XiaoMi-AI文件搜索系统
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在信号交叉口中自动和连接的汽车的建模分析
摘要可以承认，可以通过扩散自动化的车辆不仅可以更换驾驶员，而且还可以从基础设施中接收信息来解决与城市拥堵有关的许多问题。在本文中，将通过一组微型模拟的一组小型模拟来评估无人驾驶汽车（自动化的3-4级）和绿光最佳速度咨询（GLOSA）系统，一种特殊的合作 - 智能运输系统（C-ITS）。本文的目的是在评估其连接实施之前将两个系统分析为独立，以获得其影响并分析它们是否以及如何为不同水平的市场渗透率协同作用。这些模拟的结果表明，自动化和连接的汽车应在交叉口带来全球福利，并在短期任期内实施系统的第一组建议和最佳实践。特别关注装备车辆与传统交通之间的相互作用，以构成对交通效率和环境中整体交叉的负面影响。最后，对米兰进行真实交叉的评估，并为不同的场景和时间范围提供了整体节点的结果。
利用人工智能在 CT 中自动诊断胆脂瘤和乳突腔扩展
尽管对于 AI 研究来说病例数非常少，但我们能够创建一个仅使用轴向 CT 扫描的 AI，其 AUC 为 0.837，准确度为 0.811。
深度神经网络中自发出现类似大脑的功能特化
人类大脑包含多个区域，这些区域具有不同的、通常高度专业化的功能，从识别面部到理解语言，再到思考他人的想法。然而，大脑皮层为何会表现出如此高度的功能专业化仍不清楚。在这里，我们使用人工神经网络来考虑面部感知的情况，以检验以下假设：大脑中面部识别的功能分离反映了对面部和其他视觉类别的视觉识别这一更广泛问题的计算优化。我们发现，经过物体识别训练的网络在面部识别方面表现不佳，反之亦然，并且针对这两项任务进行优化的网络会自发地将自己分离为面部和物体的独立系统。然后，我们展示了其他视觉类别不同程度的功能分离，揭示了优化（没有内置的任务特定归纳偏差）导致机器功能专业化的普遍趋势，我们推测，大脑也是如此。
从卫星图像中自动提取建筑物...
摘要 - 本文重点介绍一种从卫星图像中快速提取建筑物边界的自动算法，并对双边滤波器 (BF) 和自适应双边滤波器 (ABF) 进行了实验比较。研究和实验结果证明，ABF 的结果比 BF 的结果好得多。ABF 产生的结果比 BF 更有希望。旧的和传统的建筑物边界提取模型非常复杂且耗时。所提出的建筑物边界提取程序包括三个主要阶段：（1）使用自适应双边滤波器进行边缘保留和平滑，（2）使用 ED Line 算法检测线段，（3）使用感知分组技术识别多边形建筑物边界。我们提出的算法在 HR（高分辨率）Quick Bird 卫星图像上进行了测试，获得的结果很有希望并且几乎是实时的。因此，实验结果足够有用，总体准确率为 88.24%，这对于进一步了解建筑物边界的图像以及在实时环境中识别目标来说足够准确，并且有助于解决早期识别未经授权和非法建筑物的问题。关键词：Quick Bird 卫星图像、自适应双边滤波器（ABF）、双边滤波器、高分辨率卫星图像、直方图均衡化、ED 线检测器算法、建筑物边界提取。
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。
中风后腕手康复机器人控制中自主运动努力的皮质肌肉整合表征
