XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System半自动的
由阿尔茨海默氏病与瑞典淀粉样蛋白前体蛋白突变
摘要在本文中，我们解决了回答用户自然语言提出的复杂问题的问题。由于传统信息检索系统不适合复杂问题，因此这些问题通常在知识库（例如Wikidata或dbpe-dia）上运行。我们提出了一种半自动方法，将自然语言问题转换为可以在知识库中轻松处理的SPARQL查询。该方法应用了分类技术，将自然语言问题与一组预先固定模板的正确查询模板相关联。我们方法的性质是半自动的，因为查询模板是由人类评估者手动编写的，他们是知识库的专家，而分类和查询处理步骤是完全自动的。我们在大规模CSQA数据集上进行了提问的实验证实了我们方法的有效性。
技术重要：针对个性化儿童和青少年心理保健的机器学习方法
使用预测方法增强儿童和青少年心理健康服务（CAMH）的可能性特别有吸引力。资助和劳动力短缺意味着许多受发展或心理健康问题影响的儿童和年轻人无法及时获得所需的护理。，例如，在英国，CAMHS一直在努力满足服务的需求一段时间，这种情况因Covid-19-19的大流行的影响而进一步加剧了这种情况（Care Quality Commisissions，2021）。在低收入和中等收入国家（世界卫生组织，2021年）中，劳动力短缺甚至更加明显。至少在韦斯特恩国家，千年以后出生的一代有时被称为“数字本地人”，因为技术一直是他们生活中不可或缺的一部分。因此，他们对数字和移动技术的使用涉及年轻人现在期望获得和使用医疗保健的方式。它还创造了使用它们生成的数据来创建交互式评估和干预措施的机会。这将其自动化为可以自动化或半自动的护理方面的预测方法，例如诊断，治疗推荐或社会心理疗法。这可以用来扩展而不是替代人类临床医生，并且可以帮助解决一些急性劳动力
颜色反卷积是定量生物医学研究的简单快速工具
定量分析的质量，效率和速度是细胞病理学的关键因素。在这种情况下，需要可靠和可重现的工具来改善较短的结果，其中1个主要是常规的免疫组织化学（IHC）幻灯片和生物医学研究。组织学实验依赖于使用染色技术对结果的可视化，这是因为光吸收染料有能力选择性地结合了分子和感兴趣的复合物，这在结合计算技术时可能会提供定量分析。2因此，可以将颜色反卷积作为定量分析中的多功能工具来解决，因为该方法能够在通道中分裂染色技术的不同染料，3允许分析目标结构的面积分数。在►图中1，我们可以看到ImageJ（美国国立卫生研究院）上的“颜色反卷积”工具允许将明亮的图像拆开为代表单个染料吸光度的通道。分开通道后，可以借助“阈值”工具将图像变成灰色，以确定结构区域。然后，我们可以与白色背景相比测量染色结构的“面积分数”。使用此方法，可以半自动的方式量化每个场的染色面积，从而可以更大的分析流。
厨房：用于6D物体姿势估算厨房环境中的现实世界基准和数据集
摘要 - 尽管最近在6D对象构成了机器人抓握的方法方面取得了进展，但在现有数据集中这些甲基多种多样的能力与现实世界中的握把和移动操作任务之间的功能之间存在很大的表现差距，尤其是当机器人完全依靠其单声学egocentric领域（Fov）。现有的现实世界数据集主要关注桌面抓地力方案，其中机器人臂放在固定位置，并且对象集中在固定外部相机的FOV中。评估此类数据集上的性能可能无法准确反映厨房环境中日常抓握和移动操作任务所面临的挑战，例如从较高的架子，水槽，洗碗机，烤箱，冰箱，冰箱或微波炉中检索物体。为了解决这一差距，我们提出了厨房，这是一种专门估算厨房环境中各个位置的物体的6D姿势的新颖基准测试。为此，我们录制了一个全面的数据集，该数据集包含约205K现实世界的RGBD图像，用于在两个不同的厨房中捕获的111个厨房对象，利用具有以自我为中心的人的人形机器人。随后，我们开发了一个半自动的注释管道，以简化此类数据集的标签过程，从而产生2D对象标签，2D对象分割掩码和6D对象，并以最少的人为努力构成。基准，数据集和注释管道可在https：//kitchen-dataset.github.io/kitchen上公开获得。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
基于IoT的多功能Agribot -IJRPR
农业是许多经济体的关键组成部分，是食品，就业和原材料的主要提供商。但是，该行业遇到了一些挑战，包括劳动力短缺，耗时的流程和效率低下的资源利用。随着对可持续和智能农业实践的需求的增长，自动化和无线沟通的进步为创新铺平了道路。一个值得注意的发展是创建基于蓝牙的无线农业机器人车辆。该项目着重于基于蓝牙的专业农业机器人，旨在自动化三个基本的农业任务：割草，种子播种和农药喷雾。利用蓝牙技术，该系统使农民能够通过移动设备远程控制和监视机器人，从而显着提高了农场运营的效率和准确性。该半自治系统的实施旨在通过最大程度地减少体力劳动，提高精度和优化资源利用来解决关键的农业挑战。三项选定的操作 - 割草，种子播种和农药喷涂 - 是农作物健康和整体农场生产力至关重要的。通过整合物联网和自动化，这种智能的农业工具代表了迈向现代化传统农业方法的一步，使它们更加高效和技术驱动。需要半自动农业机器人农业机器人或农业机器人，以帮助完成一系列农业任务，例如播种，耕作，土壤水平，杂草控制，农药喷涂，化学应用，土壤测试和灌溉。在印度等国家，尽管其中一些机器人是完全手动的，并且需要大量的用户输入，从而使它们具有时间密集，完全自主的机器人独立起作用，但通常缺乏适应性，无法调整其操作序列以满足用户需求。.一种更实用的方法是一种半自动的农业机器人，与手动和自动性系统的好处结合了好处。这使用户可以在重复周期中保持自动化时更改任务的顺序。这样的混合系统增强了可用性和效率，使其成为现代农业领域的宝贵资产。在农业中的挑战和自动化的作用，不断增长的全球人口增强了对粮食生产的需求，给农业部门带来了重大压力。