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使用合成数据微调Yolov10进行订单准确性验证
图8：MAP50未经合成数据训练的数据的结果与使用合成数据集训练的数据，仅根据真实图像进行评估。合成数据仅用于显示适配器（第2类）。包括合成数据还改进了其他类别的MAP50。
Yolov10：实时端到端对象检测
在过去的几年中，由于计算成本和检测性能之间的有效平衡，Yolos已成为实时对象检测领域的主要范式。研究人员探索了建筑设计，优化目标，数据增强策略以及其他方面的造型，取得了显着的进步。但是，对后处理的非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了Yolos的端到端部署，并不利地影响了推断潜伏期。此外，Yolos中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查，从而导致了明显的计算冗余，并限制了模型的能力。它提高了次优效率，并具有相当大的提高性能。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型体系结构中进一步提高Yolos的性能效率边界。为此，我们首先介绍了对Yolos的无NMS培训的一致双分配，这同时带来了竞争性能和较低的推理潜伏期。此外，我们介绍了Yolos的整体效率 - 准确性驱动模型设计策略。我们从效率和准确性的角度都全面优化了Yolos的各种组成部分，从而大大降低了计算开销并增强了功能。我们努力的结果是新一代的Yolo系列，用于实时端到端对象检测，称为Yolov10。广泛的实验表明，Yolov10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。
Session_assignment v1023
16:00‒17:30 Masaru Ibuka 礼堂口语 5 视觉编码 III 23 Altuğ Şimşek（博阿齐奇大学）*； Günhan Dündar（博阿齐奇大学）一种基于纹理的快速 8K 通用视频编码 (VVC) 帧内分区算法
基于 YOLO v10 的脑肿瘤检测
本研究探索了 YOLO v10 模型在 CT 图像中检测和分类脑肿瘤的应用。YOLO 以其实时物体检测功能而闻名，为解决医学成像挑战提供了一种有前途的方法。该研究利用 Kaggle 的脑肿瘤数据集，结合 437 张阴性图像和 488 张阳性图像进行训练，并使用其他数据集进行验证。与 AlexNet、VGG16、ResNet101V2 和 MobileNetV3-Large 等传统模型相比，YOLO v10 模型表现出了卓越的性能。它实现了 0.920 的精度、0.890 的召回率、0.900 的 F1 分数和 0.910 的准确率。这些结果凸显了它在准确识别和分类肿瘤方面的有效性，为临床应用提供了巨大的潜力。该模型的架构允许高效处理高分辨率 CT 扫描，并能很好地适应各种肿瘤大小和形状。该研究还讨论了提高不同数据集的计算效率和泛化能力所面临的挑战和未来方向。这些令人鼓舞的发现表明，YOLO v10 可以成为医学诊断的有力工具，提高肿瘤检测的准确性和速度，并有助于改善患者的治疗效果。这项研究为进一步探索和开发基于 YOLO 的医疗保健模型奠定了基础。关键词：YOLO v10、脑肿瘤检测、CT 成像、医学诊断、实时物体检测。1. 简介
使用 YOLOv10 进行脑肿瘤检测和分类...
