XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemaugment
CD28通过LCK/CD3/ZAP70信号轴1 2
Sunil Acharya 1, Rafet Basar 1, May Daher 1, Hind Rafei 1, Ping Li 1, Nadima Uprety 1, Emily Ensley 1, Mayra 6 Shanley 1, Bijender Kumar 1, Pinaki P. BANERJEE PINAKI P. BANERJEE 1, Lucian Melo GARCIA 1, Lucian Mello Garcia 1 Lin 1, Vakul Mohanty 2, Kun 7 Hee Kim 2, Xianli Jiang 2, Yuchen Pan 2, Ye Li 1, Bin Liu 1, Ana Karen Nunez Cortes 1, Chenyu Zhang 1, 8 Mohsen Fathi 3,4, Ali Rezvan 3, Melisa J. Montalvo 3, Montalvo 3, SopHia L Cha 1, Francia Reyes-Silva 1, Rejeena 9 Shrestha 1, Xingliang Guo 1, Kiran Kundu 1, Alexander Biederstadt 1,5, Luis Muniz-Feliciano 1, Gary M. 10 Deyter 1, MECIT KAPLAN 1, MECIT KAPLAN 1, MECIT KAPLAN 1, MECIT KAPLIN 1, MECIT KAPLIN 1, MECIT KAPLINE Liu 1, Antrix Jain 6, Janos Roszik 7，Natalie W. Fowlkes 8，Luisa 11 M. Solis Soto 9，Maria Gabriala Raso 9，Joseph D. Khoury 10，Pei Lin 11，Pei Lin 11，Pei Lin 11，Francisco Vega 11，Navin 12 Vadan Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Cheen Cheen Cheen Cheen Cheen Marin 1，Elizaber 1 * Div>Sunil Acharya 1, Rafet Basar 1, May Daher 1, Hind Rafei 1, Ping Li 1, Nadima Uprety 1, Emily Ensley 1, Mayra 6 Shanley 1, Bijender Kumar 1, Pinaki P. BANERJEE PINAKI P. BANERJEE 1, Lucian Melo GARCIA 1, Lucian Mello Garcia 1 Lin 1, Vakul Mohanty 2, Kun 7 Hee Kim 2, Xianli Jiang 2, Yuchen Pan 2, Ye Li 1, Bin Liu 1, Ana Karen Nunez Cortes 1, Chenyu Zhang 1, 8 Mohsen Fathi 3,4, Ali Rezvan 3, Melisa J. Montalvo 3, Montalvo 3, SopHia L Cha 1, Francia Reyes-Silva 1, Rejeena 9 Shrestha 1, Xingliang Guo 1, Kiran Kundu 1, Alexander Biederstadt 1,5, Luis Muniz-Feliciano 1, Gary M. 10 Deyter 1, MECIT KAPLAN 1, MECIT KAPLAN 1, MECIT KAPLAN 1, MECIT KAPLIN 1, MECIT KAPLIN 1, MECIT KAPLINE Liu 1, Antrix Jain 6, Janos Roszik 7，Natalie W. Fowlkes 8，Luisa 11 M. Solis Soto 9，Maria Gabriala Raso 9，Joseph D. Khoury 10，Pei Lin 11，Pei Lin 11，Pei Lin 11，Francisco Vega 11，Navin 12 Vadan Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Chen Cheen Cheen Cheen Cheen Cheen Marin 1，Elizaber 1 * Div>
