XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合用
将生成人工智能和Google Earth Engine的整合用于红树林土地覆盖地图
农业产业的机器化是一种尖端解决方案，可提高当今农业部门的生产力和可持续性。通过合并新的机器人技术，可以实现许多好处。这些包括增强的任务准确性，减少对工人的身体压力，优化的资源使用情况，更快的任务完成以及环境影响的减少。在农业中使用的机器人技术的例子包括无人拖拉机，并将自动化的水果和蔬菜收获和包装结合在一起，植物护理任务，例如修剪，除草和灌溉，以及挤奶奶牛，以及监视放牧的土地。缺乏能够有效操作机器和维护自动化系统的合格人员[1-7]。在当今快速发展的技术环境中，农业工业复合物的机器化非常相关。通过将机器人技术和自动化纳入农业，可以提高效率，生产力和可持续性的潜力很高。机器人可以通过精确和预测执行诸如种植，除草，收获，甚至监测作物健康等任务。这可以帮助优化自然资源的使用，降低人工成本，并通过针对水资源（例如水和肥料）的目标使用[8-10]来最大程度地减少环境影响。农业的机器化发展有几个问题。此外，人们对数字技术在农业中日益增长的使用以及隐私问题的担忧。这些包括获取和实施机器人技术的高初始成本，对人员进行专门培训以操作和维护这些系统的需求以及农村地区人工劳动的潜在流离失所。
将区块链和机器学习融合用于医疗保健
机器学习 (ML) 和区块链技术的融合为医疗保健提供了变革潜力。ML 的预测分析与区块链的去中心化和安全框架相结合，通过保护敏感的患者数据和简化管理任务来解决关键挑战。区块链的不可变账本和加密技术可确保数据完整性和隐私性，而智能合约可自动化同意管理和法规遵从等流程。这种协同作用使医疗保健利益相关者能够利用数据驱动的洞察力，同时维护安全标准。区块链平台上 ML 算法的集成增强了医疗保健的交付、研究和数据管理实践，彻底改变了决策过程并优化了临床工作流程。在这方面，将 ML 和区块链技术结合到医疗保健中，促进安全数据共享，推动患者护理和医学研究创新，产生了变革性影响。
GPS-IMU传感器融合用于可靠的自动驾驶位置估计
摘要 - 全球覆盖范围和全球覆盖范围的准确定位，使其成为具有无障碍天空视图的开放区域的可靠选择。但是，在室内空间和城市峡谷中可能发生信号降解。相比之下，惯性测量单元（IMU）由陀螺仪和加速度计组成，这些计量机提供了相对运动信息，例如加速度和旋转变化。与GPS不同，IMU不依赖外部信号，使其在受GPS有限的环境中有用。尽管如此，由于误差的积累，IMU在整合加速度以确定速度和位置的同时会流动。因此，融合GPS和IMU对于增强自动驾驶汽车中导航系统的可靠性和精度至关重要，尤其是在GPS信号受到损害的环境中。为了确保平稳导航并克服每个传感器的局限性，提出的方法将融合GPS和IMU数据。此传感器融合使用无知的卡尔曼过滤器（UKF）贝叶斯过滤技术。拟议的导航系统旨在坚固，为自动驾驶汽车的安全操作（尤其是在GPS被拒绝的环境中的安全操作）至关重要的连续和准确的定位。该项目使用Kitti GNSS和IMU数据集进行实验验证，表明GNSS-IMU融合技术可减少仅GNSS的RMSE。RMSE分别从13.214、13.284和13.363降至4.271、5.275和0.224，分别为X轴，Y轴和Z轴。使用UKF的实验结果显示了使用GPS和IMU传感器融合改善自动驾驶汽车导航的有希望的方向，并使用GPS有限环境中的两个传感器中的最佳融合。索引术语 - 自主车位，全球定位系统，惯性测量单元，传感器融合，无知的卡尔曼滤波器
OPSA：带有TEE的有效且可验证的一通安全聚合用于联合学习
摘要 - 在联合学习，安全的聚合（SA）促成（S＆P'23）和Lerna（Asiacrypt'23）等诸如恶意模型中已实现了有效的多轮SA。但是，他们的每一轮聚合需要至少三个客户服务器往返通信，并且缺乏对聚合结果验证的支持。可验证的SA方案，例如Versa（TDSC'21）和Eltaras等。（TIFS'23），根据服务器不与任何用户相关的安全性假设提供可验证的聚合结果。尽管如此，这些方案会产生高沟通成本，并且缺乏对有效的多轮聚合的支持。完全在SEAR中（TDSC'22）中完全在受信任的执行环境（TEE）中执行SA，可以保证隐私和可验证的聚合。但是，T恤中的有限物理内存带来了重要的计算瓶颈，尤其是在汇总大型模型或处理众多客户时。在这项工作中，我们介绍了OPSA，这是一种基于TEE的多轮安全聚合框架，以实现有效的通信，简化的计算和可验证的聚合。OPSA采用了一种新的策略，可以在TEE中揭示共享键，并实例化两种类型的掩盖方案。 此外，结果验证模块设计为与在OPSA框架下实例化的任何类型的SA协议兼容，并且安全性假设较弱。 与最先进的方案相比，OPSA在多轮聚集中达到了2个〜10×速度，同时也支持结果验证。OPSA采用了一种新的策略，可以在TEE中揭示共享键，并实例化两种类型的掩盖方案。此外，结果验证模块设计为与在OPSA框架下实例化的任何类型的SA协议兼容，并且安全性假设较弱。与最先进的方案相比，OPSA在多轮聚集中达到了2个〜10×速度，同时也支持结果验证。OPSA对具有高网络延迟和大规模模型聚合的方案更友好。
