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一个新颖的自主学习框架来增强SEMG ...
在过去的几十年中，使用表面肌电图（SEMG）的手势识别（SEMG）一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是，多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。，始终，收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此，需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中，提出了一个新颖的自主学习框架，以整合深度视觉和EMG信号的好处，该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后，它利用多层神经网络（MNN）分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势，在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出
利用人工智能增强医学图像
摘要：人工智能 (AI) 与医学成像的结合标志着医疗保健领域的变革性进步，显著提高了诊断的准确性、效率和患者治疗效果。本文深入探讨了 AI 技术在医学图像分析中的应用，特别关注卷积神经网络 (CNN) 和深度学习模型等技术。我们研究了这些技术如何在各种成像方式（包括 X 射线、MRI 和 CT 扫描）中使用，以改善疾病检测、图像分割和诊断支持。此外，本文还讨论了与 AI 驱动的医学成像相关的挑战，例如数据质量、模型可解释性和道德考虑。通过分析最近的进展和现实世界的案例研究，本文深入了解了 AI 在医学成像中的当前前景，并探索了其未来的潜在方向。研究结果强调了 AI 技术的持续发展及其在推进医学诊断和治疗策略方面的关键作用。
下调睾丸激素水平提高了免疫疗法效率
对某些肿瘤类型的抽象低反应率仍然是免疫检查点阻滞治疗的主要挑战。在这项研究中，我们首先对验证性队列（IMVigor210）的膀胱癌患者进行了综合的生物标志物评估，并发现在接受抗PD-L1治疗之前，性别之间没有显着差异，而男性患者表现出更好的反应。因此，我们关注抗PD-L1治疗后与性别相关的变化，发现对雄性小鼠的肠道微生物群没有明显影响，但性激素水平显着降低。此外，cast割大大增强了针对雄性小鼠鼠结肠腺癌的抗肿瘤功效。此外，一种狭窄的抗生素，结肠素是创新的，用于消除睾丸激素水平，以提高雄性小鼠的免疫疗法效率。这些发现表明，男性对性激素水平的影响可能会导致性二态性，并提供了提高免疫疗法效率的有前途的方法。
一种新型ML驱动的方法来增强CRN性能
摘要： - 本文探讨了CRN背景下频谱分配的RL和DRL技术，并考虑了在不断变化的条件下频谱利用和网络性能之类的困难。提议的改进的频谱管理模型将RL与基于模型的预测集成在一起，以改善决策。实验结果证明，已确定的方法允许达到96％的平均准确度水平，损失率为0.20，精度为92％至0.95。此外，召回率从0.85延长到0.90，F1分数为0.90，这表明该模型在精确和召回方面表现出令人满意的性能。所提出的算法的表现优于现有的机器学习模型，其精度为96％，低损失为0.20，而F1得分为0.90，展示了出色的可靠性和适应性。基于这些结果，可以得出结论，所提出的混合RL模型在预测下一个可用频谱方面更有效，并且比单个RL方法更适应于CRN环境的变化，因此，提出的解决方案适用于CRN中的实时频谱分配。
AI如何增强公共安全
在海湾合作委员会地区，游客的增长非常出色，要求新的安全要求。沙特阿拉伯的2030年愿景设定了1亿游客的目标 - 它已经超过了计划，比计划提前七年。阿联酋试图到2031年欢迎4000万游客。同时，有一个努力举办备受瞩目的事件。除了在卡塔尔举行的2022 FIFA世界杯和每年的几场大奖赛比赛外，GCC现在还举办专业高尔夫，网球，赛车运动和篮球比赛。沙特阿拉伯将举办2034年世界杯。在体育中的研究曾在利雅得举行了2020年迪拜博览会。沙特阿拉伯也有年度朝圣，涉及2023年近2900万人。
利用人工智能提高运动成绩
本专题的目的是为研究人员和从业人员提供一个机会，展示机器学习和人工智能在体育领域的最新进展。体育技术在最近几年的扩展使得收集的数据量以及测量和记录的属性范围和种类激增。这种海量的数据既带来了负担，也带来了机会来回答教练和运动员面临的一些至关重要的问题。我如何才能更有效地训练，如何才能更有竞争力，如何才能避免受伤？在许多情况下，传统统计技术的适用性已被耗尽，机器学习方法已被应用、调整和开发来分析体育数据。1995 年，Lapham 和 Bartlett 描述了人工智能 (AI) 具有支持和改善体育决策的潜力，并加快了分析过程，为专家腾出了时间和资源。从那时起，人们就提倡使用机器学习 (ML) 来构建这样的决策支持系统 (Robertson, 2020)。机器学习可以应用于体育运动，带来诸多好处，包括：自动或半自动收集数据、将数据（预）处理为有意义的信息、了解哪些信息对健康和表现很重要，以及最终帮助教练和运动员做出复杂的决策。精英教练和运动员经常利用他们的经验、知识和直觉做出成功的决定。然而，一些关键的决定非常困难，因为要考虑的因素数量及其相互作用太复杂。如果有合适的数据，机器学习方法可用于创建支持复杂决策的模型。本研究主题中的许多文章代表了对现有机器学习方法的调整和新机器学习方法的开发，这些方法解决了体育运动中实际且重要的问题并带来了许多上述好处。在改进数据收集和处理方面，Hosp 等人创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类，而 van Dijk 等人则创建了一个深度学习工具来自动对足球守门员的感知表现专业水平进行分类。描述了他们在惯性测量单元数据处理方面的进步如何产生有关轮椅运动中身体位置的更准确信息。此外，Schmid 等人创建了一个工具来自动识别美式足球中基于战术模式的球员轨迹，并使用这些自动注释来创建防守方案和表现的模拟。开发新的措施来评估个人和团队表现是本研究主题中大多数研究的重点。Anzer 和 Bauer
药物再利用可增强对 PD 的抗肿瘤反应 - ...
摘要：针对 PD-1/PD-L1 免疫检查点的单克隆抗体已显著改善某些癌症的治疗，但需要新药物、新组合和新治疗方式来重振免疫抵抗性肿瘤的免疫监视。引发抗肿瘤免疫的一种选择是使用已获批和上市的药物，这些药物以调节 PD-1/PD-L1 检查点的表达和功能而闻名。在这里，我们回顾了几种已知可以改变检查点的药物，它们要么直接通过阻断 PD-L1，要么间接通过作用于上游效应物（如 STAT3）来抑制 PD-L1 转录或诱导其蛋白酶体降解。具体来说，本文介绍了已获批准的药物三碘甲状腺原氨酸、阿折地平（及相关的二氢吡啶类钙通道阻滞剂）、氯硝柳胺、阿苯达唑/氟苯达唑和一些其他 PD-1/PD-L1 检查点调节剂（瑞格列奈、匹莫齐特、非诺贝特、氯那唑酸、普萘洛尔）的重新定位。它们与 PD-L1 结合或抑制其表达和功能的能力为与 PD-1 靶向生物治疗药物的结合提供了新的前景。这些已知且价格合理的药物可能有助于改善癌症的治疗。