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利用多模式功能扩展车内应用
借助 TI 毫米波 (mmWave) 技术，AWR6843AOP 封装天线汽车雷达传感器使系统能够通过一个智能传感器执行多种应用。由于它是多模式的（即可以在不同模式下运行），因此可以对 AWR6843AOP 进行编程，使其根据车辆状态或乘员位置执行各种功能。可能性包括手势控制与入侵者检测相结合、手势控制与儿童存在检测相结合、乘员检测与生命体征检测相结合以及手势控制与生命体征检测相结合。执行多种应用的能力使用户能够更灵活地控制舒适度，并让用户安心地使用安全功能。
基于自适应学习的基于人类与肉手对抗游戏的多模式数据融合框架
在人类和机器人之间玩游戏已成为广泛的人类与机器人对抗（HRC）应用程序。尽管提出了许多方法来通过组合不同的信息来提高跟踪准确性，但仍需要解决机器人智能程度的问题以及运动捕获系统的抗干扰能力。在本文中，我们提出了基于自适应的增强学习（RL）多模式数据融合（ADARL-MDF）框架，教机器人手与人类一起玩摇滚纸 - 剪裁（RPS）游戏。它包括一种自适应学习机制，以更新整体分类器，一个RL模型，为机器人提供智力智慧，以及一个多模式数据融合结构，为干扰提供了阻力。相应的实验证明了ADARL-MDF模型的上述功能。比较精度和计算时间通过结合K-Nearest邻居（K-NN）和深卷积神经网络（DCNN）来表明集合模型的高性能。此外，基于深度视觉的K-NN分类器获得100％的识别精度，因此可以将预测的手势视为实际值。演示说明了HRC应用的实际可能性。该模型所涉及的理论提供了发展HRC智能的可能性。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
冠军游戏：针对多模式数据集成的广义深度学习模型，用于早期筛选青少年精神疾病的作者Zhicheng
隶属关系1 Tsinghua-Berkeley深圳学会，Tsinghua深圳国际大学研究生院，Tsinghua University，Tsinghua University，Anzhen 518055，中国2号深圳市ZNV技术有限公司，深圳，518000，中国4自动化系，Tsinghua University，100084，中国北京5号机械，电气和信息工程学院，山东大学，山东大学，威海，威海，威海，山东，264209，中国。摘要及时确定青少年精神障碍是全球公共卫生挑战。单个因素由于其复杂而微妙而难以检测出异常。此外，没有用于青少年精神疾病的交互式机器人的广义多模式的c creening（CAS）系统。在这里，我们设计了一个带有迷你游戏的Android应用程序，并在便携式机器人中部署了聊天记录，以筛选3,783名中学生，并构建多模式筛查数据集，包括面部图像，生理标志，配音录音和文本转录本。我们开发了一种称为游戏的模型（具有Ttention的G Eneralizatized模型和M BraceNet的M BraceNet），该模型具有新颖的注意机制，该机制将跨模式特征集成到模型中。游戏以高精度（73.34％ - 92.77％）和F1得分（71.32％ - 91.06％）评估青春期心理状况。我们发现每种方式都会动态地促进各种精神障碍之间的精神障碍筛查和合并症，这表明可解释模型的可行性。这项研究提供了一种能够获取多模式信息并构建广义的多模式整合算法的系统，并具有新颖的注意机制，用于早期筛查青少年精神障碍。关键字：青少年精神障碍，心理健康筛查，多模式学习，人类计算机互动，计算机辅助筛查。主要的青春期是生命发展的关键时期，在此期间主要的社会心理
用于蛋白质 - 小分子相互作用的多模式变压器网络增强了药物目标亲和力和酶 - 基底预测
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年8月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.08.21.554147 doi：Biorxiv Preprint
猪到人类肾脏异种移植后的免疫反应：多模式表型研究
发现从异种移植物收集的数据表明抗体介导的排斥反应的早期迹象，其特征是微血管炎症，免疫沉积物，内皮细胞活化和阳性异种反应性交叉匹配。毛细血管炎症主要由血管内CD68 +和CD15 +先天免疫细胞以及NKP46 +细胞组成。两种异种移植物均显示出与体液反应相关的基因表达增加，包括单核细胞和巨噬细胞激活，自然杀伤细胞负担，内皮激活，补体激活和T细胞发育。全转录组数字空间分析表明，抗体介导的损伤主要位于异种移植物的肾小球中，具有与单核细胞，巨噬细胞，嗜中性粒细胞和自然杀伤细胞相关的转录本的大量富集。在对照猪肾自体移植物或缺血 - 再灌注模型中未观察到这种表型。
使用多模态成像特征评估脑癌图谱。
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COVID-19
1 Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA 2 Department of Medical and Surgical Specialties, Radiological Sciences and Public Health, University of Brescia, Brescia, Italy 3 Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors, Dortmund, Germany 4 Department of Molecular and Translational Medicine, University of Brescia, Brescia, Italy 5 Department of神经科学，神经放射学部门，助理Cremona。6意大利布雷西亚的助理SPEDALI民间医院7精神病学系，伊卡尼医学院，西奈山，纽约，纽约，纽约州，纽约州，美国8号诊断，分子和介入放射学系，伊卡恩医学院，美国纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约市的伊卡尼大学9号工程，美国纽约州纽约州纽约市9号，弗里斯特·斯蒂姆（Robert Snoveriam Snoveriam Semberiam），弗拉巴里，弗拉姆河畔弗里斯特大学，美国佛罗里达州
一种用于评估压力事件对空中交通管制员影响的多模态和信号融合方法
压力这个词用来描述人类对情绪、认知和身体挑战性体验的反应。压力反应的一个特点是自主神经系统的激活，导致对危险情况的威胁做出“战斗-冻结-逃跑”反应。因此，在处理空中交通管制 (ATC) 活动时客观评估和跟踪管制员的压力水平的能力将使我们能够更好地调整工作班次并保持高安全水平，以及保护操作员的健康。在这方面，要求 16 名管制员进行真实的空中交通管理 (ATM) 模拟，在此期间收集主观数据（即压力感知）和神经生理数据（即大脑活动、心率和皮肤电反应），目的是准确描述管制员在各种实验条件下所经历的压力水平。此外，外部主管定期评估管制员在整个 ATM 场景中表现出的压力、安全性和效率。结果表明：1）压力事件导致主管和控制员低估所经历的压力水平；2）同时考虑认知和激素过程有利于定义可靠的压力指数；3）测量压力的时间点非常重要，因为一旦压力事件发生，可能会产生短暂的影响。
使用机器学习从多模式数据唤醒检测
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
使用多模式成像的研究
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。