摘要 目的：患肢中枢至外周的自主运动努力 (VME) 是驱动中风后运动恢复功能性神经可塑性的主导力量。然而，目前的康复机器人在控制设计中将中枢和外周参与隔离开来，导致康复效果有限。本研究旨在设计一种皮质肌肉相干性 (CMC) 和肌电图 (EMG) 驱动的控制，以整合中风幸存者神经肌肉系统中的中枢和外周 VME。方法：在神经肌肉电刺激 (NMES)-机器人系统中开发了 CMC-EMG 驱动的控制，即 CMC-EMG 驱动的 NMES-机器人系统，以指导和协助中风后患者的腕手伸展和屈曲。使用开发的系统进行了 20 次训练课程的单组试验，以评估对慢性中风 (16 名受试者) 进行腕手练习的可行性。通过临床评估、CMC 和 EMG 激活水平评估康复效果。主要结果。训练期间腕手伸展的 CMC 触发成功率和侧化指数显著增加（p < 0.05）。训练后，通过临床评分和 EMG 激活水平观察到目标腕手关节显著改善，近端肩肘关节补偿受到抑制（p < 0.05）。CMC 值显示上肢 (UE) 肌肉的中央到外周 VME 分布也显著改善（p < 0.05）。意义。开发的系统实现了精确的腕手康复，抑制了对侧半球和近端 UE 的皮质和肌肉补偿，改善了 UE 肌肉上中央和外周 VME 的分布。ClinicalTrials.gov 注册号 NCT02117089
GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
在尘土飞扬的工业环境中自动引导车辆的高精度视觉定位系统
摘要确保方便而准确的本地化解决方案是无线评估的工业场景中的基本问题。因此，在这项研究中，提出了带有光发射二极管（LED）阵列目标的局部ization系统，以自动引导车辆（AGV）导航。可见目标进行校准，并可以使用查看LED目标的相机计算姿势。引入了一种新颖的数据滤波方法，该方法将里程表数据和惯性测量单元（IMU）数据与视力数据进行了集成，以提供稳定且ACCU速率的定位。在5米长的AGV上测试了视力定位系统，结果表明，所提出的系统在6 mm处获得静态位置精度，运动位置的精度为10 mm，角度精度为0.052°，这比工业AGV应用中使用的其他方法更为精确。
COVID-19 mRNA 疫苗接种、ABO 血型和大型医疗系统中自我报告的反应原性的严重程度：一份跨部门的简要报告
COVID-19 信使 RNA (mRNA) 疫苗的迅速推出，很大程度上得益于美国国立卫生研究院疫苗研究中心工作人员的现有研究，以及针对通用冠状病毒的“原型冠状病毒疫苗”的制备 [5]。虽然 mRNA 疫苗制造技术和专门知识的开发多年来一直在悄然进步，但公众对辉瑞和 Moderna 的 COVID-19 疫苗的接受度褒贬不一，因为他们不熟悉这项技术，也对疫苗的研究途径和副作用缺乏认识。虽然在临床前试验中看到了显著的疫苗反应原性，但人们对导致个体之间反应原性差异的原因有很多猜测。 2020 年 12 月，辉瑞 [6] 和 Moderna [7] 的 mRNA COVID-19 疫苗上市后不久，有传闻称不同 ABO 血型的人似乎对疫苗接种的反应原性程度不同。反应原性的频率和严重程度似乎与他们的血型有关，其中 A 血型的人比 O 血型的人有更严重的副作用。
类别偏见的神经表征在学习过程中自发形成，强调对特定实例的记忆
类别学习，即学习将一组刺激物分类或分组，会在感知中引起类别偏见，使得同一类别中的物品被认为比不同类别中的物品更相似。当学习目标强调每个刺激物的个体化时，类别偏见会在多大程度上发展，以及偏见是否在学习过程中自发出现而不是对任务要求的反应尚不清楚。在这里，我们在编码过程中使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来测试学习过程中单个刺激物神经表征中的类别偏见。人类参与者（男性和女性）遇到面部混合刺激物，这些刺激物具有独特的名字和共同的姓氏，表明其属于同一类别。参与者被要求学习每张脸的全名。神经模式分类和模式相似性分析用于追踪大脑中的类别信息。结果表明，刺激类别可以在许多额叶、顶叶和枕叶区域的编码过程中被解码。此外，来自同一类别的两个刺激在前额叶皮层中的表征比来自不同类别的两个刺激在物理相似性方面更相似。这些发现表明，仅仅存在类别标签就可以在编码过程中自发地偏向神经表征以强调与类别相关的信息，即使在没有明确的分类要求并且与类别无关的信息仍然与任务目标相关的情况下也是如此。