在机器人技术和自动驾驶汽车中的广泛应用中应用,包括无人机和其他无人机(UAVS)(UAVS),以在监视,搜索和救援和运输等领域解决任务。 在当今迅速发展的技术中,植入式智能,多通道Plathningising越来越相关。 多代理路径计划中遇到的主要问题是避免其他代理,逃避障碍物以及从起点到端点的路径。 theSproject,theObjectivesWeretocreteTeLigentAgentsCapablebablebablenavigating通过二维八代代理成本映射环境到静态目标,同时避免与其他代理商共享并同时最大程度地减少路径成本。 使用开发平台Unity和开源ML代理工具包使用了增强学习的方法,该工具包可以通过统一内部的强化学习来开发智能代理。 Perlin噪声用于生成成本图。 使用强化学习算法近端政策优化用于训练代理。 该培训是作为课程的结构,其中包括两个课程,第一堂课旨在教代理人到达目标,而无需与其他代理人相撞或脱离界限。 第二堂课旨在教代理商以最大程度地降低路径成本。 项目成功实现了其目标,可以通过视觉检查和将最终模型与基线模型进行比较来确定。 降低路径成本6%。,包括无人机和其他无人机(UAVS)(UAVS),以在监视,搜索和救援和运输等领域解决任务。在当今迅速发展的技术中,植入式智能,多通道Plathningising越来越相关。多代理路径计划中遇到的主要问题是避免其他代理,逃避障碍物以及从起点到端点的路径。theSproject,theObjectivesWeretocreteTeLigentAgentsCapablebablebablenavigating通过二维八代代理成本映射环境到静态目标,同时避免与其他代理商共享并同时最大程度地减少路径成本。使用开发平台Unity和开源ML代理工具包使用了增强学习的方法,该工具包可以通过统一内部的强化学习来开发智能代理。Perlin噪声用于生成成本图。使用强化学习算法近端政策优化用于训练代理。该培训是作为课程的结构,其中包括两个课程,第一堂课旨在教代理人到达目标,而无需与其他代理人相撞或脱离界限。第二堂课旨在教代理商以最大程度地降低路径成本。项目成功实现了其目标,可以通过视觉检查和将最终模型与基线模型进行比较来确定。降低路径成本6%。基线模型仅经过训练才能达到目标,同时避免碰撞,而不会最大程度地减少路径成本。对模型的比较表明,最终模型的表现优于基线模型,平均达到27。
4. Arif, IA;Bakir, MA;Khan, HA;Ahamed, A.;Al Farhan, AH;Al Homaidan, AA;Al Sadoon, M.;Bahkali, AH 和 Shobrak, M. (2010) 一种从成熟椰枣树叶中提取 DNA 的简单方法:砂磨和裂解缓冲液成分的影响。《国际分子科学杂志》。11(9): 3149–3157。
红外图像中的多级对象检测对于军事和平民使用很重要。深度学习方法可以获得高精度,但需要大规模数据集。我们提出了一个生成数据增强框架文档,用于使用有限数据的红外多级对象检测。本文的贡献是四倍。首先,Doci-Gan被设计为有条件的图像介绍框架,得出配对的红外多级对象图像和注释。其次,为文本到图像转换器配制了将文本格式对象注释转换为边界框掩码映像,从而导致增强是掩盖图像 - 图像 - 绘制图像图像翻译。第三,产生了基于多形态侵蚀的损失,以减轻对本地背景和全球背景的涂料不一致的不一致性。最后,为了生成各种图像,人工多级对象注释在增强过程中与真实的对象注释集成在一起。实验结果表明,具有高质量红外多级对象图像的文档增强数据集,从而提高了对象检测基准的准确性。
摘要 - 多个现场机器人的协作对于大规模环境的导航和映射是必需的。在穿越时,考虑到每个机器人性质的遍历性估算对于确保机器人的安全并确保其性能至关重要。即使在结构化的环境中,不考虑地形信息的行驶也可能导致平台严重损坏,例如由于陡峭的斜坡或由于突然的高度变化而导致的下降。为了应对这一挑战,我们提出了Diter ++,多机器人,多主题和多模式数据集,包括地面信息。使用向前的RGB摄像头和面向接地的RGB-D相机,热相机,两种类型的激光镜头,IMU,GPS和机器人运动传感器获得数据集。数据集和补充材料可在https://sites.google.com/view/diter-plusplus/上找到。
