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如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
库存，起源和未来的轨迹隐藏土壤有机碳在高山高山地区的块状田野中
多年冻土由于全球温度的升高而变暖，从而改变了这些环境中的碳循环。研究主要集中于北极冻土，但我们缺乏有关高山冻土区潜在C积累和释放的时间和幅度的数据。这些环境在带有和没有图案的地面上包含山顶（> 2900 m）上的块状场，这些地面主要不含植被，因此被认为不含土壤有机碳（SOC）。以冰冻和融化的粗糙和细材料分离的事实，我们的目的是测试没有植被的高山区域是否确实不含SoC，或者它们是否含有隐藏的碳，这可能代表气候变暖后可能代表CO 2来源。通过在相同或稍低的海拔地区采样植被土壤，我们想测试在不久的将来，在气候变暖下，Blockfields中的SOC股票将如何发展。
SAEID AMOUZAD MAHDIRAJI优化和模拟建模，用于改进院前中风护理的分析和计划
1。Jevinger，Åse。 迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。 2。 Dahlskog，史蒂夫。 数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。 3。 Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Jevinger，Åse。迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。2。Dahlskog，史蒂夫。数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。3。Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。4。paraschakis，dimitris。算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。5。hajinasab，banafsheh。在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。6。Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。7。Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Bugeja，约瑟夫。智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。8。alkhabbas，fahed。朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。9。paraschakis，dimitris。自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。10。Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Tegen，Agnes。互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。11。Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Alvarez，Alberto。探索混合定位过程中相互作用的动态特性
一项基于人群的队列研究研究了2010年至2022年期间捷克共和国的智障人士的患病率，精神疾病，具有挑战性的行为和精神药物的发病率
2010年至2022年Deb S 1，JarkovskýJ2，MelicharováH2，Holub D 3，Limbu B 1，T会P 4。1 *Shoumitro Deb教授，MBBS，FRCPSYCH，医学博士，医学博士学位教授，脑科学系，伦敦帝国学院医学院，伦敦帝国学院医学院，伦敦W12 0NN，伦敦杜松州2楼联邦大楼。电话：00442083834161，电子邮件地址：s.deb@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0002-1300-8103 *通讯作者。2 Ji ji红Jarkovský，rndr。博士学位，捷克共和国卫生信息与统计研究所主任，生物统计学和分析研究所，捷克共和国马萨里克大学医学院，捷克共和国Brno，捷克共和国Masaryk University，NetRoufalky 5，625 00。Phone: +420 603954829, e-mail address: jiri.jarkovsky@uzis.cz https://orcid.org/0000-0002-1400-0111 2 Ms Hana Melicharová, Senior Data Analyst, Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic, Netroufalky 5, 625 00, Brno, Czech Republic.电话：+420 603954829，电子邮件地址：hana.melicharova@uzis.cz 3 David Holub博士，博士学位，Charles University Insperfication for Medical Heanticanty，Charles University Faculty，Charles University Inspersical Faculty，Charles University karlovonáměstí40，128 08 Praha Praha 2，Czech Republor。Phone: +420732500403, email address: holub.mail@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3781-4679 1 Miss Bharati Limbu, BSc, Research Assistant, Department of Brain Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London, 2 nd Floor Commonwealth Building, Du Cane Road, London W12 0NN, UK.电话：+420 777 864 248，电子邮件地址：petr.tresnak@detiuplnku.cz https://detiuplnku.cz/cs/cs/home/电话：00442083834161，电子邮件地址：b.limbu@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-3532-0640 4 Petr t营
