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卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
使用合成数据改善稀有摄像机视图中的2D人姿势估计
大规模，手动注释的数据集的可用性在人类姿势估计中具有极大的先进研究，从2D单眼图像估计，这与诸如手势识别和动作识别之类的相关性密切相关。当前数据集（例如[1，16，20]）主要包含来自我们所谓的轨道视图的图像，即侧面，前后视图，其中最重要的是，诸如对象或分裂的挑战，例如对象或分裂的挑战。他们专注于日常活动，例如站立，坐着和步行。因此，大部分研究都致力于解决遮挡和专业数据集（[19，41]），以评估姿势估计模型在涉及封闭个体的情况下的有效性。不寻常的观点的问题受到了较少的关注。在我们所说的极端观点中（顶部和bot-
关于EFSA和BFR在EFSA Bisphenol A（BPA）意见之间发散意见的报告
存在。既没有得出终点的研究（Luo等，2016），也没有其他长期暴露研究（参见例如tyl等，2008，Delclos等，2014年，在Clarity Project中进行的研究或流行病学研究报告了诸如炎症之类的不良根尖作用。对于此终点，不存在任何认可的不良结果途径。因此，BFR认为，新型的中间端点“脾脏中的Th17细胞百分比增加”似乎没有足够的合理性和确定为动物或人类不良健康结果的预测指标，并且认为它不适合衍生HBGV。沿着这些行，BFR指出，此端点的选择与EFSA使用的WHO/IPCS定义（WHO/IPCS，2009年）一致。bfr认为，动物模型中的中间端点“脾脏Th17细胞百分比增加”目前尚未足够合理地作为动物和人类不良健康结果的预测指标。因此，BFR认为选择该中间端点是一种范式转移：它导致考虑与某种物质暴露有关的人类健康风险的证据，以考虑可能的逆境，这可能最终在体内表现出来。bfr认为这与一般实践不符。此外，根据BFR，在风险评估过程的每个步骤中都使用了保守的最坏情况假设（例如bfr不同意EFSA进行的危害表征，因此不支持TDI和以下风险表征。选择关注的效果，整个证据的重量（祸）过程，毒理因子的选择以及量化剩余不确定性的方法，导致过度保守的HBGV。efsa强调，所使用的逆境的定义（WHO/IPCS，2009年）没有提及，也没有要求对效果的根尖性被视为不利。在设置HBGV时，EFSA考虑了与可能的根尖不良影响有关系的影响，因此可能在毒理学上相关。但是，这种影响不一定需要与一对一因果关系中的顶端终点相关。efsa包括使用中间端点，认为与不良结果具有明显的因果关系（AO）。efsa认为，通过根据应用方案加权总体证据体，可以确定中间效应与不利结果之间的联系，即使AO不一定在所考虑的研究的设计和范围内表达，并且不一定在单个（指南）研究中得到证实。意见中审查的证据（第3.1.3节）以及对BPA效应的越来越多的科学证据（请参阅对附件N中评论30的回答）清楚地表明，Th17细胞百分比的增量及其全白蛋白的增量表明，与免疫系统一致的疾病相关的动物均与抗症状相关的疾病的差异性增强，并涉及各种免疫力的疾病，并涉及无效的疾病，并涉及侵蚀性，并涉及无效的疾病。人类（例如牛皮癣，糖尿病，多发性硬化症，嗜中性哮喘等）。这种证据也存在于几种动物中
当前对用于乳腺癌研究和相关药物开发的体内模型的观点
摘要简介：动物模型在乳腺癌研究中起着至关重要的作用，尤其是小鼠和大鼠，它们会发展出与人类非常相似的乳腺肿瘤。这些模型允许研究乳腺癌作用背后的机制，以及新的疗效和安全性，并具有更有效和有利的治疗方法。了解每个模型的优势和缺点对于为研究目的选择最合适的模型至关重要。涵盖的区域：本综述提供了可用于乳腺癌研究的动物模型的简洁概述，讨论了每种动物模型的优势和缺点，以搜索这种类型的癌症的新的，更有效的治疗方法。专家意见：啮齿动物模型提供了有关疾病遗传改变，肿瘤微环境的宝贵信息，并允许评估化学治疗剂的功效。但是，体内模型有局限性，其中之一是它们没有完全模仿人类疾病。选择最适合研究目的的模型对于开发新的治疗剂至关重要，这些治疗剂为乳腺癌患者提供更好的护理。
