XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdong
自主合作形成控制不足的USV
Zaopeng Dong *a,b,c,d , Zhengqi Zhang a,c , Shijie Qi a,c , Haisheng Zhang a,c , Jiakang Li a,c ,
高级AI安全和可靠性技术标准趋势
출처从Y. Dong等人转载，“保护大语模型：调查”，Arxiv Preprint，2024，https：//doi.org/10.48550/ arxiv.2406.02622，cc by。
引用Gao W，Shao L，Li F，Dong L，Zhang C，Deng Z，Qin P，Wei W和Ma L（2024），使用深LE
与年龄相关的白内障是世界上失明最重要的原因。根据《 2020年疾病研究的全球负担研究》的报告，2020年50岁及2000年以上的人失明的主要原因是白内障，有超过1500万例。在全球白内障引起的中度和严重视力障碍也有7880万人口[1]。白内障目前仅通过手术有效治疗。但是，由于不同领域的发展不平衡和医疗资源短缺，许多白内障患者尚未接受适当的治疗。必须提高白内障早期检测和分类的能力。基于透镜不透明度的位置有三种主要类型的白内障类型：皮质性白内障（CC），核白内障（NC）和后下囊白内障（PSC）[2]。cc是一种楔形的不透明度，它从镜头的外边缘生长到中心[3]。nc代表晶状体中央区域的渐进性不透明和晶状体核的硬化。PSC在镜头后囊中是不透明度，通常在年轻人和糖尿病患者中出现[4]。具有眼部创伤史的人更有可能患有CC和PSC [5]。研究表明，全身性和局部类固醇的使用都是发展PSC的严重危险因素[6，7]。PSC比其他两种类型的白内障的发展速度更快，并且更有可能引起视觉障碍[8]。患者也可能同时具有两种或三种类型的白内障。Xu等。Xu等。研究表明，当多一种类型的白内障一起出现时，它们会对视觉特定功能产生更大的影响。单独的PSC在NC和CC之前具有最大的影响[3]。这表明不同白内障类型的作用是加性的，在评估白内障患者的视觉特异性功能水平时应考虑[3]。基于白内障的类型和严重程度，患者执行与视觉相关的任务的能力受到不同的影响，并且手术的时间和手术方法也有所不同。因此，需要对白内障患者进行个性化评估和管理。根据这些白内障类型，已经独立引入了不同的临床白内障分类标准。镜头不相处的分类系统III和其他系统分别根据缝隙灯和重新照明图像分别评估三种不同类型的严重性[9-14]。但是，手动识别白内障类型和严重程度可能很耗时，尤其是在没有足够经验丰富的医疗能力的地方。随着白内障的情况恶化，底眼图像看起来会变得更模糊。[15]通过观察模糊程度，提出了基于眼底图像的白内障分级系统。镜头位于眼球的前部，而眼底位于后部。使用眼底摄像机用于白内障患者的视网膜成像是具有挑战性的，因为光散射可以严重降低图像质量，从而导致模糊的图像特征。例如，Yang等人。例如，Yang等人。在补充文档中引入了底面图像的成像和晶状体结构的描述。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。 [16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。[16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。
传感器数据复制和用于缺陷检测和DA
，实验时间可能很高。此外，很难表征不同构建几何和材料的过程误差与观察到的热图之间观察到的关系（Delgado等，2012）。因此，首先基于原理的建模和分析方法对于DMLS过程非常重要，以便提供对过程的更多物理见解并增强现有过程监测（Wang等，2020）。除了最近的其他作品外，Arısoy等人。（2019）使用多物理模型来了解熔体池和微结构机械性能的关系。Dong等。 （2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。 （2019）深入研究扫描的影响Dong等。（2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。（2019）深入研究扫描的影响
幻灯片——用于先进晶圆级封装的苯并环丁烯基介电材料的图案化永久键合
Michael Gallagher、Rosemary Bell、Anupam Choubey、Hua Dong、Joe Lachowski、Jong-Uk Kim、Masaki Kondo、Corey O'Connor、Greg Prokopowicz、Bob Barr、陶氏电子材料
最终301123中国与世界脱碳：中国能源SOES增压可再生投资
首席作者：Xuyang Dong，中国能源政策分析师，CEF Xuyang Dong，CEF的中国能源政策分析师。她专注于解开中国的脱碳轨迹以及中国能源政策与金融流量之间的相互作用，以及腰带和道路计划的绿化（BRI）。她的研究旨在适应澳大利亚和中国以及整个亚太地区之间的能源合作。她在悉尼大学完成了国际关系硕士学位，然后加入了澳大利亚顶级的外交政策智囊团 - 洛伊研究所 - 研究澳大利亚的外交政策，多元文化主义，发展援助和澳大利亚 - 中国关系。后来，她加入了伦敦的非政府组织智囊团影响力，作为分析师，她评估了澳大利亚石油和天然气公司的游说活动和政策参与，并跟踪澳大利亚的气候和能源政策。
学习通用门操作政策，大多数...