洛克奈特戈皮纳特吉蒙德工程教育与研究学院 (LOGMIEER)，纳西克，印度 摘要：先进的医学成像技术与人工智能 (AI) 的结合极大地提高了脑肿瘤的早期发现和诊断。本文介绍了一种使用 YOLOv10（You Only Look Once）模型进行脑肿瘤检测和分类的新型系统，该系统通过由大型语言模型 (LLM) 驱动的 AI 聊天机器人进行增强。利用 YOLOv10 的实时物体检测功能，该系统可以准确地将 MRI 图像中的脑肿瘤分为四类：神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体和无肿瘤。这种基于深度学习的方法可以确保快速准确地分析复杂的医学图像。此外，还集成了一个 AI 聊天机器人，为患者和医疗专业人员提供无缝交互和信息检索。利用 LLM，聊天机器人提供高级对话能力，根据检测到的肿瘤特征提供有关肿瘤类型、潜在治疗方法和进一步医疗建议的详细解释。这种双系统方法旨在提高诊断准确性，同时提供实时、可访问的支持，最终改善医务人员的决策并改善患者的治疗效果。所提出的系统体现了尖端人工智能技术与医疗诊断之间的协同作用，展示了彻底改变患者护理的潜力。关键词：YOLOv1o、法学硕士、聊天机器人、脑肿瘤、松果
doi.org/10.51891/rease.v10i8.15350妊娠糖尿病和慢性血压：对
摘要：妊娠糖尿病引入和慢性高血压是妊娠期间常见且重要的疾病，与孕产妇和胎儿健康的各种风险有关。妊娠糖尿病的特征是出现高血糖水平或在怀孕期间首次检测到，而慢性高血压是指怀孕前高水平的血压或在怀孕20周之前被诊断出。这两种情况都可能导致严重的并发症，例如先兆子痫，胎儿生长限制和增加过早递送的风险。这些条件之间的相互作用需要仔细和集成的管理，以最大程度地降低风险并改善健康结果。目的是系统文献综述的目的是检查怀孕期间的流行率，风险和妊娠签名策略和长期高血压，重点是孕产妇和胎儿影响以及控制这些条件的最佳实践。使用了进行系统审查，使用清单PRISMA的方法，涵盖了PubMed，Scielo和Web of Science数据库。包括的描述符是“妊娠糖尿病”，“慢性高血压”，“妊娠并发症”，“血糖控制”和“血压监测”。纳入标准涉及过去10年发表的文章，重点介绍针对指定条件的临床研究和系统修订。教育和预防已被确定为降低流行率和改善结果的关键因素。排除标准消除了没有提供原始数据，样本不足的研究以及妊娠范围之外的研究的文章。结果表明，妊娠糖尿病和慢性高血压都与母亲和婴儿并发症显着增加有关。母体并发症包括更大的先兆子痫和早产的风险，而胎儿并发症涵盖了宏观切开术和宫内生长限制。持续监测和严格控制条件是基本的，突出了诸如受控饮食和使用适当药物之类的策略的重要性。结论系统审查证实，妊娠糖尿病和慢性高血压代表了怀孕期间的重大挑战，对孕产妇和胎儿健康产生了深远的影响。对这些条件的有效管理需要多学科的方法和持续的监视。早期检测，严格的监测和适当的干预措施对于最大程度地降低风险和改善健康结果至关重要。此外，实施教育和预防计划在降低这些疾病的流行并促进母亲和婴儿长期健康方面起着至关重要的作用。
yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]
doi.org/10.51891/rease.v10i4.13566自闭症和covid-19：重新思考学校包容
摘要：理论上讨论和科学讨论了教育场景中的自闭症谱系障碍，尤其是在巴西。在所有巴西市政当局中，公立学校系统正常学校的残疾学生入学人数增加是一个现实。从这个意义上讲，在巴西各个地区，对这些学生的政策和习俗的了解变得紧迫。本文旨在考虑将自闭症儿童的学校纳入学校。这是一项基于关于该主题已经产生的内容的理论评论的书目研究。大流行之后，自闭症谱系障碍儿童的早期诊断日益增加，并与他们的学校纳入有关的新挑战结盟。人们认为，要纳入其中，他们在这种情况下真正了解自己的作用非常重要 - 在这一方面，我们可以在教学和包容方面取得积极的成果。