摘要。印度尼西亚的教育正在通过在课程中融合多种智能理论以优化学生的潜力,从而经历了转变。问题是需要从整体上发展学生的潜力,以便他们准备面对未来社会的需求。紧迫性在于需要包容和多样化的教育,以确保每个学生都能最佳发展。本研究旨在评估整合多种智能理论在改善印度尼西亚学生学习方面的有效性。研究方法涉及在课堂学习过程中,使用科学行为清单和纯值观察期间的直接观察。通过结构化观察收集数据,并使用定性分析方法处理。研究结果表明,整合多种智能元素的学习氛围有助于发展学生的科学倾向和贵族价值观。总而言之,在印尼课程中,多个情报理论的整合为发展学生的潜力做出了宝贵的贡献,为他们的学术成功做准备并成为授权个人。这项研究的含义是需要继续鼓励包容性学习方法,这些方法考虑了学生智能的多样性,以创造支持整体发展的学习环境。
热休克蛋白90(HSP90)是一种分子伴侣,对于在细胞中维持蛋白质稳态(蛋白质量)很重要。HSP90抑制剂由于破坏蛋白质的能力而被探索为癌症治疗剂。抑制HSP90增加了免疫受体主要组织相容性复合物1(MHC1)的表面密度。 在这里我们表明,这种增加发生在多个癌细胞系,并且都具有细胞质特异性和PAN-HSP90抑制剂。 我们证明了HSP90抑制作用也会改变IFNGR和PD-L1的表面表达,这是两个在肿瘤微环境中在抗肿瘤或抗免疫活性中起着重要作用的另外两个免疫学受体。 HSP90还负调节癌细胞中的IFN-γ活性,这表明它在介导免疫系统对癌症的反应中具有独特的作用。 我们的数据表明,HSP90活性与控制抗肿瘤免疫力的途径之间有很强的联系。 这突出了使用HSP90抑制剂以及另一种目前可用的癌症治疗,免疫检查点阻滞治疗的潜力,该治疗可防止免疫逃避癌细胞。 组合检查点抑制剂治疗和使用HSP90抑制剂的使用可能会增强治疗方法的治疗益处,并改善癌症患者的预后。抑制HSP90增加了免疫受体主要组织相容性复合物1(MHC1)的表面密度。在这里我们表明,这种增加发生在多个癌细胞系,并且都具有细胞质特异性和PAN-HSP90抑制剂。我们证明了HSP90抑制作用也会改变IFNGR和PD-L1的表面表达,这是两个在肿瘤微环境中在抗肿瘤或抗免疫活性中起着重要作用的另外两个免疫学受体。HSP90还负调节癌细胞中的IFN-γ活性,这表明它在介导免疫系统对癌症的反应中具有独特的作用。我们的数据表明,HSP90活性与控制抗肿瘤免疫力的途径之间有很强的联系。这突出了使用HSP90抑制剂以及另一种目前可用的癌症治疗,免疫检查点阻滞治疗的潜力,该治疗可防止免疫逃避癌细胞。组合检查点抑制剂治疗和使用HSP90抑制剂的使用可能会增强治疗方法的治疗益处,并改善癌症患者的预后。
关于PD的神经病理学特征,在SNPC中观察到了聚集的错误折叠的α-突触核蛋白夹杂物,通常称为Lewy身体,以及炎症的迹象(Moore等,2005)。最近的证据表明,神经炎症和周围炎症在PD的发作和进展中起着重要作用。关于神经炎症,McGeer的开创性研究最初建立了神经炎症与PD之间的联系。他观察到从PD患者获得的后大脑中激活的小胶质细胞浸润(McGeer等,1988)。在人类转录组学的荟萃分析中,Noori等。还表明,神经炎症是各种神经退行性疾病(例如路易斯体疾病(LBD)和其他非典型帕金森氏症)中的共同特征(Noori等人,2021年)。此外,来自动物模型和PD的验尸研究的证据表明,大脑受影响区域中活化的小胶质细胞和星形胶质细胞的过度表达异常,主要是在SNPC中(Gu等,2010; Colonna; Colonna; Colonna and Butovsky,2017)。此外,越来越有令人信服的证据表明,周围炎症与PD的早期病理生理有关,并且在整个疾病过程中都会发生动态变化(Pajares,2020年)。
本文旨在通过在整个研究周期中促进多样性,公平性和包容性(DE&I)原则来增强心血管(CV)研究人员的能力。它定义了DE&I,并引入了CV研究中招聘,保留和团队动态实施的实用策略。在每个研究阶段概述了支持代表性不足的人群参与的基于证据的方法。强调了包容性研究环境的重要意义,该论文提供了指导和资源。我们邀请简历研究人员积极采用DE&I原则,增强研究相关性并解决长期存在的简历健康差异。- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
我们的研究具有多种优势。首先,我们使用最近开发的方法和全基因组荟萃分析计算了PR,以进一步提高预测准确性。第二,通过利用前瞻性纵向研究数据,我们验证了T2DM PRS是疾病风险和严重程度的预测指标,并且是与临床生物标志物HOMA-B相关的因素。此外,我们显示T2DM PR与严重的糖尿病亚组有关。第三,我们构建了T2DM的预测模型,包括物理测量和临床风险因素,以提高预测性能。尽管我们的分析提供了对T2DM PR的临床实用性的见解,但仍有一些局限性。
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