XiaoMi-AI文件搜索系统
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对可疑thalassectip伟大猿的DNA中β-珠蛋白基因的分析
摘要。DNA从2个伟大的猿骨架，锅troglodytes（Ptr）和Pongo Pygmaeus（PPY）中回收，属于19世纪的动物学系列。The skeletons presented morphological alterations possibly associated with β-thalassemia: Ptr had deformation of the calvaria and oro-maxillo-facial bones with porotic hyperostosis and extended osteoporotic lesions of the skeleton, while Ppy showed a general marked widening of the calvarial diploe but moderate osteoporotic signs on the post-cranial skeleton.，我们筛选了PTR和PPY，以在β-珠蛋白基因（外显子1、2和3）中进行突变，因为我们怀疑地中海贫血。PTRβ-球蛋白序列显示出与人类的相似程度最高（99.8％），而PPY的相似性略有不同（98.2％）。结果与其β-珠蛋白基因序列之间的系统发育关系一致。我们没有在PTR和PPY的β-珠蛋白基因中发现任何突变。
人类互动中的意图预测
人类推断他人意图的能力是天生的，对发展至关重要。机器应该获得与人类无缝互动的能力。我们提出了一个用于预测人类相互作用中参与者意图的代理模型。这需要在任何时候同时产生和认可互动，因为端到端模型很少。提出的代理通过一系列瞥见积极采样其环境。在每次采样时，模型会渗透观察类，并完成部分观察到的身体运动。它通过共同最大程度地减少分类和产生误差来了解身体位置的顺序以样品。模型在两个设置下的两孔相互作用的视频中进行了评估：（第一人称）一个骨架是建模的代理，另一个骨架的关节运动构成了视觉观察，并且（第三人称）是建模的代理，而两个相互作用的骨骼运动的关节运动构成了它的观察。使用基准数据集对实施注意机制的三种方法进行分析。其中一个是由感官预测误差驱动的，在两种情况下，通过对骨骼关节的50％进行采样，在两种情况下都达到了最高的分类精度，而在模型大小方面也是最有效的。这是从两人相互作用中学习意图预测的第一个已知的基于注意力的代理，其精度和效率很高。关键字：代理，意图预测，互动识别和产生，注意力，感知，本体感受。
![在[18f] ...](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c4e9bb38d162e6160d4b912047b129e3f66adae.webp)
在[18f] ...
摘要目的[18 f] FDG PET/CT是多发性骨髓瘤（MM）中高性能的成像方式。尽管如此，PET/CT扫描解释中的相互观察者可重复性可以受到疾病中骨髓（BM）的不同模式的阻碍。尽管最近已经开发出许多方法来解决标准化问题，但在解释PET/CT的解释中，都不能被视为标准方法。我们在此旨在验证一种新型的三维深度学习工具，以自动评估MM患者BM代谢强度的自动评估。材料和方法全身[18 F] FDG PET/CT扫描进行了35例以前未经治疗的MM患者。在开放标签，多中心，随机，主动控制的3阶段试验（GMMG-HD7）的背景下，对所有患者进行了研究。定性（视觉）分析根据局灶性[18 f] fdg-avid病变以及BM中弥漫性[18 F] FDG摄取的程度，将PET/CT扫描分为三组。提出的用于BM代谢评估的自动化方法是基于最初基于CT的骨架分割，其转移到SUV PET图像的转移，随后使用不同SUV阈值的应用以及使用后期进行的改进。在目前的分析中，应用了六个不同的SUV阈值（方法1-6），以定义骨骼中的病理示踪剂摄取[方法1：肝SUV中位数×1.1（轴向骨骼），谷骨肌肉SUV中间×中间×4（极端）。方法4：≥2.5。方法6：SUV Max肝脏]。方法2：肝SUV中值×1.5（轴向骨架），臀肌SUV中值×4（四肢）。方法3：肝SUV中值×2（轴向骨架），臀肌SUV中位数×4（四肢）。方法5：≥2.5（轴向骨架），≥2.0（四肢）。使用所得面具，对每位患者进行全身代谢肿瘤体积（MTV）和总病变糖酵解（TLG）的随后计算。在自动PET值和视觉PET/CT分析的结果以及患者的组织病理学，细胞遗传学和临床数据之间进行了相关分析。在所有患者中使用深度学习工具后，BM分割和MTV和TLG的计算都是可行的。在使用所有六个[18 f] FDG摄取阈值后，在三个患者组的PET/CT扫描的视觉分析结果与MTV和TLG值之间观察到了显着的正相关（P <0.05）。此外，三个患者组在病理示踪剂摄取的所有应用阈值的MTV和TLG值方面存在显着差异。此外，我们可以证明BM血浆细胞浸润和β2-微球蛋白的血浆浸润和血浆水平具有显着的，具有自动定量PET/CT参数MTV和TLG的β2-微球蛋白MTV和TLG。结论MM中BM代谢活性的自动，体积，全身PET/CT评估与此处的应用方法是可行的，并且与疾病中临床相关的参数相关。此方法提供了一种潜在的可靠工具，该工具在MM中PET/CT解释的优化方向和标准化方向提供了潜在的工具。基于目前的结果，将在未来的前瞻性研究中进一步评估基于深度学习的方法。
