本赛季,我们的机器人团队投入了大量精力来构建、分析、创建和测试我们的机器人!这是通过沟通、策略以及最重要的团队合作实现的。我们的团队在每次构建环节,尤其是比赛中都融入了团队合作,因为我们相信这是成功的关键。例如,我们的团队有两个项目经理,其中一个是我。我们跟踪团队的职业道德,并确保每个人都为团队做出贡献。由此,每个成员都建立了更牢固的关系,这让机器人技术更加有趣。团队合作也创造了一种积极的氛围。例如,当我第一次学习如何使用 CAD 和构建时,我的团队中总有人帮助我。这表明,当我们勤奋合作时,我们将实现共同的目标。
我们对一项名为动力电池检测(PBD)的新任务进行了全面的研究,该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点,以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD,这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务,我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集,该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像,具有 7 种不同的视觉干扰。然后,我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案,称为多维协作网络(MDCNet)。借助线和计数预测器,可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外,我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略,可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战,从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰,我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案,使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后,我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
嵌合抗原受体 (CAR) -T 细胞疗法已进入突破性时代,其特点是治疗机遇与挑战并存。随着基因组编辑技术的整合,CAR-T 细胞将成为消灭肿瘤细胞和攻击各种肿瘤(包括 T 细胞恶性肿瘤和急性髓性白血病)的超级战士。值得注意的是,CAR-T 细胞的优化(包括功效、安全性和制造速度)加上放射治疗、造血干细胞移植、小分子抑制剂和双特异性抗体等其他治疗策略,可能会彻底改变肿瘤的治疗格局。因此,下一代细胞免疫疗法(包括通用 CAR-NK 细胞和协同组合方法)预计将在未来十年对癌症治疗产生重大影响。尽管如此,CAR-T 疗法的失败率仍然很高。挑战在于确定最佳组合策略并识别可靠且强大的生物标记,以有效选择将从 CAR-T 疗法中获得最大益处的患者。在此,我们重点介绍了 2023 年 ASH 年会上提出的 CAR-T 产品、组合策略和反应预测生物标记的最新创新。
身体残疾一直是我们社区面临的一个大问题。衰老、疾病和其他变量都是造成这些问题的原因。这就是为什么电动轮椅被设计用来帮助身体残疾人的原因。轮椅使用者已经接触过各种旨在提高其行动能力的辅助技术。因此,不同的辅助技术最近在帮助轮椅使用者移动方面发挥了重要作用,这是因为技术变化太快了。最近流行的辅助技术包括操纵杆、脑机接口、语音识别、舌头驱动系统、眼动追踪器和吸气和吹气。然而,由于某些国家/地区个人之间的技术差距,一些最有益的辅助技术变得难以利用。本研究的目的是研究和回顾这些身体残疾辅助技术的比较研究。在研究中,将舌头驱动系统、眼动追踪器、语音识别和吸气和吹气技术与操纵杆辅助技术进行了比较。比较基于选定的参数,包括可用性命令、疲劳、响应时间、信息传输速率、效果和成本。根据研究结果,研究人员提出了适合发展中国家的配备辅助技术的轮椅设计方案。关键词:身体残疾、电动轮椅、辅助技术、发展中国家。_______________________________________________________________________________________________ 1. 引言
第六届人工智能城市挑战赛专门关注两个领域的问题,这两个领域在计算机视觉和人工智能的交叉点上具有巨大的未开发潜力:智能交通系统 (ITS) 和实体零售业务。2022 年人工智能城市挑战赛的四个挑战赛道收到了来自 27 个国家/地区的 254 支队伍的参与请求。赛道 1 涉及城市规模的多目标多摄像头 (MTMC) 车辆跟踪。赛道 2 解决基于自然语言的车辆轨迹检索。赛道 3 是一个全新的自然驾驶分析赛道,其中数据由安装在车辆内的多个摄像头捕获,重点关注驾驶员安全,任务是对驾驶员行为进行分类。赛道 4 是另一个新赛道,旨在仅使用单视角摄像头实现零售店自动结账。我们根据不同的方法发布了两个排行榜,包括比赛公开排行榜(不允许使用外部数据)和所有提交结果的综合排行榜。参赛队伍的顶尖表现建立了强大的基线,甚至超越了拟议挑战赛道中的最先进水平。
2023 年 2 月 3 日 — 韩国科学和 ICT 部长李明博;EEOB (b)(6) 日历;Nelson, Alondra R. EOP/OSTP。Alex/Alondra 每周会议;如果在校园内 EEOB (b) (6) Nelson,...
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用,人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中,目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道,该管道可以取代传统的手工制作的 ISP,并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此,参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集,其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估,该平台配备专用的 AI 处理单元,能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容,能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片,同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
选择研究助理的资格标准:候选人至少应具有M.SC。与生活科学学科的学位(植物学/动物学/生物技术/微生物学/生物信息/生命科学等)。将偏爱具有现代工具和生活科学技术相关经验的候选人。候选人在面试之日必须不到30岁。每月的研究助手的合并报酬为Rs。20,000.00(卢比二万卢比)。
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力,但也显着增加了生物风格,并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新,随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中,因此情况变得复杂。但是,文献综述表明,诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比,但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述,并描述了新兴的政策和实践框架,这些框架横渡了指挥和控制,管理,自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards,故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法,将不断发展,并且应不断发展,并且应出现自适应,互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束,而且科学家通常遵守生物安全方案,甚至实验性,但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题,社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理,尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。