研究成果の概要(英文):该项目通过系统的文献综述和行为实验探索了主动感与被动感知的好处。我们的系统评价确定了来自四种不同感觉方式的86项相关研究。我们提取了使我们能够将感知结果与任务细节联系起来的数据,并发现尽管主动感知通常会提高感知准确性,但结果因感觉方式和任务而差异很大。在我们的行为实验中,我们使用了由机器人臂和感觉替代设备组成的2D对象大小估计任务。结果表明,认知参与提高了感知的准确性,但是在主动探索模式和被动模式之间没有显着差异。这项研究还强调了需要改进实验界面以进行更全面的研究。
表1 VITROS和BECKMAN TROPONIN I分析的比较设备新的Device-Vitros®TroponinI Es Predicate deverate-beckmanAccess®特征分析Accutni troponin i Assay ISSAY ISSAY ISSAY ISSAY ISTED用于体外定量测量的体外定量测量型心脏TROPTROPORNI INTROPIAC TROPONIN IN HURNATIC SERONIN I(CARDIAC SERONIN I(c) (CTNI)使用人血清和血浆中的血浆(肝素和EDTA)使用Vitros免疫诊断系统,以帮助访问免疫测定系统,有助于评估心肌损伤以及风险分层的诊断和治疗。心肌梗塞和心肌损伤。心脏肌钙蛋白I的测量有助于诊断急性心肌梗死和心脏肌钙蛋白I I的确定有助于确定有助于对非抗抑制性心绞痛或非ST段性不稳定型和非ST段综合症患者的非危险性急性风险急性急性急性尖锐型抗酸症的风险分层的患者的风险分层。关于死亡率的相对风险,缺血性事件的可能性增加心肌梗塞或需要紧急血运重建程序。需要紧急血运重建程序的缺血事件的概率。0.50 ng/ml(96%的感官,94%规格)10%CV 0.034 ng/ml 0.06 ng/ml Spec。范围69-90%Sens。范围46-91%(0至24小时。)规格。范围94-96%规格。范围96-88%使用的CLSI标准或C24,EP5,EP6,EP7,EP9,EPI7,C28,C28,EP6-P,EP5-A,EP7-P引用GPIO,H3,H4,M29基本主要的主要化学发光免疫测定化学发光免疫测定示踪剂酶标记为酶标记仪器自动化免疫测定系统自动免疫测定系统抗体抗体小鼠小鼠单克隆单克隆单克隆样品类型血清和血浆(Heparin and Edta and eDta and plasma and plasma and plasma and Hearim and Hearm and Hearm and Hearm and Hearm and Hearm and Hea)(EDTA)(EDTA)(EDTA)(EDTA) ESC/ACC/AHA, WHO NACB, ESC/ACC/AHA, WHO used/referenced Lower Limit of 0.012ng/mL Not applicable Detection Differences Basic principle Solid phase immunoassay 2-site immunoenzymatic assay Sample volume 80[tL 401.L Measuring range 0.012-80.0 ng/mL 0.01-100 ng/mL Analytical Sensitivity <0.009 ng/mL 0.01 ng/ml钩效应无需14,000 ng/ml无需1,920 ng/ml期望值:99th 0.034 ng/ml 0.04 ng/ml rami ami ami降低了0.120 ng/ml(95%Sens。,93%Spec。
摘要。本文提出了一种建模方法,旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像(高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射),以及来自全球(1 o)数据集的历史气候(每月温度和降水量)和土壤属性(质地、C 和 N 含量)作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行,以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•,最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
