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非侵入性大脑刺激的机会和障碍
非侵入性脑刺激（NIB）是一种调节大脑活动的复杂而多方面的方法，并具有广泛可及性的潜力。这项工作讨论了四种不同的调节大脑活动的方法的机制：电流，磁场，光和超声。我们研究了大脑活动的双重随机性和确定性性质及其对笔尖的影响，强调了个体变异性，模糊的剂量反应关系，潜在偏见和神经解剖异质性所带来的挑战。展望未来，我们提出了未来研究的五个机会领域：闭环刺激，对预期目标区域的一致刺激，减少偏见，多模式方法以及解决低样本量的策略。
非侵入性大脑刺激的机会和障碍
非侵入性脑刺激（NIB）是一种调节大脑活动的复杂而多方面的方法，并具有广泛可及性的潜力。这项工作讨论了四种不同的调节大脑活动的方法的机制：电流，磁场，光和超声。我们研究了大脑活动的双重随机性和确定性性质及其对笔尖的影响，强调了个体变异性，模糊的剂量反应关系，潜在偏见和神经解剖异质性所带来的挑战。展望未来，我们提出了未来研究的五个机会领域：闭环刺激，对预期目标区域的一致刺激，减少偏见，多模式方法以及解决低样本量的策略。
在欧盟层面监管人工智能：障碍......
本文旨在探讨欧盟层面监管人工智能的障碍和前景。首先，仍然存在一些障碍，包括难以定义人工智能和适当的监管范围、游说团体的持续影响以及人工智能行业的变化速度，这些都使监管机构难以跟上。其次，就《人工智能法案》本身而言，欧盟选择了一种具有许多优势的方法，依靠“技术中立”的定义并制定了一种“基于风险”的方法，即根据人工智能系统对社会构成的风险程度对其进行监管（四个类别包括“不可接受的风险”、“高风险”、“有限风险”和“低风险或最小风险”）。然而，该立法仍然存在一些不足之处。这些缺点包括，在适应该领域发展速度方面缺乏足够的灵活性，过分强调个体风险而较少考虑更广泛的社会影响，以及合规框架不充分且通常依赖于自我评估。第三，欧盟作为人工智能监管领域的“先行者”，在影响国家规则和国际标准方面发挥着关键作用。由于人工智能技术的复杂性和多面性，欧盟应考虑采用国际化学武器禁止机制等模式，并设立一个预测部门，以建立人工智能的全球规则和监测。
猪的多种基因修饰，以克服异种移植的障碍
摘要：自17世纪以来，已经研究了涉及动物器官移植到人类短缺的人体中的异种移植，以解决人类器官短缺。早期尝试从山羊，狗和非人类灵长类动物等动物那里获得器官被证明没有成功。在1990年代，科学家们同意猪是最合适的供体动物。但是，猪和人之间的免疫排斥反应阻碍了应用。为了克服这些挑战，研究人员开发了遗传改性的猪，这些猪会失活异种反应性抗原基因并表达人类保护基因。这些进步在非人类灵长类动物中从几天到几年扩展了异种移植的生存，导致了第一次人类心脏异种移植试验。使用基因工程猪来进行器官短缺。本综述概述了与人与猪之间异种移植有关的免疫原性和功能蛋白的潜在不相容性。此外，它阐明了多重基因修饰的可能方法，以繁殖更好的人类化猪来进行临床异种移植。
与线粒体DNA同源的核DNA片段是检测甜菜中异质质的障碍（beta vulgaris l.）
异质性是细胞中多个线粒体DNA（mtDNA）序列的共存，在植物中有充分的文献证明。下一代测序技术（NGS）使得整个基因组对整个基因组进行了可行。因此，NGS具有检测异质的潜力。但是，异质检测中的方法和陷阱尚未得到充分投资和确定。异质检测的一个障碍是线粒体，塑料和核DNA之间的序列同源性，其中核DNA片段与mtDNA同源（NOMT）的影响需要最小化。为了检测异质，我们首先排除了从糖甜菜mtDNA序列中排除甜菜甜菜（Beta fulgaris）系EL10的核DNA序列。ngs读数是从甜菜线NK-195BRMM-O和NK-291BRMM-O的单个植物中获得的，并映射到未分解的mtDNA区域。通过基因组浏览分析检测到的1000多个位点表现出个体内部多态性。我们专注于一个309 bp的区域，其中12个个体内多形态位点彼此紧密相关。尽管通过NK-195BRMM-O和NK-291BRMM-O的PCR扩增在12个位点存在变异等位基因的DNA分子的存在，但这些变体并不总是由六个变体呼叫程序调用，这表明这些程序不适合内部个体个人个性化的多种形式检测。当我们更改核DNA参考时，发现EL10缺乏的数字包括309 bp区域。NK-195BRMM-O X NK-291BRMM-O的F 2种群的遗传分离支持了变体等位基因的NOMT起源。使用四个参考文献，我们发现NUMT检测表现出参考依赖性，而甜菜线中存在NOMT的极端多态性。EL10中没有发现的numts之一与NK-195mm-O中的另一个个体内多态位点有关。我们的数据表明，在甜菜中，糖的多态性意外高，导致对杂质的真实程度的混乱。