[1]本·艾斯纳（Ben Eisner），哈里·张（Harry Zhang）和大卫（David Hold）。flowbot3d：学习3D表达流动以操纵表达的观察。arxiv预印arxiv：2205.04382，2022。1 [2] Haoran Geng，Ziming Li，Yiran Geng，Jiayi Chen，Hao Dong和He Wang。partManip：从点云观察到学习跨类别的可推广零件操纵策略。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第2978-2988、2023页。2 [3] Haoran Geng，Helin Xu，Chengyang Zhao，Chao Xu，Li Yi，Siyuan Huang和Wang。gapartnet：跨类别域，可通过可概括和可行的部分操纵对象感知和操纵。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第7081–7091页，2023年。1，2 [4] Yiran Geng，Boshi AN，Haoran Geng，Yuanpei Chen，Yaodong Yang和Hao Dong。机器人操纵的端到端舞蹈学习。arxiv预印arxiv：2209.12941，2022。2 [5] James J Gibson。 提供的理论。 Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [5] James J Gibson。提供的理论。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。ICRA，2024。2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [8] Kaichun MO，Leonidas J. Guibas，Mustafa Mukadam，Abhi-Nav Gupta和Shubham Tulsiani。其中2act：从pix-els到铰接3D对象的动作。在IEEE/CVF国际计算机愿景会议论文集（ICCV），第6813-6823页，2021年。1，2 [9] Chuanrou Ning，Ruihai Wu，Haoran Lu，Kaichun Mo和Hao Dong。其中2个口气：对于看不见的新型铰接对象类别的负担能力学习。在神经信息处理系统（神经）中的广告中，2023年。2 [10] Yusuke Urakami，Alec Hodgkinson，Casey Carlin，Randall Leu，Luca Rigazio和Pieter Abbeel。门口：可扩展的门打开环境和基线代理。ARXIV预印arxiv：1908.01887，2019。1，2 [11]学习开门操作的语义关键点表示。IEEE机器人技术和自动化Letters，5（4）：6980–6987，2020。1 [12] Yian Wang，Ruihai Wu，Kaichun MO，Jiaqi KE，Qingnan Fan，Leonidas Guibas和Hao Dong。adaafford：通过几乎没有相互作用，学习适应3D铰接式物体的操纵负担。欧洲计算机录像会议（ECCV 2022），2022。2 [13] Ruihai Wu，Yan Zhao，Kaichun MO，Zizheng Guo，Yian Wang，Tianhao Wu，Qingnan Fan，Xuelin Chen，Leonidas Guibas和Hao Dong。增值税：学习视觉动作
引用Chen L，Zhu l-f，Zhang l-y，chu y-h，dong m-h，pang x-w，yang s，zhou l-q，shang k，shang k，xiao j，wang w，qin cin q and qin c and qin c and tian d-s（2024）
多发性硬化症（MS）是影响中枢神经系统的最常见的慢性炎性脱髓鞘疾病之一（1）。它经常导致年轻人的残疾和复发性发作的高率，从而导致感觉，活动能力和认知功能受损（2）。目前，MS在全球范围内影响280万人，并在每5分钟的平均年龄32岁时被诊断为一个人（3）。不幸的是，现有证据不足以确定药物治疗在停止或逆转MS的进展方面的有效性，这主要是由于对驱动其发病机理的基本机制的理解有限。免疫机制在MS的进展中起着至关重要的作用，导致神经系统损害。异常激活淋巴细胞，特定的CD8 +和CD4 + T细胞，有助于活性MS病变中少突胶质细胞和神经元的破坏（4）。此外，MS患者经常表现出增加的外周血Th17细胞和血清中Th17相关细胞因子水平升高（5）。b细胞也参与整个疾病各个阶段的病变形成，如MS中存在寡克隆带的表明（6）。鉴于这些发现，许多当前的临床努力集中在基于免疫的疗法上，例如抑制自身反应性T细胞，调节性T细胞的激活（TREG）和B细胞活性的调节以防止此类疾病的复发（7，8）。MS和外周免疫细胞之间的因果关系尚不清楚，需要进一步研究。但是，重要的是要注意，由于研究仅检查了一些常见的免疫细胞子集，因此当前的理解受到限制。尽管随机对照试验被广泛认为是生成临床证据的最可靠和严格的方法，但由于需要大型样本量和显着的人类和财务资源，这可能是具有挑战性的。Mendelian随机化（MR）是一种替代方法，它使用在与暴露相关的基因组 - 广泛关联研究（GWAS）中评估的工具变量（IVS）来评估暴露与结果之间的因果关系，需要满足三个关键