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自动集成的BIM启用机器人控制系统...
摘要3D混凝土印刷（3DCP）由于增强生产力和可持续性的利益而引起了显着关注。然而，现有的3DCP技术在将常规的钢筋增强与印刷混凝土结构整合在一起时面临着自动化和实用性的挑战。本研究提出了一个自动机器人系统，并加上建筑信息建模（BIM），以应对挑战。dynamo脚本用于生成打印路径，该算法进一步优化了用于结合钢筋增强的算法。采用了深度学习模型来识别具有较高纵横比的钢筋。钢筋识别的平均准确性为92.5％，位置误差在2 mm之内。开发了用于多个设备通信的集中控制系统，包括相机，机器人臂和抓手。最后，进行了实时演示，代表了自动化机器人系统的第一个实际演示，以将钢筋加固与使用BIM生成的数据在物理世界中的印刷结构相结合。
启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。
使用人类 iPS 细胞和可编程核酸酶进行疾病建模和治疗原型设计 VU EMBL 的核酸酶细胞疗法实验室
使用人类 iPS 细胞和可编程核酸酶进行疾病建模和治疗原型设计 VU EMBL 基因编辑技术合作研究所的核酸酶细胞疗法实验室，Jonathan Arias（博士）首席研究员 人类 iPS 细胞和基因编辑技术的融合使我们能够访问罕见或通常无法访问的细胞类型和基因组配置，以进行疾病建模和体外治疗原型设计。在本次演讲中，我将介绍使用 CRISPR-Cas9 双等位基因编辑以确定性方式创建同源细胞模型的进展。我将讨论如何使用这种双等位基因编辑来模拟帕金森病和早发性罕见病蜡样脂褐素沉积症中的神经退行性。此外，我将展示基因编码的传感器如何实现患者分层，以及如何通过高通量和高含量系统进行化合物筛选。关于我们的实验室：我们的实验室位于立陶宛维尔纽斯。我们开发了造血细胞系（HSC 和 NK 细胞）、心室心肌细胞、神经元上皮干细胞 (NESC) 和骨骼肌中的人类细胞模型。如果您需要在人类 iPS 细胞中创建同源或报告系，请随时联系我们，我们很乐意与您合作 jonathan.arias@gmc.vu.lt https://www.gmc.vu.lt/en/group-of-cell-therapeutics/people https://www.linkedin.com/in/jonathan-arias-4116a122a/ https://orcid.org/0000-0002-3997-2355
技术支持的卫生系统加强
加强卫生系统是肯尼亚政府全民健康覆盖 (UHC) 议程的核心。政府已投入大量资金，以推进可及、负担得起和高质量的医疗保健，重点关注公平性。尽管取得了这些成就，但该行业仍在努力应对各种挑战，包括资金不足、资源有限、人力资源短缺、医疗成本上升和保险登记率低，以及用于管理新型和复发疾病的产品的监管挑战。医疗保健费用高昂仍然是获得医疗服务的主要障碍，尤其是对于那些花费大部分家庭收入来满足医疗保健需求的穷人而言。虽然艾滋病毒流行率、新发艾滋病毒感染率和艾滋病相关死亡率有所下降，但重点人群和青春期女孩和年轻女性中新发感染的挑战仍然存在。肯尼亚是 30 个结核病和结核病/艾滋病毒高负担国家之一，占全球结核病负担的 85% 以上。虽然结核病病例发现在 21/22 财年有所改善，但仍有相当一部分 (32%) 的结核病患者被遗漏。
使用神经技术支持的智能级联 U-Net 模型进行脑肿瘤分割
据神经病学专家介绍，脑肿瘤对人类健康构成严重威胁。脑肿瘤的临床识别和治疗在很大程度上依赖于准确的分割。脑肿瘤的大小、形状和位置各不相同，这使得准确的自动分割成为神经科学领域的一大障碍。U-Net 凭借其计算智能和简洁的设计，最近已成为解决医学图片分割问题的首选模型。局部接受场受限、空间信息丢失和上下文信息不足的问题仍然困扰着人工智能。卷积神经网络 (CNN) 和梅尔频谱图是这种咳嗽识别技术的基础。首先，我们在各种复杂的设置中组合语音并改进音频数据。之后，我们对数据进行预处理以确保其长度一致并从中创建梅尔频谱图。为了解决这些问题，提出了一种用于脑肿瘤分割 (BTS) 的新型模型，即智能级联 U-Net (ICU-Net)。它建立在动态卷积的基础上，使用非局部注意力机制。为了重建脑肿瘤的更详细空间信息，主要设计是两阶段级联 3DU-Net。本文的目标是确定最佳可学习参数，以最大化数据的可能性。在网络能够为 AI 收集长距离依赖关系之后，将期望最大化应用于级联网络的横向连接，使其能够更有效地利用上下文数据。最后，为了增强网络捕捉局部特征的能力，使用具有局部自适应能力的动态卷积代替级联网络的标准卷积。我们将我们的结果与其他典型方法的结果进行了比较，并利用公开的 BraTS 2019/2020 数据集进行了广泛的测试。根据实验数据，建议的方法在涉及 BTS 的任务上表现良好。肿瘤核心（TC）、完整肿瘤、增强肿瘤分割BraTS 2019/2020验证集的Dice评分分别为0.897/0.903、0.826/0.828、0.781/0.786，表明在BTS中具有较高的性能。