单独或单独或与紫杉醇合用的MEK抑制剂selumetinib的三臂随机II期研究
作为提取线性（提取物用途）经济模型的可持续替代方法，全球决策者和商业领袖越来越接受循环经济（CE）。CE是由有意设计的驱动的，旨在通过恢复技术材料和再生生物材料来大大提高资源效率，以使它们保持流通，而不是像线性经济中那样将其发送到垃圾填埋场（Ellen MacArthur Foundation，2015年）。尽管过渡到循环供应链（CSC）是全球业务领导者的一个有影响力的话题（Aronow，Ennis＆Romano，2018年），但2023年的循环差距报告（循环经济，2023年）表明，只有7.2％的全球经济是循环的。这在2018年低于9.1％，在2020年为8.6％，这表明向CE过渡更容易说起来做起来难。
核酸扩增与CRISPR/Cas技术联合用于病原体检测
病原体被定义为一种传染性微生物或病原体，其中病毒和细菌是临床上最常见的（Casadevall and Pirofski，2002）。这些病原体具有高度可进化性、致病性和迅速传播性，对人类健康构成严重威胁。微生物控制计划越来越多地被全社会采用，以降低消费者感染的风险。细菌培养法因其在常见实验室实验中的稳健性而被广泛认为是病原体检测的“金标准”。然而，它具有耗时、费力和检测效率低等缺点，这严重阻碍了其在临床上的广泛使用。另一种方法是免疫检测，它基于特异性抗体对抗原的识别和结合（Kohl and Ascoli，2017）。虽然它在检测病原微生物方面具有速度快、简单、特异性强等优势，但需要较长的抗体制备时间，检测灵敏度也较低。核酸检测技术与上述方法不同，能够同时满足病原体检测的准确性、快速性和灵敏度的要求，在保障人类安全方面更显优越性。
微生物组数据的多摩变整合用于识别疾病相关的模块
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年1月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.03.547607 doi：Biorxiv Preprint
太空天气咨询小组（赃物）综合用户调查
1。当前使用太空天气观测，信息和预测2。当前的技术系统，由太空天气影响的组件或元素3。当前的降低风险和弹性活动4。太空天气观察，信息和预测的未来需求5。未来的降低风险和弹性活动6。空间天气数据的新的或非传统来源7。下一代技术，研究，工具和模型以解决空间天气
多组学整合用于新型疗法设计和新型生物标志物的识别
摘要：多组学是一种前沿方法，它结合了来自不同生物分子水平的数据，例如 DNA、RNA、蛋白质、代谢物和表观遗传标记，以获得对生命系统如何工作和相互作用的整体看法。多组学已用于生物医学研究中的各种目的，例如识别新疾病、发现新药物、个性化治疗和优化疗法。本综述总结了多组学在设计人类疾病新疗法方面的最新进展和挑战，重点介绍了如何整合和分析多种蛋白质组数据以及如何使用多蛋白质组学数据识别新药物靶点的示例。我们还讨论了多组学通过解密蛋白质组的复杂性来开发创新有效疗法的未来方向和机遇。
整合用于癌症诊断的定量和定性成像方法
定量和定性成像技术的整合通过提供了更完整的患者预后图片来改善癌症的检测。使用定量成像，可以改善诊断价值和治疗策略，因为它可以客观评估生理和分子变化。另一方面，定性成像提供了视觉线索和上下文信息，以破译复杂的生物过程。合并后，这两种方法提供了更完整的图片，可用于在治疗过程中进行准确的诊断和对患者保持标签。数据协调，验证和临床翻译的挑战是从定量和定性成像方法中整合不同数据源时会出现的。有效地结合两种形式的信息需要确保一致的获取技术和构建强大的分析过程（RAP）。的目的是提高诊断准确性并允许更详细的疾病表征，建议使用基于机器的框架（HIDML-F）进行混合成像诊断，以融合和分析混合数据。HIDML-F可用于治疗实体瘤和血液恶性肿瘤。这有助于确定肿瘤的侵略性，测量治疗的有效性以及与恶性生长区分开。此外，HIDML-F捕获了功能和形态学信息，这可以实现个性化的治疗方案。通过模拟患者场景和随后的模拟分析来证明HIDML-F的值。HIDML-F在多种方式上已显示出优于传统成像方法，包括其检测微妙的变化，减少误报并提高诊断信心等能力。纵向模拟进一步证明了早期治疗反应评估指导治疗干预措施的潜力。