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基于DSA的增强现实引导的大脑动脉旋转...
摘要增强现实（AR）已成为各个医学领域的宣传技术。1 2在大脑动脉畸形（BAVM）手术的背景下，AR提供了增强手术可视化并改善程序性准确性的潜力。3 4 5 6本报告旨在探索在神经外科混合动力室中AR引导的BAVMS切除BAVMS中IV对比度注射（IV-DSA）的数字减法血管造影（DSA）的应用。基于IV-DSA的AR指导手术的工作流程是切除BAVM的四个主要组成部分：（1）通过i-Flow量身定制或多相扫描（德国西门子）获取源图像； （2）使用SmartBrush软件（Brainlab，Westchester，Illinois，USA）在工作站中标记目标； （3）使用Brainlab曲线导航系统； （4）使用Zeiss Kinevo（AG，德国）合并微观AR融合。在视频1中，我们显示了整个工作流程，并在混合动力手术室中介绍了I-Flow量身定制的IV-DSA数据采集。总而言之，基于IV-DSA的增强现实是BAVM手术的创新技术。
引用：Zhou CD、Huang Y、Yang YG 等。具有增强存储能力的精简光子储存器计算机。Opto-Electron Adv 8，240135
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择，其中光子时间延迟储存器计算（TDRC）被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点，但其性能高度依赖于延迟反馈回路（FL）提供的衰减记忆，这限制了物理实现的可扩展性，特别是对于高度集成的芯片。在这里，我们提出了一种简化的光子方案，利用设计的准卷积编码（QC）实现更灵活的参数配置，从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同，基于QC的RC（QRC）中的编码数据支持时间特征提取，从而有助于增强记忆能力。因此，我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外，我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件，以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证，其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。
使用摩托车的利用 - 逼真的flipperted- ...
这项研究的目的是确定移动AR（MAR）支持的翻转学习模型（FLM）应用程序对一般化学实验室课程中第一年本科生的学术成就的影响，并调查学生对MAR支持的FLM的观点。在使用测试前测试对照组进行的准实验设计中，实验组的课程是根据MAR支持的FLM进行的，而对照组的课程是按照课程规定的。对研究的定量数据，独立样本t检验的结果表明，MAR支持的FLM实施对学生的成就有积极影响。通过内容分析分析了与学生的访谈，并确定学生对申请进行了积极评估并发现它们有用。这项研究的发现是该领域未来研究的初步。
增强 - risques-classification-reperes-alcool-sante- ...
就像加拿大人至少每年至少每年四分之三食用酒精一样，新建议适用于很大一部分人口。有关饮酒的建议旨在通过为可能带来可能带来急性或慢性健康风险的消费水平的取向来告知加拿大人口与Al Cool消费相关的风险。根据CCDU的最终说唱港口，有关酒精消费的建议的最后更新是基于关于酒精对健康影响的证据，同时仍集中在个人发病率和死亡的个人风险上。的变化考虑了一个事实，即现在认为健康益处可以与适度饮酒有关的概念现在被视为过时了，这些变化的启发是受到最近的证明捐赠的启发，因为任何饮酒的风险都有5.6，尤其是在某些人群中，例如年轻人，例如年轻人7。
两亲性磷枝胶束胶胶蛋白抑制剂和阿霉素用于增强三重阴性乳腺癌治疗
摘要：通过不同的作用机制对癌症进行化学/基因治疗的组合已经出现，以增强癌症的治疗功效，并且由于缺乏高效和生物相容性的纳米载体，仍然仍然是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们报告了一种新的纳米系统，基于两亲性磷齿状（1-C12G1）胶束胶束，以用于三层microRNA-21抑制剂（miR-21i）和阿霉素（DOX）（DOX），用于三重阴性乳腺癌的联合治疗。制备了长线性烷基链和十个质子化吡咯烷表面基的两亲磷齿状树状，并证明在水溶液中形成胶束，并具有103.2 nm的水动力大小。胶束被证明是稳定的，能够封装具有最佳负载含量（80％）和封装效率（98％）的抗癌药物DOX，并且可以压缩miR-21i以形成双流线物以使其具有良好的稳定性，以抗退化。1-C12G1@dox/miR-21i流媒体的共传递系统具有pH依赖性的DOX释放曲线，并且可以很容易被癌细胞吞噬以抑制它们，因为它们在静脉内静脉内注射后被进一步验证，该抗癌机构得到了进一步验证，以处理静脉内的三重乳液模型。具有在研究剂量下经过验证的生物相容性，可以开发出开发的两亲性磷状胶束，以作为一种有效的纳米医学制剂，用于协同癌症治疗。
智障的DSB修复动力学暗示了Wiskott-Aldrich综合征患者的增强辐射灵敏度和遗传不稳定性
影响疾病的严重程度，进而影响辐射灵敏度的程度。在不同突变的患者中观察到辐射敏感性的这种变异性，反映了这些遗传变化对病情的多种影响（29）。目前对具有多种突变的患者的DSB修复效率和辐射敏感性的研究目前有限或不可用。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。
通过条件 ICA 进行功能性磁共振成像数据增强
摘要。计算认知神经成像研究的进展与大量标记脑成像数据的可用性有关，但此类数据稀缺且生成成本高昂。虽然在过去十年中为计算机视觉设计了强大的数据生成机制，例如生成对抗网络 (GAN)，但此类改进尚未延续到脑成像领域。一个可能的原因是 GAN 训练不适合功能性神经成像中可用的嘈杂、高维和小样本数据。在本文中，我们介绍了条件独立成分分析 (Conditional ICA)：一种快速功能性磁共振成像 (fMRI) 数据增强技术，它利用丰富的静息状态数据通过从 ICA 分解中采样来创建图像。然后，我们提出了一种机制来根据使用少量样本观察到的类来调节生成器。我们首先表明，生成机制能够成功合成与观察结果难以区分的数据，并且能够提高大脑解码问题的分类准确率。特别是，它的表现优于 GAN，同时更易于优化和解释。最后，条件 ICA 无需进一步调整参数即可提高八个数据集的分类准确率。
Berrada。 A.，（2024）“增加财务审计：人工智能和关系情报之间”，
•加强听众的谈判和教学法。•由于明确的交流，利益相关者之间的误解减少了。•更好地管理混合动力团队（人类和人工智能）的小组动态。