脂肪衍生的干细胞得出的脱细胞外基质启用了皮肤再生和重塑
结果：在体外培养的人ADSC脱细胞后获得ADSC-DECM。Western印迹，ELISA和质谱结果表明，ADSC-DECM包含各种生物活性分子，包括胶原蛋白，弹性蛋白，层粘连蛋白和各种生长因子。cck-8和刮擦测定法表明，ADSC-DECM治疗可以显着促进HACAT，人脐静脉内皮细胞和人纤维细胞的增殖和迁移。为了评估体内伤口愈合的治疗作用，我们开发了一种新型的ADSC-DECM-CMC贴片，并将其移植到小鼠全厚性皮肤伤口模型中。我们发现ADSC-DECM-CMC贴片处理显着加速了伤口的闭合。进一步的组织学和免疫组织化学表明，ADSC-DECM-CMC斑块可以促进组织再生，这是通过增强的血管生成和高细胞增殖活性确认的。
超分子骨料启用的耐火和高强度聚合物材料
抽象的高性能聚合物由于其低密度，良好的化学稳定性和出色的机械性能而在现代社会中在现代社会中增殖。然而，尽管聚合物被广泛应用，但由于其内在的浮雕性而引起的频繁发生的灾难对人类，经济和环境造成了巨大影响。最近对超分子化学进行了深入的研究，以通过物理屏障和超分子骨料的炭催化作用为聚合物提供粘贴性。在副层中，超分子和聚合物链之间的非共价相互作用，例如氢键，π–π相互作用，金属 - 实形配位和协同相互作用，可以使矩阵赋予矩阵具有增强的机械强度。这使得将物理化学特性和非共价相互作用整合到一个基于超分子骨料的高性能聚合系统按需中。但是，满足这些诺言需要更多的研究。在这里，我们概述了基于超分子结构和聚集体相互作用的最新研究进化的质量和高强度材料。这项工作回顾了他们的概念设计，表征，修改原理，表演，应用和机制。最后，还讨论了对未来研究的发展挑战和观点。
数字双胞胎零触摸网络
使用人工智能（AI）的数据驱动建模被设想为零触摸网络（ZTN）管理的关键启用技术。具体来说，AI表现出了自动化和建模复杂无线系统的威胁检测机制的巨大潜力。但是，目前以数据驱动的AI系统缺乏决策的透明度和问责制，并确保从参与实体收集的数据的可靠性和可信赖性是威胁检测和决策制定的重要障碍。为此，我们将智能合约与可解释的AI（XAI）集成在一起，以设计ZTN的强大网络安全框架。提议的框架使用区块链和智能合同的访问控制和身份验证机制来确保参与实体之间的信任。此外，使用收集的数据，我们设计了数字双胞胎（DTS），以模拟ZTN环境中的攻击检测操作。具体来说，为了提供一个用于分析和开发入侵检测系统（IDS）的平台，DTS配备了各种过程感知攻击方案。基于自我注意力的长期记忆（SALSTM）网络用于评估所提出的框架的攻击检测功能。此外，使用Shapley添加说明（SHAP）工具可以实现所提出的基于AI的ID的解释性。使用N-Baiot和自我生成的DTS数据集的实验结果证实了所提出的框架优于某些基线和最新技术。
vog云计算和IoT集成在机器人技术中启用了AI的自主系统
雾云计算和物联网通过授权支持AI的自主系统来改变机器人技术。这项研究分析了此整合的好处，缺点和用途。支持AI的自主机器人可以使用边缘计算和云资源来实时数据处理和决策，从而提高其性能和适应性。在生态系统中检查了通信协议，数据管理，安全性和可扩展性。案例研究揭示了这种融合如何影响机器人的应用。这项研究表明了FCC，IoT和AI如何提高机器人系统的效率，智能和自主权。本文涵盖了运输，制造，医疗保健，农业和智慧城市中支持AI的自治系统。这些技术可以提高许多领域的生产力和安全性，从自动驾驶汽车到手术机器人。整合这些技术会提高安全性，道德决策，数据隐私和安全问题。该报告强调了透明和道德的AI算法，无偏见的决策以及监管框架，以使负责任的集成和减轻危险。将来，支持AI的自主系统将由改进的AI算法，多模式传感，人类机器人协作和边缘智能来塑造。它强调了跨学科合作和负责技术发展中的道德考虑的必要性。这项研究以机器人技术的雾/云计算，物联网和AI的详细分析结束，揭示了启用AI支持自主系统的巨大希望和问题。负责任的发展和协作可以帮助我们谈判这种变革型边界，并使用AI驱动的自主系统创造一个更安全，更高效，更具创新性的社会。