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m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
幽门螺杆菌在逃避宿主先天和适应性免疫方面的策略：治疗靶向的见解和前景
幽门螺杆菌（H. Pylori）是全球引起慢性胃粘膜感染的主要病原体。在2011年至2022年期间，幽门螺杆菌感染的全球患病率估计为43.1％，而在中国，幽门螺杆菌感染的率略高，为44.2％。幽门螺杆菌持续定殖可导致胃炎，消化性溃疡和恶性肿瘤，例如粘膜相关的淋巴组织（MALT）淋巴瘤和胃腺癌。尽管引起了宿主的强大免疫反应，但幽门螺杆菌通过调节宿主免疫而在胃粘膜中繁荣发展，尤其是通过改变先天和适应性免疫细胞的功能，并抑制了对其存活不利的毒性反应，从而对临床管理提出了挑战。幽门螺杆菌与宿主免疫防御之间的相互作用是复杂的，涉及通过修饰表面分子，操纵巨噬细胞功能以及调节T细胞反应以逃避宿主识别的，以逃避免疫监测。这篇综述分析了幽门螺杆菌的免疫病和免疫逃避机制，强调了鉴定新的治疗靶标和制定有效的治疗策略的重要性，并讨论针对幽门螺杆菌的疫苗的发展如何为消除这种感染提供新的希望。
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
审查温带农业系统的弹性，脆弱性，鲁棒性和适应能力的定量评估
Manon Dardonville，Christian Bockstaller，Olivier Therond。回顾了温带农业系统的弹性，脆弱性，鲁棒性和适应能力的定量评估。清洁工生产杂志，2021，286，pp.125456。10.1016/j.jclepro.2020.125456。hal-03150196
安全，动态人体工程学和自适应决策
摘要 - 将协作机器人集成到工业环境中的整合提高了生产率，但也强调了与操作员安全和人体工程学相关的重大挑战。本文提出了一个创新的框架，该框架集成了先进的视觉感知技术，实时人体工程学监测和行为树（BT）基于自适应的决策。与通常在孤立或静态上运行的传统方法不同，我们的方法结合了深度学习模型（Yolo11和缓慢地），先进的跟踪（无流感的卡尔曼滤波器）和动态的人体工程学评估（OWAS），提供了模块化，可扩展和适应性系统。实验结果表明，该框架在几个方面都优于先前的方法：检测姿势和动作的准确性，在管理人类机器人相互作用方面的适应性以及通过及时的机器人干预措施降低人体工程学风险的能力。尤其是，视觉感知模块比Yolov9和Yolov8具有优越性，而实时人体工程学的概念消除了静态分析的局限性。自适应角色管理是由行为树实现的，比基于规则的系统具有更大的响应能力，使该框架适合复杂的工业场景。我们的系统在掌握意图识别方面的准确性为92.5％，并成功地将人体工程学风险分类为实时响应能力（平均延迟为0.57秒），使及时的机器人指数术语 - 人类机器人合作，实时的eR-GONOMICS，实时的eR-GONOMICS，适应性的决策，视觉感知，视觉感知，是Haviour haviour tree Yolo，Yolo。
C-C耳机 +USB-C/A适配器 +充电支架（9T9J6AA）
[1] Soundguard Digital Plantronics拥有复杂的算法，包括：通过将声音限制为118 DBA来防止声学冲击； G616反启动保护将噪声水平限制在102 dB以下的SPL以下，因此符合澳大利亚通信行业论坛（ACIF）G616建议；每日平均噪声暴露措施和控制声音，以防止平均每日声音暴露超过80 dBA或85 dBA时间加权平均值（TWA）。
Lichtenberg教授神经科 - 适应性人
具有最新的EEG硬件的几个集中控制的实验室，用于并行记录几个主题或单个记录，其中有多达128个EEG频道住院和移动EEG解决方案（例如，用于移动大脑/身体成像）通过脑产品Actichamp或脑部产品Liveamp具有相应不同类型的电极，包括干电极大型虚拟现实实验室（EEG）对结构的自由移动受试者进行（脑电图）的检查，请要求
AI和自适应光学器件通过解决大气湍流挑战来推动自由空间量子通信
“在我们的受控实验室实验中，我们模拟了一个湍流的自由空间量子通道，以评估我们的自适应光学系统的有效性。结果令人震惊，”博士学位Lukas Scarfe说。“没有自适应光学，湍流引入了超过安全阈值的错误，使量子密钥分布变得不可能。但是，通过启用了自适应光学功能，我们成功恢复了通道，执行高维QKD并每个光子最多三个位编码，这显着提高了关键的生成率。”