基因组果蝇线的多方面和广泛的行为轨迹
详细的跟踪数据对于理解动物行为背后的复杂机制至关重要。在这里，我们提供了一个全面的数据集，其中包含来自105个遗传学菌株的30,000多个果蝇Melanogaster个体的行为电影和轨迹，其中包括果蝇基因参考面板的104种野生型菌株以及一个视力障碍的突变体。在15分钟的会议期间收集了由遗传背景，性别和社会环境分类的这些数据，包括五分钟的重复迫在眉睫的刺激，以引起恐惧反应。此外，我们的实验设计将小组实验与随机组合的菌株对结合，以研究小组成员对行为动力学的协同作用。除了对运动，恐惧反应和社交相互作用的遗传因素进行详细分析之外，该数据集提供了一个独特的机会来检查遗传相同果蝇内的个体行为变异性。通过在不同的遗传和环境环境中捕获各种各样的行为，这些数据是促进我们对遗传，个性和群体相互作用如何影响动物行为的理解的宝贵资源。
基于仿真的高速公路轨迹计划分析，使用高级多项式用于高度自动化驾驶功能
摘要 - 自动驾驶的基本任务之一是安全的轨迹计划，决定车辆需要驾驶的任务，同时避免障碍，遵守安全规则并尊重道路的基本限制。这种方法的实际应用涉及考虑周围环境条件和运动，例如车道变化，避免碰撞和车道合并。本文的主要重点是使用高阶多项式来开发和实施安全碰撞的高速公路车道变化轨迹，以高度自动化驾驶功能（HADF）。规划通常被认为是比对照更高的级别过程。行为计划模块（BPM）的设计旨在计划高级驾驶动作（例如Lane Change Maneuver），以安全地实现横向指导的功能，以确保车辆安全性和通过环境有效的运动计划。基于从（BPM）收到的建议，该函数将产生一个相应的轨迹。所提出的计划系统是特有的，具有基于多项式的算法的情况，对于两个车道高速公路方案。多项式曲线具有连续曲率和简单性的优点，可降低整体复杂性，从而可以快速计算。通过MATLAB模拟环境对所提出的设计进行了验证和分析。结果表明，本文提出的方法在车道变化动作的安全性和稳定性方面取得了显着提高。索引项 - BPM，HADF，MPC，车道变更，轨迹产生。
3D姿态估计和2D轨迹预测
根据给定序列预测人体运动是计算机视觉和机器学习中一项具有挑战性且至关重要的任务，它使机器能够有效地理解人类行为。精确预测人体姿势和运动轨迹对于各种应用都具有重要意义，包括自动驾驶、机器人技术和虚拟现实。本文提出了一种新方法来解决估计以 3D 姿势或 2D 轨迹表示的人体运动，以及使用 2D 图像和人体姿势/位置序列联合预测未来运动的相互关联的任务。我们提出了一种编码器-解码器架构，该架构利用具有自注意机制的 Transformer 网络，利用视觉上下文特征，结合 LSTM 来建模人体运动运动学。我们的方法在数量和质量上都比现有方法表现出持续显著的改进。在各种公共数据集上进行的大量实验，例如用于 3D 人体姿势估计的 GTA-IM 和 PROX，以及用于 2D 轨迹预测的 ETH 和 UCY 组合数据集，表明与当前最先进的方法相比，我们的方法大大减少了预测误差。
建议引用推荐引用什罗普郡，威廉C；阿米吉（Hatim）；布雷默，约旦； Selvaraj Anand，Selvalakshmi；脱衣舞，本杰明；萨哈斯拉
摘要目前，全基因组测序（WGS）数据尚未显示与常用的β-LAC TAM/β-内酰胺酶抑制剂（BL/BLI）组合的大肠杆菌易感性概况：ampicillin-sulbactam（sam），amoxicil-lin-clavulavulanate（amclavulanate（amc）和pippirclin（ampicillin-sulbactam（sam）和pipperp）和pippober（ampicillin-sulbactam（sam）和pipeper），在没有头孢菌素耐药性的情况下，对这些BL/BLI的进行性抗性（也称为对BL/BLI（ESRI）的延伸谱耐药性）的渐进性主要主要是由于BLA TEM变体的拷贝数增加而引起的，而BLA TEM变体的拷贝数量增加，这在WGS数据中未经常评估。我们试图通过对147个大肠杆菌细菌分离株的WGS分析来提高基因扩增的添加是否可以改善基因型-pheno型关联，而BL/BLI的类别增加了非敏感性，范围从氨苄西林（AMP）（AMP）易感性到对所有三个BLIS的完全抗性。与BLA TEM在ESRI中的关键作用一致，至少具有至少氨苄西林的112/134菌株（84％）非敏感性编码的BLA TEM。在40/112（36％）菌株中存在BLA TEM扩增的证据（即Bla TEM基因拷贝数估计> 2×）。BLA TEM拷贝数与最小抑制浓度的AMC和TZP之间存在正相关（P <0.05），但对于SAM没有（P = 0.09）。在AMC和TZP-NON敏感性的aMC和TZP-NON敏感性中，β-内酰胺抗性机制的多样性（包括非CECF三脱三甲酮水解BLA CTX-M变体），BLA OXA-1，AMPC和BLA TEM强启动子突变更大。我们的研究表明，WGS数据（包括β-内酰胺酶编码基因扩增）的全面分析可以帮助用AMC或TZP非敏感性对大肠杆菌进行分类，但要辨别从SAM易感性到SAM使用遗传数据的SAM非敏感性的过渡。
基因组编辑 - isdRA2TNPB -Kamaraj IAS Academy
增加农作物对环境压力的韧性：ISDRA2TNPB可能有助于创建更短的稻作作物，而稻草在旋风中较不容易受到损害，这是易受旋风分离的地区的常见问题。基因组是生物体中的完整遗传信息集，它存储在称为染色体的DNA分子中。它包括将RNA和蛋白质编码的基因，其真核生物在核中包含其基因组和原核生物中的基因。