦胶蛋白基因中的插入和缺失 (InDels)。通过与最相似的野生型亲本序列进行比较，该方法可以识别突变的扩增子并分析 InDels。对样本间比较进行了 TMM 标准化；能够研究各代中每个 InDel 的丰度，并观察 Cas9 编码序列在不同细胞系中分离的影响。该工作流程的实用性与识别可能的基因组重排（例如由于 Cas9 切割活性而导致的大量缺失）有关。该流程能够快速表征多拷贝基因家族中多个样本的突变。