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
基于转移学习的脑机界面，用于检测外骨骼辅助步行期间障碍物的出现
结果和讨论：使用两个连续网络的方法与仅在交叉验证伪在线分析中的第一个方法时，结果是优越的。每分钟（FP/min）的假阳性从31.8降低至3.9 fp/min，重复数量没有误报和真正的阳性（TP）从34.9％提高到60.3％的NOFP/TP。在用外骨骼的闭环实验中测试了这种方法，其中脑机接口（BMI）检测到障碍物，并将命令发送到外骨骼以停止。使用三个健康受试者测试了这种方法，在线结果为3.8 fp/min，NOFP/TP进行了49.3％。使该模型适用于具有缩短且可管理的时间范围的不可能的身体患者，在先前的测试中应用和验证了转移学习技术，然后将其应用于患者。两名不完全的脊髓损伤（ISCI）患者的结果为37.9％NOFP/TP和7.7 fp/min。
深度学习在生物学和医学领域的机遇与障碍
1 夏威夷大学马诺阿分校分子生物科学与生物工程研究生课程，美国夏威夷州檀香山 2 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院系统药理学和转化治疗学系和 3 基因组学和计算生物学研究生组，美国宾夕法尼亚州费城 4 密歇根大学医学院计算医学和生物信息学系，美国密歇根州安娜堡 5 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 6 葛兰素史克目标科学公司计算生物学和统计学，英国斯蒂夫尼奇 7 伦敦帝国理工学院数据科学研究所，英国伦敦 8 玛格丽特公主癌症中心，加拿大安大略省多伦多 9 多伦多大学医学生物物理学系和 10 计算机科学系，加拿大安大略省多伦多 11 范德堡大学电气工程与计算机科学系，美国田纳西州纳什维尔 12 生态与进化信号处理与信息学德雷塞尔大学电气与计算机工程系实验室，美国宾夕法尼亚州费城 13 卡内基梅隆大学计算机科学学院计算生物学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 14 斯坦福大学生物物理学项目、15 计算机科学系和 16 遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 17 弗吉尼亚大学计算机科学系，美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔 18 哈佛大学和麻省理工学院 Broad 研究所成像平台，美国马萨诸塞州剑桥 19 芝加哥丰田技术研究所，美国伊利诺伊州芝加哥 20 三一大学计算机科学系，美国德克萨斯州圣安东尼奥 21 普林斯顿大学刘易斯-西格勒综合基因组学研究所，美国新泽西州普林斯顿 22 美国国立卫生研究院国家环境健康科学研究所综合生物信息学，美国北卡罗来纳州三角研究园 23 美国弗吉尼亚州阿什本珍妮莉亚研究园区霍华德休斯医学研究所24 美国国立卫生研究院国家生物技术信息中心和国家医学图书馆，美国马里兰州贝塞斯达 25 佛罗里达大学野生动物生态与保护系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔 26 ClosedLoop.ai，美国德克萨斯州奥斯汀 27 科罗拉多大学医学院生物医学信息学和个性化医学部，美国科罗拉多州奥罗拉 28 威斯特伐利亚威廉明斯特大学有机化学研究所，德国明斯特 29 乔治城大学医学中心生物医学信息学创新中心，美国华盛顿特区 30 圣路易斯华盛顿大学病理学和免疫学系，美国密苏里州圣路易斯 31 布朗大学医学系，美国罗德岛州普罗维登斯 32 威斯康星大学麦迪逊分校生物统计学和医学信息学系，美国威斯康星州麦迪逊 33 莫格里奇研究所，美国威斯康星州麦迪逊
在没有被感觉集检测到的障碍的情况下，一种增强移动机器人导航的人类方法
人类的方法可以通过使用户成为控制循环的积极部分来大大增强人类 - 机器人的交互，后者可以向机器人提供反馈以增强其功能。在所有安全性的情况下，例如在辅助机器人技术中，这种反馈变得更加重要。这项研究旨在实现一种人类的方法，在该方法中，人类可以向特定机器人（即智能轮椅）提供反馈，以增强其人工感官套装，扩展并提高其检测和避免障碍的能力。反馈由键盘和大脑 - 计算机接口提供：在此范围内，工作还包括一个协议设计阶段，以引起和唤起人脑事件 - 相关潜力。整个体系结构已在模拟机器人环境中得到验证，并从不同的测试对象获得了脑电图信号。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、