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Andrea Bombard博士Andrea Bombard博士
2 W. Essbai，A。Bombarda，S。Bonfanti和A. Gargantini，“在贝叶斯神经网络分类器的鲁棒性评估中包括不确定性的框架”，第5届IEEE/ACM国际研讨会论文集，用于深入学习和测试深度学习的深度学习和测试。deeptest '24，里斯本，葡萄牙：计算机协会，2024年，pp。25–32，ISBN：9798400705748。doi：10.1145/3643786.3648026。
实施用于图像分类的计算机视觉...
摘要 - 史塔迪此案例研究人员讨论了使用OpenCV和Python对猫和狗图像进行分类的计算机视觉实施。进行此案例研究的目的是能够开发一个可以区分高准确性的猫和狗图像的分类模型。该过程始于从猫和狗的图片中收集数据集，然后对其进行处理以提高图像的质量。数据增强技术将应用于扩展数据集变化并改善模型性能。卷积神经网络（CNN）算法用作分类模型的基础。CNN模型是使用已通过交叉验证处理和验证的数据集训练的，以避免过度拟合。OPENCV用于处理基本图像操作，例如调整大小，颜色转换和数据增强，而深度学习框架（例如用于构建和训练CNN模型的张力流）等深度学习框架。实验结果将表明，CNN模型可以实现能够在分类猫和狗的图像时达到令人满意的准确性。
Microsoft Word - Ambari Brands Inc. - 新闻稿 - 年度股东大会结果和名称变更(63404459.2)
AMBARI BRANDS（现为 TRILOGY AI CORP.）宣布股东大会结果、名称变更及更改交易代码的意向 不列颠哥伦比亚省温哥华，2024 年 7 月 24 日——Ambari Brands Inc.（现为 Trilogy AI Corp.）（“公司”）（CSE：AMB、OTC：AMBBF、FRA：Y92）欣然宣布其于 2024 年 7 月 19 日举行的年度股东大会和特别大会（“大会”）的投票结果，公司已更名为“Trilogy AI Corp.”，并打算将其股票代码从“AMB”更改为“TRAI”在 CSE 上。该公司股票预计将于 2024 年 7 月 26 日左右以新名称和交易代码开始交易。年度股东大会和特别股东大会结果 会议管理信息通函中列出的三名候选人当选为公司董事。股东还授权公司将业务从化妆品品牌发行人转变为人工智能发行人。会议审议事项的详细投票结果如下： 董事人数 确定下一年度的董事人数为三名： 赞成票数 % 赞成票数 反对票数 % 反对票数 9,308,920 100 0 0 选举董事 选举以下人员为下一年度的公司董事： 候选人 赞成票数 % 赞成票数 弃权票数 % 弃权票数 Melody Cooper 9,308,920 100 0 0 Gurcharn Deol 9,308,920 100 0 0 Meissam Hagh Panah 9,308,920 100 0 0 重新任命审计师 重新任命 Crowe MacKay LLP 为公司下一年度的审计师，薪酬由董事确定： 赞成票数 % 赞成票数 弃权票数 % 弃权票数9,308,920 100 0 0 批准业务变更 授权公司业务由化妆品品牌发行人变更为人工智能发行人： 赞成票数% 赞成票数% 反对票数% 9,308,920 100 0 0
同种异体椎间盘祖细胞安全增加椎间盘的体积并改善腰椎椎间盘退化患者的疼痛，残疾和生活质量 - 由FDA批准的生物治疗随机临床试验的分解