人工智能如何增强你的员工，以充分发挥他们的潜力？
未来工作研究所 19 发布的一份报告阐述了培养劳动力技能而非仅仅关注人工智能的重要性，并强调培训和技能提升将对目前人工智能准备程度最低的地区产生最大影响。报告称：“培训投资，加上新技术信息共享、技术采用咨询以及赋权和自主导向，预计将影响新技术对工作和工人产生积极还是消极影响。首先，高技能劳动力将更有可能理解新技术的必要性、技术方面和好处，并且不会感到受到威胁（经合组织在 2023 年指出），这将促进采用人工智能的方法，即劳动力与技术相辅相成。”
利用细胞毒性颗粒胞吐作用增强T细胞启动双特异性抗体疗法的功效
T细胞吸引双特异性抗体（T-bsAb，也称为咬合）疗法已成为一种针对多发性骨髓瘤的强大治疗方法。鉴于T-bsAb治疗将内源性T细胞重定向以消除肿瘤细胞，因此，重新激发功能失调的T细胞可能是提高T-bsab功效的潜在方法。虽然各种免疫刺激细胞因子可以增强效应T细胞功能，但对于T-bSAB疗法的最佳细胞因子治疗尚未固定，部分原因是由于关注了由异形干扰素（IFN） - γγ驱动的细胞因子释放综合征。在这里，我们在功能上筛选免疫刺激性细胞因子，以确定T-bsab治疗的理想组合伴侣。此AP揭示了白介素（IL）-21作为潜在的免疫刺激性细胞因子，具有增强T-bsAb介导的颗粒酶B和perforin的释放的能力，而无需增加IFN-γ释放。转录组分析和功能表征强烈支持IL-21选择性地靶向细胞毒性颗粒胞外增生途径，但不能靶向促炎反应。值得注意的是，IL-21调节了细胞毒性效应功能的多个步骤，包括上调共激活CD226受体，增加细胞毒性颗粒，并在免疫突触中促进细胞毒性颗粒的递送。的确，T-bsab介导的骨髓瘤杀伤是细胞毒性颗粒依赖性的，IL-21启动显着增强了细胞毒性活性。此外，体内IL-21处理可在骨髓T细胞中诱导细胞毒性效应子重编程，显示出协同的抗肌瘤作用与T-BSAB治疗结合使用。一起，通过IL-21利用细胞毒性颗粒胞吐途径可能是通过T-BSAB治疗获得更好反应的潜在方法。
通过有条件介绍红外图像中多级对象检测的生成数据增强
红外图像中的多级对象检测对于军事和平民使用很重要。深度学习方法可以获得高精度，但需要大规模数据集。我们提出了一个生成数据增强框架文档，用于使用有限数据的红外多级对象检测。本文的贡献是四倍。首先，Doci-Gan被设计为有条件的图像介绍框架，得出配对的红外多级对象图像和注释。其次，为文本到图像转换器配制了将文本格式对象注释转换为边界框掩码映像，从而导致增强是掩盖图像 - 图像 - 绘制图像图像翻译。第三，产生了基于多形态侵蚀的损失，以减轻对本地背景和全球背景的涂料不一致的不一致性。最后，为了生成各种图像，人工多级对象注释在增强过程中与真实的对象注释集成在一起。实验结果表明，具有高质量红外多级对象图像的文档增强数据集，从而提高了对象检测基准的准确性。
使用stylegan2-ada
在这项研究中，我们提出了一种生成数据增强技术，以克服设计基于深度学习的自动化链球菌诊断系统时严重有限的数据的挑战。我们基于用于系统设计的stylegan2-ADA模型实现生成模型，并使用两个分类器评估斜视分类性能。我们根据传统数据增强技术评估了我们提出的方法的能力，并确认了性能的实质性增强。此外，我们进行了实验，以探索眼科医生之间的诊断一致性与生成模型的产生性能之间的关系。超越FID，我们验证了分类器上的生成样本以建立其实用性。通过这些实验，我们证明了基于生成模型的数据增强功能在极端数据稀缺的情况下提高了总体定量性能，并且有效地减轻了深度学习模型培训期间的过度拟合问题。
心理距离气候变化和公众对家庭拥有的生产森林中生物多样性提升属性的偏好
了解公众对管理如何帮助使森林适应气候变化的看法对于社会可接受的政策的设计至关重要。在挪威和瑞典进行了一个二元离散选择实验，以引起公众对三种森林管理属性（固定的，不均匀的树木架的比例以及树木的数量和类型）的生物多样性增强变化的偏好，与家族股份生产森林中的典型状态相比。重要的是，如何研究了与气候变化的自我建构的心理（空间，社会，时间和假设）距离与管理偏好相关联。按照综合选择和潜在的可变建模方法来解释其液态，我们的计量经济学结果表明，与气候变化的心理距离更紧密，与对生物多样性提高生物多样性的变化的支持增加了，从家族拥有的生产森林的现状条件中进行了管理属性的变化。平均而言，挪威公众更喜欢更大的固定物，并引入了一个宽阔的物种，而瑞典公众则赞成所有属性的变化。在两个国家，最高的公用事业是从现状的增加（5％）到10％和20％的，挪威各自的平均WTP约为10至11欧元，在瑞典大约10至14欧元/月。调查结果表明，在两国中增加了固定区域的普遍可接受性，以及公众对瑞典的不均年龄和混合森林管理的认可。