新闻稿 iECURE_IND_Draft_v10 FINAL (1)
费城——2024 年 4 月 4 日——iECURE, Inc. 是一家基因编辑公司，专注于开发与突变无关的体内基因插入或敲入编辑疗法，用于治疗具有重大未满足需求的肝脏疾病。该公司今天宣布，其用于治疗鸟氨酸转氨甲酰酶 (OTC) 缺乏症的 ECUR-506 的新药临床试验 (IND) 申请已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的批准。ECUR-506 将在 OTC-HOPE 研究中接受评估，研究对象为经基因确认的新生儿发病 OTC 缺乏症的男性新生儿。此前，英国药品和保健品管理局 (MHRA) 和澳大利亚治疗用品管理局 (TGA) 已批准 OTC-HOPE 研究开始。iECURE 首席执行官 Joe Truitt 表示：“通过此次 IND 批准，我们现在正在三个国家不同地理区域（美国、英国和澳大利亚）启动试验点，这将方便家庭参加这项具有里程碑意义的临床试验。” “我们正在努力开放试验场地，以便开始招募患者进行给药。该试验将接受来自世界各地的符合条件的新生儿发病 OTC 缺乏症男婴，我们希望通过这次试验看到积极的安全数据和疗效迹象。” OTC-HOPE 研究是一项 1/2 期首次人体研究，研究对象为经基因证实的新生儿发病 OTC 缺乏症的新生男性。该研究的主要目的是评估 ECUR-506 单剂量静脉注射后的安全性和耐受性。次要目标是评估 ECUR-506 的药代动力学和疗效。此外，探索性终点将评估疾病特异性生物标志物、发育里程碑和生活质量。 ECUR-506 项目是美国首个获准在婴儿身上进行研究的体内基因插入项目，也是 ARCUS® 核酸酶首次用于在临床中为功能性基因提供体内插入点。 iECURE 首席医疗官 Gabriel M. Cohn 医学博士表示：“对于患有严重新生儿发病 OTC 缺乏症的新生儿，临床研究和治疗方案的需求非常大。”“对于许多孩子被诊断患有新生儿发病 OTC 缺乏症的家庭来说，肝移植是唯一的治愈选择，但它伴随着严重的风险，需要大量的免疫抑制疗法来防止移植排斥。 ECUR-506 代表着一种希望，即有可能让儿童在长期内产生功能性 OTC 酶，而无需移植。”“这一里程碑是我实验室 8 年多临床前研究的成果，旨在解决严重罕见肝脏代谢疾病的基因编辑策略，”Rose 医学博士 James M. Wilson 博士说。
ARL-HBCU-MI-研究伙伴关系公告-v10.pdf
I. 资助机会概述 1 A. 必需概述内容 1 1. 机构名称 1 2. 研究机会标题 1 3. 公告类型 1 4. 研究机会编号 1 5. 联邦国内援助目录 (CFDA) 编号和标题 1 6. 回复日期 1 B. 其他概述信息 1 II.有关资助机会的详细信息 3 A. 项目描述 3 1. 概述 3 2. 陆军合成生物学中心 3 3. 超宽带隙 (UWBG) 射频中心 6 4. 能量学基础研究中心 (EBRC) 8 5. 可扩展、自适应和弹性自主性 (SARA) 13 6. 加强团队合作以实现新型群体的稳健作战 (STRONG) 14 7. 陆军人工智能创新研究所 (A2I2) 14 8. 自主机动的战术行为 (TBAM) 15 B. 联邦奖励信息 18 C. 资格信息 20 1. 合格申请人 20 2. 成本分摊或匹配 20 D. 申请和提交信息 21 1. 查看 FOA 的地址 21 2. 白皮书准备和提交 21 3. 提案准备和提交23 4. 唯一实体识别码和奖励管理系统 (SAM) 35 5. 提交日期和时间 36 6. 政府间审查 37 7. 资金限制 37 8. 其他提交要求 37 E. 申请审查信息 38 1. 评估标准 38 2. 审查和选择过程 38 3. 受奖人资格 46 F. 联邦奖励管理信息 48 1. 奖励通知 48 2. 行政和国家政策要求 48 3. 报告 55 G. 机构联系方式 56 H. 其他信息 57