背景：源自椎间盘组织的祖细胞在临床前研究中表现出免疫调节和再生特性。我们报告了美国食品和药物管理局的安全性和功效结果，这些细胞批准了这些细胞的临床试验，以治疗有症状的退行性椎间盘疾病。方法：有60例有症状的单层腰椎退化性椎间盘疾病（平均年龄37.9岁，男性平均60％）的患者参加了13个临床部位的随机，双盲，安慰剂对照的I期II/II期研究。他们被随机地接受低剂量细胞（n = 20），高剂量细胞（n = 20），单独使用媒介物（n = 10）或安慰剂（n = 10）的单次验证内注射。主要终点是平均视觉模拟量表（VAS）在52周时疼痛改善> 30％。光盘量进行了放射学评估。不良事件（AES），无论它们是否与治疗有关。在基线时在4、12、26、52、78和104周后评估患者。结果：在第52周，高剂量组的平均VAS百分比降低了基线（-62.8％，p = 0.0005），达到了腰痛改善的终点> 30％；平均变化也明显大于20点下降的最小临床上重要差异（-42.8，p = 0.001）。该临床改进在第104周保持。车辆组的VAS显着较小（–52.8％，p = 0.044），而低剂量和安慰剂组则表现出非显着改善。少数患者（18.3％）报告了AES严重的AE。只有高剂量组的圆盘体积发生重大变化，在52周时，平均值增加了249.0 mm 3（p = 0.028），104周时402.1 mm 3（p = 0.028）。总体而言，有6.7％的患者经历了严重的AE，全部在车辆（n = 1）或安慰剂（n = 3）组中，无关。结论：高剂量的同种异体盘祖细胞在一次验证术后注射后1年对背痛和椎间盘的体积产生统计学意义，有意义的改善，并且安全且耐受性良好。这些改进是在注射后2年维持的。证据级别：1。临床试验登记：NCT03347708 - 评估可注射椎间盘细胞疗法的安全性和初步疗效的研究，这是一种有症状的腰椎椎间盘变性的治疗方法。
同种异体椎间盘祖细胞安全增加椎间盘的体积并改善腰椎椎间盘退化患者的疼痛，残疾和生活质量 - 由FDA批准的生物治疗随机临床试验的分解
背景：源自椎间盘组织的祖细胞在临床前研究中表现出免疫调节和再生特性。我们报告了美国食品和药物管理局的安全性和功效结果，这些细胞批准了这些细胞的临床试验，以治疗有症状的退行性椎间盘疾病。方法：有60例有症状的单层腰椎退化性椎间盘疾病（平均年龄37.9岁，男性平均60％）的患者参加了13个临床部位的随机，双盲，安慰剂对照的I期II/II期研究。他们被随机地接受低剂量细胞（n = 20），高剂量细胞（n = 20），单独使用媒介物（n = 10）或安慰剂（n = 10）的单次验证内注射。主要终点是平均视觉模拟量表（VAS）在52周时疼痛改善> 30％。光盘量进行了放射学评估。不良事件（AES），无论它们是否与治疗有关。在基线时在4、12、26、52、78和104周后评估患者。结果：在第52周，高剂量组的平均VAS百分比降低了基线（-62.8％，p = 0.0005），达到了腰痛改善的终点> 30％；平均变化也明显大于20点下降的最小临床上重要差异（-42.8，p = 0.001）。该临床改进在第104周保持。车辆组的VAS显着较小（–52.8％，p = 0.044），而低剂量和安慰剂组则表现出非显着改善。少数患者（18.3％）报告了AES严重的AE。只有高剂量组的圆盘体积发生重大变化，在52周时，平均值增加了249.0 mm 3（p = 0.028），104周时402.1 mm 3（p = 0.028）。总体而言，有6.7％的患者经历了严重的AE，全部在车辆（n = 1）或安慰剂（n = 3）组中，无关。结论：高剂量的同种异体盘祖细胞在一次验证术后注射后1年对背痛和椎间盘的体积产生统计学意义，有意义的改善，并且安全且耐受性良好。这些改进是在注射后2年维持的。证据级别：1。临床试验登记：NCT03347708 - 评估可注射椎间盘细胞疗法的安全性和初步疗效的研究，这是一种有症状的腰椎椎间盘变性的治疗方法。
禁止发布至 2024 年 6 月 19 日 02:00 UTC 能源转型因需求增长、地区差异以及供热和燃料不作为而停滞不前
