XiaoMi-AI文件搜索系统
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学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
冠状动脉疾病患者DNA修复过程中分子作用的研究
简介根据欧洲心脏病学会最新的慢性冠状动脉综合征指南，冠状动脉疾病 (CAD) 被定义为具有稳定性心绞痛症状和/或呼吸困难的 CAD 记录。1 众所周知，DNA 损伤是该疾病发病的原因之一。通常，这些损伤以单碱基突变、链断裂、碱基缺失或碱基修饰的形式出现。2 DNA 修复机制在维持基因组完整性方面起着非常重要的作用。不同的 DNA 修复机制用于修复哺乳动物细胞中不同的 DNA 损伤。BRCA1 是乳腺癌和卵巢癌的关键易感基因。3 它由几个对维持基因组稳定性至关重要的结构域组成，例如 DNA 修复、DNA 损伤信号传导、染色质重塑、细胞周期检查点的调节、蛋白质泛素化、转录调控和细胞凋亡。 BRCA1 蛋白通过调节同源重组 (HR)，在 DNA 双链断裂修复过程中发挥着至关重要的作用。4
研究乳腺癌的肿瘤免疫原性
免疫细胞与恶性细胞之间的相互作用是根除乳腺癌的重要篇章。这种广泛分布且种类繁多的癌症对全世界的女性构成了重大威胁。乳腺癌的发病率与多种风险因素有关，特别是遗传易感性和家族史。尽管从手术和化疗到放疗和靶向治疗，治疗方式取得了进展，但持续的高复发率、转移率和治疗耐药性凸显了对新治疗方法的迫切需求。免疫疗法在乳腺癌治疗中取得了长足的进步，因为它利用了肿瘤微环境中复杂的相互作用。免疫细胞和肿瘤细胞之间的这种动态相互作用已成为免疫学研究的重点。本研究探讨了各种癌症标志物（如新抗原和免疫调节基因）在乳腺肿瘤诊断和治疗中的作用。此外，它还探索了免疫检查点抑制剂作为治疗有效药物的未来潜力，以及阻碍其疗效的挑战，特别是肿瘤诱导的免疫抑制和实现肿瘤特异性的困难。
Abemaciclib 联合内分泌治疗用于激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性且复发风险较高的早期乳腺癌的辅助治疗
3.1 乳腺癌是英国最常见的癌症。激素受体阳性、HER2 阴性乳腺癌是最常见的亚型，约占所有乳腺癌的 70%。患者专家解释说，激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性的早期乳腺癌复发风险高，对生活质量有相当大的影响。初次诊断令人痛苦，对癌症复发的恐惧是患者及其家人压力和焦虑的常见原因。这是因为需要进一步治疗或可能进展为无法治愈的转移性疾病。对于患有 HER2 阴性疾病的人来说，治疗选择有限，并且伴有不良副作用，使得完成推荐的疗程变得困难。临床专家指出，30% 的早期乳腺癌患者在初次治疗后会复发。他们指出，某些临床和病理风险因素（如阳性淋巴结数量多、肿瘤大或肿瘤等级或生物标志物测量的高细胞增殖）会导致复发风险更高。手术后复发风险高的患者存在大量未满足的需求。患者和临床医生将非常重视靶向治疗以降低复发风险。委员会得出结论，激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性的早期乳腺癌患者及其家属将欢迎一种降低复发风险的新型有效治疗方案。
调查记者的事实核查技能
摘要 本文的研究证明了记者在日常工作中揭穿错误、虚假和恶意信息的能力。它展示了记者如何使用核心技能和能力来核实信息，并描述了为什么虚假信息能够逃避新闻过滤并被发表。我们结合半结构化访谈和出声思考法，向 20 名爱沙尼亚记者展示了构建的虚假信息片段，然后要求他们对其进行讨论。根据结果，我们认为记者以特定的组合使用传统的事实核查技能，这通常足以验证信息。然而，在时间压力下，记者倾向于相信他们的专业经验并冒险发布未经核实的信息。当消息来源看起来值得信赖并且信息呈现在官方社交媒体平台或记者的个人社交媒体页面上时，或者记者缺乏对特定主题的更深入了解时，这种风险会更高。视频操纵（例如深度伪造）和脱离语境的照片呈现对记者来说是最难核实的，无论记者专注于哪个平台，情况都是类似的。这项研究的结果对于培训新闻专业学生和执业记者如何揭穿虚假信息很有用。
在军事战斗决策中导航AI集成
摘要1摘要（葡萄牙）2认可3目录5图7缩写8术语9 1.简介10 1.1。背景10 1.2。问题语句12 1.3。研究目的14 1.4。研究问题15 1.5。划界15 1.6。论文的轮廓16 2。理论框架17 2.1。人工智能技术及其在军事决策过程中的应用17 2.1.1。人工智能的定义17 2.1.1.1。弱AI和强AI 18 2.1.2。AI集成的水平20 2.1.2.1。 人类内部和自治AI 20 2.1.2.2。 Black-Box AI和可解释的AI 20 2.1.3。 军事决策过程22 2.1.4。 军事决策过程中AI技术整合的当代范式23 2.2。 对AI 25 2.2.1的感知，假设，期望和信任。 技术接受模型：扩展到AI 25 2.2.2。 技术帧27 2.2.3。 对AI的信任及其对MCDMP 28 28 2.2.3.1集成的影响。 信任的定义29 2.2.3.2。 信任AI：信任的维度30 2.2.3.3。 信任AI：技术的可信度30 2.3。 结论31 3。 方法论33 3.1。 研究方法：定性研究33 3.1.1。 时间范围34 3.2。 研究设计：选择和选择34 3.3。 数据收集方法35AI集成的水平20 2.1.2.1。人类内部和自治AI 20 2.1.2.2。Black-Box AI和可解释的AI 20 2.1.3。军事决策过程22 2.1.4。军事决策过程中AI技术整合的当代范式23 2.2。对AI 25 2.2.1的感知，假设，期望和信任。技术接受模型：扩展到AI 25 2.2.2。技术帧27 2.2.3。对AI的信任及其对MCDMP 28 28 2.2.3.1集成的影响。信任的定义29 2.2.3.2。信任AI：信任的维度30 2.2.3.3。信任AI：技术的可信度30 2.3。结论31 3。方法论33 3.1。研究方法：定性研究33 3.1.1。时间范围34 3.2。研究设计：选择和选择34 3.3。数据收集方法35
BCAM 引领英国医疗美容市场最新趋势
来源：Rare：英国 16 岁以上的咨询成年人（N=3,519）数据收集于 2022 年 9 月 16 日至 11 月 1 日。问题 17 - 您是否考虑在未来 12 个月内进行以下任何医学美容治疗？正在考虑任何医学美容治疗的人（N=710）。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。