。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。(未通过同行评审认证)
。cc-by 4.0国际许可(未经Peer Review尚未获得认证)是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月14日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.637986 doi:Biorxiv Preprint
多标签属性识别是计算机视觉中的一项关键任务,应用程序范围在不同的领域。这个问题通常涉及检测具有多个属性的对象,需要具有高级差异和精细的特征提取的复杂模型。对象检测和属性识别的集成通常依赖于诸如双阶段网络之类的方法,其中准确的预测取决于高级特征提取技术,例如感兴趣的区域(ROI)池。为了满足这些要求,在统一框架中既可以实现可靠的检测和属性进行分类,这是必不可少的。这项研究介绍了一个创新的MTL框架,旨在将多人属性识别(MPAR)纳入单模型体系结构中。命名为MPAR-RCNN,该框架通过空间意识到的,共享的骨干,促进效果和准确的多标签预测来符合对象检测和属性识别任务。与传统的基于快速区域的卷积神经网络(R-CNN)不同,该网络(R-CNN)分别管理人的检测和归因于双阶段网络的分类,MPAR-RCNN体系结构在单个结构中优化了两个任务。在更宽的(用于事件识别的Web图像数据集)数据集上进行了验证,提出的模型展示了对当前最新ART(SOTA)体系结构的改进,展示了其在推进多标签属性识别方面的潜力。
资格标准首席首席研究员(PI)应:a)在新加坡公共资助的研究/第三级机构中至少保持0.7 FTE初级任命b)具有相关的科学/技术背景和必要的经验,以指导该项目得到赠款的支持。
然而,未解决的炎症会导致慢性炎症性疾病,例如感染,胃炎,免疫介导的疾病,神经退行性疾病,心脏疾病疾病和癌症(Chen等人(Chen等人)2018; Arooj等。2023)。
嵌合抗原受体T(CAR-T)细胞疗法已成为治疗血液恶性肿瘤的一种有吸引力的方法。但是,这种疗法的可访问性受到复杂制造工艺,有限的制造设施能力以及高技能劳动力的要求,以进行CAR-T细胞生产的手动步骤。为了最大程度地减少手动过程,CAR-T细胞制造场正在向封闭和自动化系统转移,包括分析工具,可提供对生产中细胞的间歇性监测的分析工具。因此,需要在封闭系统中密切监测CAR-T细胞的无标签技术。在这里,我们评估了配备了405nm紫罗兰色激光器的流式细胞仪的使用,用于研究T细胞中NADH和FAD自动荧光。我们的结果表明,NADH和FAD自动荧光的增加与T细胞激活标记,CD25的上调显着相关,并且在T细胞激活后的头三天,在消费培养基中的细胞外乳酸的增加。我们通过建立CAR-T细胞中FAD的平均荧光强度(MFI)的变化速率与使用G-Rex Biorx Biorextor的T细胞增殖速率之间的变化速率之间的关系来确定CAR-T细胞生产的终点的潜在用途。共同表明,自动荧光,尤其是FAD自动荧光,可以用作无标记的生物标志物(细胞属性),用于监测CAR-T细胞生产过程中T细胞激活和扩张。使用405nm可见光代替了遗传毒性紫外线波长来评估NADH和FAD自动荧光,为将自动荧光测量结果铺平了一种方式,以将自动荧光测量纳入封闭和自动化的系统中,以用于对CAR-T细胞制造的过程中的监测。
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随着数字医疗保健的发展,电子健康记录(EHR)的安全性变得越来越重要。本研究介绍了GPT-to-to-Caabac框架,集成了生成预验证的变压器(GPT),医学法律本体和基于上下文感知的基于属性的访问控制(CAABAC),以增强EHR访问安全性。与传统模型不同,GPT-Onto-Caabac动态解释政策并适应不断变化的医疗保健和法律环境,提供自定义的访问控制解决方案。通过经验评估,该框架被证明可以通过将访问决策与复杂的监管和情境要求相结合,从而有效地提高EHR安全性。调查结果表明,其在访问控制必须符合严格合规性和适应性标准的部门中更广泛的适用性。
巴基斯坦拥有 3190 万只羊,分属 17 个品种。这些品种被认为起源于阿富汗、俾路支和中亚的野羊乌里尔 (Ovis vignei) [1]。在这些绵羊品种中,西普利羊在生产性、繁殖性、生理生化和畜牧业相关特性方面的研究引起了强烈关注 [2–5]。它是巴基斯坦的一种中型细尾本地绵羊品种,相对较长的尾巴是其显著的形态特征之一。公羊平均体重为 32.8 公斤,母羊平均体重为 29.2 公斤,日产奶量为 0.2-0.4 升,年纤维产量约为 5.6 公斤 [3]。它有白色的体毛,头/耳朵为白色或浅棕色。它有一个扁平的鼻子,耳朵长约 15 厘米。巴基斯坦乔利斯坦沙漠的游牧民族饲养它主要是为了获取羊肉和羊毛,
本文深入探讨了人类与人工智能 (AI) 互动的动态,强调优化这些互动以提高人类生产力。该研究采用扎根理论文献综述 (GTLR) 方法,系统地识别和分析了 2018 年至 2023 年期间发表的文献中的主题。数据主要从 Scopus 数据库收集,使用 Web of Science 来证实研究结果,并包括通过滚雪球效应确定的其他来源。这项探索的核心是社会情感属性的关键作用,例如信任、同理心、融洽关系、用户参与度和拟人化——这些元素对于成功将 AI 融入人类活动至关重要。通过对现有文献进行全面回顾并结合案例研究,本研究阐明了如何设计和使用 AI 系统来促进人与机器之间更深层次的信任和同理心理解。分析表明,当 AI 系统适应人类的情感和认知需求时,协作效率和生产力会显着提高。此外,本文还讨论了培养这种人机关系的伦理意义和潜在的社会影响。它主张人工智能发展的范式转变——从主要关注技术能力转向采用更全面的方法,重视人机互动的社会情感方面。这种转变可能为人类与人工智能之间更有意义、更富有成效的合作铺平道路,最终带来技术创新和以人为本的进步。