o 太阳能光伏（407 吉瓦）和风能（117 吉瓦）占可再生能源新增装机容量的 98% • 可再生能源仍难以满足不断增长的需求。电力部门的化石燃料使用量持续增长，而可再生能源仅分别提供 10% 和 3.5% 的热能和燃料。巴黎——尽管电力部门的部署创下了纪录，但可再生能源仍在努力跟上全球不断增长的能源需求，而向可再生热能和燃料的转型进展甚微。不同能源载体、地区和技术之间的投资和重点存在巨大差异，阻碍了可再生能源的发展；政策整合不足以协调能源消费和供应；以及基础设施建设延迟。这是今天发布的《可再生能源 2024 年全球现状报告》（GSR 2024）中“能源供应中的可再生能源”模块得出的结论。 “即使在被誉为可再生能源成功典范的电力行业，我们的行动速度也不足以完全满足能源需求的惊人增长，更不用说取代现有的化石燃料了。如果不对化石燃料能源系统进行结构转型和改革，我们将无法建立以可再生能源为基础的弹性经济，摆脱
每天的压力事件，劳累，心率变异性与胸骨筋膜可变形性之间的关系：一项对运动登山者的综合单案研究
HRV1，HRV群集1; TLFD，胸骨筋膜的变形； 95％CI，95％置信区间； F，整体模型测试； SE，标准错误； T，T统计； SDNN，RR间隔之间的标准偏差； SD2，Poincaré并行标准偏差； LF，低频带功率。* Bonferroni调整后的P值。1 TLFD是平方转换的，以满足参数测试的标准。重大结果以粗体打印。
使用多模式LLM /作者= Kambara，Motonari的人类行动理解基于机器人计划； Hori，Chiori； Sugiura，Komei； ota，kei; Jha，Devesh K。； Khurana，Sameer； Jain，Siddarth； corcodel，radu;罗梅雷斯，迭戈； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2024年6月11日 /受试者=人工智能，计算机视觉，机器人技术，语音< /div>
摘要在未来的智能家居中，机器人有望处理日常任务，例如烹饪，取代人类的参与。为机器人自主获得此类技能是高度挑战的。因此，现有方法通过通过监督学习来控制真实的机器人和培训模型来解决此问题。但是，长途任务的数据收集可能非常痛苦。为了解决这一挑战，这项工作着重于从人类视频中生成动作序列的任务，展示了烹饪任务。通过现有方法为此任务而生成的动作序列的质量通常不足。这部分是因为现有方法不会有效地处理每个输入模式。为了解决此问题，我们提出了Avblip，这是一种用于生成机器人动作序列的多模式LLM模型。我们的主要贡献是引入多模式编码器，该编码器允许多种视频，音频，语音和文本作为输入。这使下一个动作的生成可以考虑到人类的语音信息和环境产生的音频信息。结果，在所有标准评估指标中，所提出的方法优于基线方法。
Thoracolumbar椎弓根螺钉仪器
国际骨科科学杂志2024； 10（2）：241-245 E-ISSN：2395-1958 P-SISSN：2706-6630 IJOS 2024; 10（2）：241-245©2024 IJOS https：//www.orthopaper.com收到：02-03-2024接受：08-04-04-2024 Oussama Mohamed Arakeep骨科外科，骨科外科，医学系，Tanta University，Tanta University，Tanta Universition，Tanta tanda tanta tanta tanta tanta tanta tanta tanta tantA塔塔大学，埃及塔塔大学，埃及艾哈迈德·艾尔·埃尔·泰特塔特骨科外科系，医学院，塔塔大学，埃及塔塔大学，埃及的埃尔德·埃尔·戴维尔·埃尔·戴维尔·埃尔·戴德·埃尔·道外科系，埃及医学院，埃及医学院，埃及医学院，埃及医学院：埃及塔塔大学