已经取得了显着的迈进,该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集(如Pigraphs [39]和Prox [16])启动了探索,但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14,30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是,他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序,但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1,3,4,55]提供了成本效率和适应性,但无法封装完整的现实HSI频谱,尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战,这项工作首先引入了trumans(t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes)数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集,涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学,重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中,可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体,以确保相互作用的高度有限。接下来,我们设计了一个计算模型,通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是,我们的模型采用自回归的条件扩散,场景和动作嵌入作为征用输入,能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文,我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者,这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件,我们将时间特征集成到动作片段中,使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性,为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较,我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外,我们的方法在定性和定量上进行了评估,超过了现有的运动综合方法,其质量和零击性能力在看不见的3D场景上,非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外,杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试,证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
咸水滴灌是解决干旱地区淡水短缺问题的一个潜在解决方案。然而,长期使用会使土壤盐分积累并降低磷 (P) 的有效性。生物炭和秸秆改良剂已被证明可以减轻这些影响,但它们在调节长期咸水灌溉下参与磷转化的微生物基因方面的机制仍不清楚。本研究旨在评估生物炭和秸秆掺入对盐灌棉田土壤微生物群落结构和磷有效性的影响。基于 14 年的田间试验,开发了三种处理方法:仅咸水灌溉 (CK)、咸水灌溉加生物炭 (BC) 和咸水灌溉加秸秆 (ST)。结果表明,这两种改良剂都显著提高了土壤含水量、有机碳、总磷、有效磷和无机磷组分 (Ca 10 -P、Al-P、Fe-P 和 OP),同时降低了土壤电导率和 Ca 2 -P 和 Ca 8 -P 组分。生物炭增加了 Chloro flexi、Gemmatimonadetes 和 Verrucomicrobia 的相对丰度,而秸秆则促进了 Proteobacteria 和 Planctomycetota 的丰度。两种处理均降低了几种 P 矿化基因(例如 phoD、phoA)的丰度并增加了与 P 溶解相关的基因(例如 gcd)。相关性研究表明,微生物种群和 P 循环基因与土壤特性紧密相关,其中 Ca 2 -P 和 Al-P 是重要的介质。通常,在长期含盐灌溉下,生物炭和秸秆改良剂可降低土壤盐分,提高土壤 P 的有效性,降低磷循环相关微生物基因的表达并改善土壤特性。这些结果使它们成为可持续土壤管理的绝佳技术。
摘要:政府正在利用信息和通信技术的可能性,通过打破官僚主义的障碍,减少腐败,并为员工提供必要的技术工具来提高其绩效,从而为公民提供更好的服务。无纸化端口系统就是这样的发明。本研究的目的是检查数字化对Tema端口进口清关系统的影响,并确定促进数字化的因素,特别是参考Unipass/ICUM。这项研究是由定量研究方法指导的。目的抽样用于根据研究的目标,使用问卷从150名员工那里获取数据。使用多元回归分析技术分析数据。已经发现,在Tema港口使用Unipass改进的文档处理,节省了时间并减少了人类的参与。与驱动数字化的因素有关,发现正式和非正式的连接结构对采用单次系统对港口的采用产生了重大负面影响,而技术支持基础设施与该系统的采用具有相当的积极关系。因此,该研究建议在Tema港口进行技术支持基础设施的升级将改善单次系统系统并优化其收益。该研究的原创性在于它是研究Tema港口的数字化问题的新研究之一,并特别关注单次系统。
作为能量和代谢的重要细胞器,线粒体动态状态的变化会影响细胞代谢的稳态。线粒体动力学包括线粒体融合和线粒体填充。前者由Mitofusin-1(MFN1),Mitofusin-2(MFN2)和光学萎缩1(OPA1)协调,后者是由Dynamin相关蛋白1(DRP1),Mitochoncondrial-Filemssion 1(Fis1)(FIS1)和Mitochondrialialialialialialialialialialionsion介导的。线粒体融合和填充通常处于动态平衡状态,此平衡对于保留适当的线粒体形态,功能和分布很重要。糖尿病疾病会导致线粒体动力学的障碍,这会导致新陈代谢的一系列异常,包括生物能源生产降低,活性氧(ROS)的过度产生,有缺陷的有缺陷的有线线虫和凋亡,最终与多意型核酸质体的多个慢性复杂性紧密相连。多项研究表明,糖尿病并发症的发生率与线粒体的增加有关,例如,糖尿病心肌细胞中的线粒体纤维症和线粒体融合受损过多,并且可以通过糖尿病的发展引起的心脏功能障碍。因此,靶向线粒体动力学的恢复将是II型糖尿病(T2D)及其并发症的有前途的治疗靶标。在本综述中讨论了线粒体动力学的分子方法,在T2D及其并发症的背景下的损害,以及针对线粒体动力学的药理学方法,并承诺对T2D治疗及其合并症治疗的收益。
