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关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
材料设计的阴离子氧化还原拓扑化
摘要：拓扑化学是指固态反应的一般类别，其中前体和产品在其晶体结构中表现出强烈的案例。各种低维材料通过在其2D板之间或通过范德华（VDW）相互作用束缚的1D链之间容纳来宾原子或分子，都会受到这种逐步结构的转化。这些过程是由客人和主机框架之间的氧化还原反应驱动的，在这些反应中，过渡金属阳离子已被广泛利用为氧化还原中心。拓扑化学加上这种阳离子氧化还原，不仅可以采用诸如锂离子二级电池之类的技术应用，而且还可以作为分层过渡金属化合物的结构或电子微调的强大工具。近年来，我们一直在追求超出这种阳离子氧化还原拓制化学以外的材料设计，该底座层次化学大多仅限于2D或1D VDW系统。为此，我们提出了由2D阵列的非VDW化合物的新的拓扑化学反应，该反应由阴离子chalcogen二聚体的2D阵列与氧化还原intert宿主阳离子层交替。发现这些chalcogen二聚体与外部金属元件发生氧化还原反应，触发（1）插入这些金属以构建2D金属硫化剂，或（2）（2）去构成chalcogen anions。从整体上讲，这种拓扑化学就像“拉链”，在那里，阴离子chalcent-chalcogen键的还原性裂解为非VDW材料的空间打开了空间，从而形成了新的分层结构。关键字：拓扑化学，阴离子氧化还原，插入，辣椒剂，低维材料■简介这种观点简要总结了阴离子氧化还原拓扑化学实现的独特结构转换的开创性示例以及其合成和特征的挑战。
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CGPA 1 Priyangsha Srivastava IC-221-810-0014 Commerce（Integrated M. Com）商业与管理7.7 2 Tulika Borah PL-221-837-0034 Law（LL.M）法律
论文和文凭工作主题2024 /2025 Autumn < / div>
详细信息：1。自动安全事件检测的目标是快速识别并防止对网站的攻击。2。系统分析事件链以检测可疑活动并偏离正常行为。3。人工智力（AI）和机器学习有助于识别攻击模式并不断改善检测。4。数据源包括服务器日志，用户活动和网络传输数据。5。该系统可以实时检测异常并执行自动安全措施。6。它分类攻击（例如DDOS，SQL注入，XSS），并确定其严重性。7。自动响应机制包括IP阻塞，将攻击者重定向到蜜罐以及动态保护系统资源。8。预测分析有助于根据过去的事件链预测潜在的攻击。9。可视化工具支持系统管理员在快速决策和随后分析事件。10。该解决方案旨在通过最少的人力干预来增强网站稳定性和安全性。
地形脑肿瘤解剖结构驱动风险并启用基于机器学习的预测
目的：本研究的目的是在初次诊断脑肿瘤时确定癫痫发作的相关风险因素，并开发和验证基于机器学习的预测，以允许基于风险的抗癫痫疗法进行量身定制。方法：临床，电生理和高分辨率成像数据是从1051例新诊断的脑肿瘤的连续队列中获得的。与因子相关的癫痫发作风险差异允许确定特定地形，人口统计学和组织病理学变量在诊断时可用的癫痫发作风险时可用的相关性。数据以70/30的比例分为培训和测试集。在选择高性能的同时选择其可追溯性的广义添加剂模型（GAM）之前，对基于机器学习的不同预测模型进行了评估。基于风险因素的临床分层，对三个不同的GAM进行了培训和内部验证。结果：总共923名患者有完整的数据并包括在内。可以确定驱动癫痫发作风险的特定地形解剖模式。脑肿瘤的异质，介质或原发性运动/s骨或躯体的新染色性结构导致癫痫发作风险的显着且临床上相关的增加。虽然地形输入与GAM最相关，但最好的预测是通过形态，人口统计学和组织病理学信息的组合来实现的（验证：AUC：0.79，准确性：0.72，灵敏度：0.81，特异性：0.66）。结论：本研究将特定的系统发育解剖模式鉴定为癫痫驱动因素。GAM允许使用地形，人口统计学和组织病理学数据预测癫痫发作风险，从而在保持透明度的同时实现了公平的表现。
关于泌尿科人工智能的前100篇文章
在医学领域，人工智能（AI）迅速变得突出，其对泌尿科的影响是深远的。与传统方法相比，经过验证和优化的AI可导致更快，更个性化，高效和专注的搜索（1）。AI领域继续迅速发展。患者的关系以及患者的结果正在改善（2）。AI有效地处理大量数据的能力，结合向电子患者记录的转变，导致越来越大的“大数据”集。将来，AI将能够分析和检测新颖的诊断和治疗模式（3）。当前的计算机科学进步已经导致了多个高度复杂的非医疗过程的研究和自动优化。如果正确应用，AI模型的开发可以导致对患者相关数据的更有效的处理和分析，以及对泌尿科患者的优化诊断和治疗（4）。
服务器现代化应为优先级
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