骨头
骨架是身体的支撑性和保护器官。随着个体的年龄，其骨组织会经历结构，细胞和分子变化，包括衰老细胞的积累。外囊囊泡（EV）在通过细胞分泌组的衰老中起着至关重要的作用，并已发现骨骼中与年龄相关的功能障碍诱导或加速与年龄相关的功能障碍，并通过循环系统进一步促进其他身体系统表型的衰老。但是，这些效果及其潜在机制的程度尚不清楚。因此，本文试图概述当前对来自骨骼的EV中与年龄相关的变化的理解。讨论了电动汽车在骨相关细胞和其他身体部位之间介导的通信中的作用，并突出了骨骼在整个体衰老过程中的重要性。最终，希望对电动汽车与衰老的机械性之间的关系有更清晰的了解，可以作为骨骼和其他系统中与年龄相关的退行性疾病的新治疗策略的基础。
使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
利用无线感知引导人工智能生成的数字内容
摘要 人工智能（AI）的进步和各种训练数据的激增促进了人工智能生成内容（AIGC）的发展。尽管效率很高，但人工智能模型固有的不稳定性对创建用户特定内容提出了挑战，尤其是在为用户创建虚拟形象时。为了解决这个问题，本文将无线感知（WP）与AIGC相结合，并引入了一个统一框架WP-AIGC，该框架利用WP获得的用户骨架来指导AIGC，从而生成与用户实际姿势相符的虚拟形象。具体而言，WP-AIGC首先采用一种新颖的多尺度感知技术来感知物理世界中的姿势并构建用户骨架。然后，将骨架和用户的要求传达给AIGC，从而指导虚拟形象的创建。此外，WP-AIGC可以根据用户反馈调整分配给感知和AIGC的计算资源，从而优化服务。实验结果验证了该服务的有效性。在有限的计算资源下，当四条链路参与感知时，WP-AIGC 可实现最佳 QoS 3.75。
第 2.7 章 攻击中队历史（VA）
1945 年 11 月 23 日，海军作战部批准了该中队的第一个徽章。骑着火箭的骷髅的颜色为：背景是深紫色的天空、碧绿的水和用淡蓝色勾勒出的白云；骷髅头戴深紫色的宽边帽，白色脸部带有浅绿色阴影和深紫色的眼窝，洋红色衬衫搭配橙色围巾，白色双手带有浅绿色斑纹，青色裤子带有浅蓝色袖口，棕褐色靴子带有棕色鞋底，深紫色马镫，棕褐色马鞍带有鞍头和下部棕色；浅灰色火箭用紫色勾勒出轮廓，尾部散发出黄色和橙色线条，浅灰色手枪用紫色勾勒出轮廓，带有黄色烟雾，洋红色炸弹，以及棕色腰带和皮套。1952 年 4 月 16 日，海军作战部批准了新的徽章。深蓝色盾牌；罗马头盔为金色，带黑色标记；白色箭头和风格化的翅膀；卷轴为金色，带黑色字母。绰号：未知，1945-1952 年。角斗士，1952-1969 年。
第一部分_ G 系列_ 阿梅莉亚·埃尔哈特之死 第一部分.pdf
首先，他们坚持虚假信息，称 1938 年左右在尼库马罗罗岛海岸发现了“一具穿着女鞋的女性骷髅”。当这种捏造在 20 世纪 60 年代首次浮出水面时，我们 CBS 联系了斐济中央档案馆和西太平洋高级委员会，档案管理员 (Tuinaceva) 回答说“从未有报告称在加德纳岛发现任何骷髅。”1968 年 11 月，我在贝蒂奥和拜里基拍摄电视纪录片《塔拉瓦之战》时，罗伯茨先生为我询问了一些吉尔伯特岛民，他们曾住在尼库马罗罗岛。他们报道说，有一个关于在尼库马罗罗岛上发现一名波利尼西亚男子的“传说”，还有一个关于有人在尼库马罗罗岛上发现一些“高跟女鞋”的有趣故事，但这与波利尼西亚人无关。波利尼西亚事件应该发生在 1937 年“很久以前”，当然。埃尔哈特小姐在飞行时没有穿“女鞋”。她穿的是男式低跟布罗格拉斯鞋。我希望我在 1968 年在塔拉瓦问了更多问题，但我了解到的信息足以平息我对此事的微薄兴趣。顺便问一下，你熟悉档案管理员图伊尼切瓦吗？
![arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3ee124e8a4ce176f01eef2caffa0c7e8d3d8640d.webp)
arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日
基于骨架的动作识别引起了很多研究的关注。最近，为了构建基于骨架的动作识别器，已经提出了各种作品。其中，有些作品使用大型模型架构作为其识别剂的骨干来提高骨架数据表示能力，而其他一些作品则预先培训其识别器对外部数据的认可，以丰富知识。在这项工作中，我们观察到在各种自然语言处理任务中已广泛使用的大型语言模型通常具有大型模型构成和丰富的隐性知识。以此为动机，我们提出了一个新型的LLM-AR框架，其中我们将其视为将L ange l Anguage M Odel视为一种ction r ecognizer。在我们的框架中，我们提出了一个语言的进程过程，将每个输入动作信号（即每个骨架序列）投射到其“句子格式”（即“ Action句子”）中。此外，我们还将框架与几种设计结合起来，以进一步促进这种语言投影过程。广泛的实验证明了我们提出的框架的功效。