在积聚X射线脉冲星中,中子星通过增生磁盘从伴侣恒星中产生了重要的东西。旋转中子恒星的磁场破坏了磁盘的内边缘,将气体漏斗以流到其表面的极点上。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。 它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同:中子星每1.2 s旋转一次,每1.7 d每1.7 d会黯然失色,并且该系统的超晶型周期为35 d,自发现以来一直保持稳定。 几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。 尽管在过去的50年中有许多提示,但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。 X射线极化测量(用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状)表明,Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置;这具有重要的含义,即它的外壳在某种程度上不对称,每100万份。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同:中子星每1.2 s旋转一次,每1.7 d每1.7 d会黯然失色,并且该系统的超晶型周期为35 d,自发现以来一直保持稳定。几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。尽管在过去的50年中有许多提示,但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。X射线极化测量(用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状)表明,Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置;这具有重要的含义,即它的外壳在某种程度上不对称,每100万份。
构建准确的地图是构成可靠的局部设备,计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法,可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此,我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示,通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表,我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格,一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数,我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式,我们设计了一个简单而有效的损耗函数,以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明,我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程,同时重建准确而完整的3D地图,以超出几种最新方法。
摘要背景:关于转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC) 男性使用雄激素受体靶向药物 (ART) 阿比特龙和恩杂鲁胺治疗时间的临床实践数据很少且不一致。我们评估了 ART 治疗时间并研究了治疗时间的预测因素。材料和方法:使用 Kaplan - Meier 图和 Cox 回归评估了瑞典国家前列腺癌登记处 (NPCR) 子登记处患者概览前列腺癌 (PPC) 中 mCRPC 男性的 ART 治疗时间。为了评估 PPC 对治疗时间的代表性,与 NPCR 中在处方药登记处填写 ART 的所有男性进行了比较。结果:2015 年至 2019 年期间,PPC 中的 2038 名男性接受了 ART 治疗。未接受过化疗的男性中位治疗时间为阿比特龙 10.8 个月(95% 置信区间 9.1 – 13.1),恩杂鲁胺 14.1 个月(13.5 – 15.5)。使用多西他赛后,阿比特龙的治疗时间为 8.2 个月(6.5 – 12.4),恩杂鲁胺的治疗时间为 11.1 个月(9.8 – 12.6)。ART 治疗时间长的预测因素包括 ART 前 ADT 持续时间长、ART 开始时血清 PSA 水平低、无内脏转移、体能状态良好以及未曾使用过多西他赛。PPC 捕获了所有已开具 ART 处方的 NPCR 男性中的 2522/6337(40%)。根据处方药登记处填写的信息,PPC 男性接受 ART 治疗的时间中位数与 NPCR 所有男性相比略长,分别为 9.6 (9.1 – 10.3) 个月和 8.6 (6.3 – 9.1) 个月。结论:由于年龄较大、体能状态较差和合并症较多,临床实践中的治疗时间与已发表的 RCT 中的时间相似或更短。
27 2GI22MC027 Govardhan Narasimhalu Sakhe O 10 50 O 10 150 A+ 9 36 O 10 20 9.39 FCD
摘要:跌倒和随后的并发症是导致发病率和死亡率的主要因素,尤其是在老年人中。为了解决这个问题,我们旨在开发一种轻巧的动态装置,以增加鞋子和步行表面之间的摩擦,这些设备在各个表面,尤其是冰之间有效。受自然界中发现的爪子和鳞片的启发,我们开发了一系列的基里加米结构,这些结构可用于鞋类外极端,以在前脚中产生较高的摩擦力。我们通过数值模拟,体外表面相互作用和体内人力板测量评估了这些元面孔,以鉴定能够调节一系列表面摩擦的最佳基里加米设计。我们预计这些系统的潜在应用可以帮助减轻各种环境中跌倒的风险。
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种,特别是在气候变化的情况下,这要求作物满足日益复杂和多样化的需求,这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下,追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要,因此有必要加强多标准或多性状育种(Moeinizade 等人,2020 年)。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值(基因组预测,GP,Meuwissen 等人,2001 年)已证明其在育种计划中的有效性。事实证明,这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本(Hickey 等人,2017 年)。然而,为了应对气候变化和更明确的环境目标种群(Chapman 等人,2000 年),对多环境(ME)育种的需求日益增长,这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境(GxE)之间相互作用的出现(Rincent 等人,2017 年)。先前的研究试图在基因组选择(GS)中解决 GxE。例如,Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而,这些模型仅考虑线性和非因果环境效应,从而降低了预测准确性的可能增益,尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境(Rogers and Holland,2022)。Heslot 等人。另一方面,(2014 年)使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比,在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE,如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ,强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此,考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性,使得建模变得极具挑战性(Larkin 等人,2019 年)。