毛利人和太平洋妇女对子宫内膜癌微生物组研究的看法
我的信息会发生什么？在这项研究中，研究人员和其他研究人员将记录有关您以及您与他们共享的信息的信息。将对采访进行录音。唯一可以访问此录音的人是研究小组成员和工作人员。一旦分析完成后，将录制和删除音频记录。尽管将尽一切努力保护您的隐私，但即使使用编码信息，也无法保证信息的绝对机密性。人们访问和滥用信息的风险很小。
气候解决方案还是企业拉拢？美国和加拿大公众对农业基因编辑的看法
基因编辑技术的灵活性和可负担性有望在农业领域得到广泛应用。为了利用这一点，支持者强调基因编辑的好处，例如缓解气候影响。另一方面，批评者认为基因编辑将延续工业化农业形式及其伴随的环境和社会问题。在美国和加拿大居民的代表性样本中（n = 1478），我们调查了公众对农业基因编辑的看法和看法。我们推进了现有的基于调查的研究，这些研究往往侧重于知识、熟悉度、信任度或对自然性的感知是否能预测对基因编辑的看法。相反，我们研究社会对工业化食品系统的广泛担忧（批评者提出的关于基因工程的一个关键主张）是否能预测人们对基因编辑的接受程度。我们还根据支持者的论点，探讨了将气候变化视为紧迫问题的观点的预测能力。调查结果探讨了针对具体案例（例如耐旱小麦）和具体替代方案（例如与杀虫剂的使用相比）的基因编辑观点。我们发现，批评工业化食品系统的人最有可能对这项技术表示绝对反对，而那些担心气候变化迫在眉睫的人更有可能支持与气候相关的基因编辑。我们的研究结果表明，需要进一步研究公众团体认为基因编辑引人注目或不引人注目的条件——即应用是否增强或对抗工业食品系统，或提供特定的气候适应性益处。此外，我们认为，在认知调查中关注更广泛的社会优先事项可能有助于满足对基因编辑负责任的研究和创新的呼吁。
香港基因组研究所和阿斯利康对基因组科学的交流观点，并探索与
为患者的好处加速临床试验（香港，2024年9月23日），香港基因组研究所（HKGI）今天与全球生物制药公司阿斯利康（AZ）（AZ）举行了一次交流会议，讨论了最新的基因组医学技术，以及在治疗研究和开发方面的进步（R＆D）。在提供患者福利的原则的指导下，HKGI和AZ同意探索潜在的研究合作，以加快新药和疗法的临床试验。这些努力有望促进医疗创新并增强当地的医疗保健服务，最终使整个社会受益。由HKGI首席执行官Lo Su-Vui博士主持，会议由AZ的高级代表和研究人员由AZ领导的代表团由SlavéPetrovski博士领导，基因组研究中心副总裁，Lifeng Tian博士，Lifenge tian博士，基因组研究中心研究中心，Qiiaoxiao Qiian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian，Intriver Antival Intartral Interary stratival in Strategry＆Rattrial＆rtative in Cartitation in Cartitional of drative。在HKGI的邀请下，卫生局的代表和吸引HKSAR政府战略企业办公室的代表也出席了会议。在会议上，HKGI的首席医疗兼科学官Brian Chung博士概述了香港基因组项目（HKGP）的背景和进步。作为该领域的第一个大规模整个基因组测序项目，HKGP迄今已成功招募了近40,000名参与者，这有助于建立一个主要由中国南部人口组成的基因组数据库。dr Chung还引入了由HKGI团队启动的各种遗传学和多媒体研究，例如关于药物基因组学和代谢组学的研发，这些研究在识别疾病的原因，绘制遗传途径并为患者开发精确治疗方面起着至关重要的作用。 