接受实验室安全培训的增强现实
本文介绍了概念验证的增强现实（AR）系统，称为“ smartLab”，用于危险物质科学实验室的安全培训。本文包含设计基本原理，开发，方法和用户研究的概述。用户研究的参与者是领域专家（即，材料科学研究部的实际实验室用户，n = 13），评估使用了问卷调查和自由形式的面试回答。参与者进行了一个虚拟实验实验，该实验与域专家合作设计。在使用AR环境时，它们伴随着虚拟助手。用户研究通过分析其对行为意图维度的影响，提供了有关多个维度的影响，例如预期性能，情绪反应性和空间存在的初步发现，例如预期性能，情绪反应性和空间存在。发现表明用户发现该方法有用，并且他们将考虑使用此类系统。对SmartLab评估数据的定量和定性分析表明，a）基于AR的培训是实验室安全培训的潜在解决方案，而没有现实世界危害的风险，b）现实主义仍然是某些方面的重要特性，例如流体动力学和实验性程序，以及c）使用虚拟助手的使用，并没有提供虚拟助手的使用和不舒服的感觉。此外，该研究建议使用AR辅助工具（虚拟助手，注意力漏斗和原位箭头）来提高可用性，并使培训体验更加用户友好。
增强现实技术对学习困难学生想象力培养的影响
本研究的主要目的是了解在阿卜哈省使用增强现实技术如何影响有学习障碍的儿童的创造性思维能力。阿卜哈省教育机构的一群学生是这项研究的对象。这项研究持续了一个月。研究共涉及 30 名学生，其中实验组和对照组各 15 名。实验组在评估初始想象力、感知想象力和变革想象力的后测中表现优于对照组，表明研究结果有显著改善。在后续评估或干预后立即进行的期间，实验组和对照组在想象力思维方面的得分没有统计学上的显著差异。
微调FAM161A基因增强疗法以恢复视网膜功能
已有15年了，基因疗法一直被视为遗传性视网膜疾病的希望的灯塔。许多临床前研究都集中在具有最大基因表达能力的载体周围，但是尽管基因转移有效，但在各种纤毛病中仍观察到了最小的生理改善。色素型视网膜炎28（RP28）是FAM161A中Bi-Callelic null突变的结果，Fam161a是连接纤毛（CC）结构的必不可少的蛋白质。在缺席的情况下，纤毛杂乱无章，导致外部片段崩溃和视力障碍。在人类视网膜中，FAM161A有两个同工型：带外显子4的长度，而没有它的短。为了恢复FAM161A中的CC，在纤毛混乱开始后不久，我们将AAV载体与启动子活性，剂量和人类同工型进行了比较。虽然所有矢量都改善了细胞存活，但仅使用弱FCBR1-F0.4启动子启用了两种同工型的组合，启用了CC中的精确FAM161A升级和增强的视网膜功能。我们对RP28的FAM161A基因置换的调查强调了精确治疗基因调节，适当的载体给药和两种同工型的递送的重要性。此精度对于涉及FAM161A等结构蛋白的安全基因疗法至关重要。
自动化增强悖论研究
摘要目的——本研究旨在从机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 部署的角度探究组织层面的技术压力现象。作者研究了 ML 和 AI 自动化增强悖论以及社会技术系统作为管理人员应对技术压力的机制的作用。设计/方法/方法——作者采用了探索性定性方法，并根据半结构化访谈问卷进行了深入访谈。数据来自 26 位主题专家。使用主题内容分析对数据记录进行了分析。发现——研究结果表明，由于 ML 和 AI 技术的部署，角色模糊、工作不安全感和技术环境导致了技术压力。复杂性、不确定性、可靠性和实用性是主要的技术环境相关压力。机器学习和人工智能自动化增强相互依赖性与社会技术系统的新集成可有效用于组织层面的技术压力管理。研究限制/含义——由于机器学习和人工智能技术部署的增加，本研究有助于理论探讨组织中的技术压力。本研究确定了主要的技术压力源，并为从机器学习和人工智能部署角度对组织技术压力管理应对机制的理论化提供了重要且新颖的见解。实际意义——机器学习和人工智能技术导致的技术压力现象可能会对组织绩效产生限制性影响。管理人员可以同时部署基于机器学习和人工智能技术的自动化增强策略以及社会技术措施，以