我们提出了一个新的机器学习基准,用于阅读任务分类,目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成,以区分两个阅读范式:正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库(ZUCO 2.0),该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用,我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法,并讨论未来的改进。我们发布代码,并提供易于使用的界面,以使用随附的公共排行榜:www.zuco-benchmark.com评估新方法。
摘要。分析建筑模型的可用面积、建筑安全性或能源分析需要空间和相关对象的功能分类数据。自动化空间功能分类有助于减少输入模型准备工作量和错误。现有的空间功能分类器使用空间特征向量或空间连通性图作为输入。深度学习 (DL) 图像分割方法在空间功能分类中的应用尚未被研究。作为解决这一差距的第一步,我们提出了一个数据集 SFS-A68,它由 68 个公寓楼空间布局的数字 3D 模型生成的输入和地面真实图像组成。该数据集适用于开发用于空间功能分割的 DL 模型。我们使用该数据集训练和评估基于迁移学习和从头开始训练的实验空间功能分割网络。测试结果证实了 DL 图像分割对空间功能分类的适用性。
图1:整体工作流程:在第一步中,我们使用带导的对接进行策划的激酶活性数据(Kinodata)在计算机中生成结构蛋白质 - 配体。然后对此增强数据集进行测试,以确保其对绑定亲和力预测任务的有用性。在第二步中,我们使用对接姿势与两个基线模型-DTI和GNN-比较了CGNN模型,而无需访问生成的3D信息。
摘要。空间系统必须处理由空间和地面传感器收集的大量时空地球和空间观测数据。尽管通信中存在数据延迟,但数据收集速度非常快,并且建立了复杂的地面站网络来收集和存档遥测数据。地面部分接收到的数据可以提供给最终用户。除了存档数据之外,可用数据还为数据分析提供了机会,可以支持决策过程或为目标需求提供新的见解。不幸的是,对于从业者来说,识别空间领域数据分析的潜力和挑战并不容易。在本文中,我们反思并综合了现有文献的发现,并为在空间系统环境中建立和应用数据分析提供了综合概述。为此,我们首先介绍空间系统中采用的流程,并描述数据科学和机器学习过程。最后,我们确定了可以映射到数据分析问题的关键问题。
Swapan K Pati 博士 教授 理论科学组 先进材料学院 贾瓦哈拉尔·尼赫鲁先进科学研究中心 贾库尔校区,贾库尔,班加罗尔 560064 电子邮件:pati@jncasr.ac.in 和 swapan.jnc@gmail.com 网址:http://www.jncasr.ac.in/pati/ Swapan K Pati 教授在班加罗尔印度科学研究所获得博士学位,随后在加州大学戴维斯分校和美国西北大学从事博士后工作。他于 2000 年 11 月加入理论科学组担任助理教授,2009 年 6 月成为正教授。他曾担任 2017 年至 2022 年该组的主席。他获得的主要奖项有:BM Birla 奖章 (2008 年); Swarnajayanthi 奖学金 (2007-12)、SS Bhatnagar 奖 (2010) 和世界科学院 (TWAS) 奖 (2012)。他是 2013 年、2018 年和 2023 年 JC Bose 国家奖学金获得者。他是印度所有三所科学院的当选院士,也是世界科学院的当选院士。他的研究兴趣包括量子多体现象和量子化学相关问题,以了解从简单分子到先进半导体器件材料等大类系统的结构特性关系。目标是设计用于微观理解和应用目的的材料。
智能手机已转换为便携式GNSS(全球导航卫星系统)接收器。具有数十亿此类设备记录的GNSS数据具有很大的科学研究潜力,并具有前所未有的时空分辨率。但是,目前访问大型GNSS智能手机数据的访问量是有限的,并且数据处理具有挑战性。Camaliot项目(机器学习技术在GNSS IOT数据融合中的应用)旨在解决这些问题,以促进众包GNSS数据的可用性,以进行天气预报和太空天气监测。Camaliot众包活动中大量的GNSS数据具有异质性的质量。为了应对此数据处理挑战,我们使用机器学习(ML)开发了一种自动数据选择算法。在这项研究中,比较了不同ML模型的分类性能。还检查了不同数据质量指标的重要性。初始结果表明,基于ML的分类器可以在广告系列的实际数据上获得95%的精度,而无需为质量指标设置明确的阈值。基于选定的智能手机GNSS数据,也进行了对流层参数估计实验。
农业部门需要能源,因为能源是生产的重要投入。农业直接使用能源作为燃料或电力来操作机械和设备,在灌溉中使用燃料来运行拖拉机和其他机械,以及在农场照明,并间接用于农场生产的肥料和化学品。现代农业需要现代能源——两者紧密相连。对于许多发展中国家和欠发达国家来说,农业是经济发展的主导部门。生产力的提高和农业生产系统的现代化是全球减贫的主要驱动力,而能源在实现这一目标方面发挥着关键作用。对现代和可持续农业生产和加工系统的能源投入是从自给农业转向粮食安全的关键因素。能源服务通过提供灌溉(水泵)或农业机械等方式巧妙地支持生产过程。