对于亚利桑那州的团队，奴隶彼得罗夫斯基博士通过利用大规模的OMICS研究来提出企业集团对促进基因组医学和驱动公司范围内基因组学倡议的愿景。 Lifeng Tian博士还分享了AZ在香港的研发重点，并渴望通过先进的数据科学催化药物发现，表达了该团队对与HKGI在多组学研究的最前沿建立战略合作的兴趣。 在访问期间，AZ团队还参观了HKGI的基因组实验室，该实验室配备了一站式整个基因组测序管道，该实验室将无缝涵盖所有涉及的复杂程序，从样本收集和测序到基因组策展和报告发行。 HKGI的Lo Su-Vui博士说：“我们很高兴有机会在专业级别与AZ团队互动。 临床试验在实现基因组医学的潜力方面起着关键作用，在这种潜力中，可靠和有效的数据是成功的关键。 经过三年多的努力，我们成功开始构建一个基因组数据库，该数据库不仅主要由中国南部组成，而且还将临床数据与基因组信息相结合，涵盖了20多种遗传疾病，罕见疾病和常见病例。dr Chung还引入了由HKGI团队启动的各种遗传学和多媒体研究，例如关于药物基因组学和代谢组学的研发，这些研究在识别疾病的原因，绘制遗传途径并为患者开发精确治疗方面起着至关重要的作用。对于亚利桑那州的团队，奴隶彼得罗夫斯基博士通过利用大规模的OMICS研究来提出企业集团对促进基因组医学和驱动公司范围内基因组学倡议的愿景。Lifeng Tian博士还分享了AZ在香港的研发重点，并渴望通过先进的数据科学催化药物发现，表达了该团队对与HKGI在多组学研究的最前沿建立战略合作的兴趣。在访问期间，AZ团队还参观了HKGI的基因组实验室，该实验室配备了一站式整个基因组测序管道，该实验室将无缝涵盖所有涉及的复杂程序，从样本收集和测序到基因组策展和报告发行。HKGI的Lo Su-Vui博士说：“我们很高兴有机会在专业级别与AZ团队互动。临床试验在实现基因组医学的潜力方面起着关键作用，在这种潜力中，可靠和有效的数据是成功的关键。经过三年多的努力，我们成功开始构建一个基因组数据库，该数据库不仅主要由中国南部组成，而且还将临床数据与基因组信息相结合，涵盖了20多种遗传疾病，罕见疾病和常见病例。
ientso-e关于连接网络代码的ROCOF和网格形成功能的修订
短电路比率：S K（连接点）''/p r（生成器）= 6 x/r比率= 10 pss：Off电压：U = U R工作点：•P = P Max，•Q/p Max = 0,33（未流失的）在连接点（带有现实的变压器）。•Q/p max = 0（中性）在连接点（带有逼真的变压器）处的发电机。
社会数字化和人工智能带来的威胁与风险：Z 世代学生的观点
本文旨在从俄罗斯和斯洛伐克 Z 世代学生的视角，确定社会数字化和人工智能引入对人和社会造成的威胁和风险的性质。主要的实证研究方法是问卷调查、深度访谈和焦点小组。在 COVID 19 大流行的限制背景下，研究使用 Google Form、Skype 和 Zoom 远程进行。来自 35 所俄罗斯大学的 1857 名 Z 世代学生和来自 2 所斯洛伐克大学的 316 名 Z 世代学生参加了调查。当通过定性特征比较俄罗斯和斯洛伐克 Z 世代人群时，发现它们之间存在非常高的正相关性，皮尔逊相关系数 R=0.962-0.9782。揭示了以下趋势：与社会学习、个人对数字环境、人工智能的可能性以及他们对使用人工智能的技术的掌握的速度相比，社会数字化和引入人工智能的速度有所提高。研究揭示了一种稳定的联系：数字化和人工智能为人类生活创造了舒适的条件，同时也对人类对数字环境的依赖产生了危险。这项研究进一步发展的主要方向可以是研究其他国家的这一问题，定义识别威胁和风险的方法，并制定一套克服这些威胁和风险的措施。
聊天机器人和其他用于学习的人工智能：瑞典大学生的使用情况和观点调查
我相信，在个人学习方面，人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而，除了潜力之外，人工智能的快速发展还引发了许多道德问题，这些问题往往解决得太晚，而且程度有限。