XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System唇部
唇部交付计划指南2025
政策背景市长的运输策略阐明了他的愿景，以创建一个未来的伦敦，这是所有在首都生活，工作和旅行的人的更好的地方。健康的街道方法对于实现这一目标至关重要。这种规划伦敦街道的方法是将人类健康和经验奠定范围的框架。通过这种方法，有可能利用街道提供的横切影响，以解决伦敦许多紧迫的问题，例如健康的不平等和道路危险，创造了可以安全，热情且可访问所有人的生活，学习和工作场所。从根本上讲，这需要减少伦敦道路上的私家车使用，而有利于步行，骑自行车和公共交通工具 - 通过提高体育锻炼，改善空气质量，减少道路危险以及降低噪音和遣散费，从而使伦敦人的健康受益。
用天然植物油，黄油的唇部护理产品的影响...
众所周知，平衡的皮肤微生物组在皮肤健康中起着重要作用。研究表明，日常使用护肤产品会影响皮肤微生物组。对唇部护理产品对唇部微生物组的影响知之甚少。我们开发了一种含有天然植物油，黄油，蜂蜡和姜黄提取物的唇部护理产品。这项研究旨在通过体外和体内方法研究基于自然的唇部处理对唇部微生物组的影响。
Lip-sync ML：基于机器学习的框架，在最终幻想VII重生中生成Lip-sync动画
基于音素的方法，例如Jali [Edwards等。2016]过去曾提出过。他们需要音频和对话文本作为输入，以获取音素的时间序列数据以匹配音频。根据音素的时间，它们通过演奏与音素相对应的姿势来表达唇部同步动画。在上一个标题中，我们使用基于音素的方法为简单事件场景创建LIP-Sync动画。我们使用了SPPAS [BIGI 2015]的音素对齐方式，并通过音素融合了口腔姿势来播放唇部同步动画。我们将用于这种混合物的口腔姿势的集合视为一种称为LipMap的资产。图2显示了一些存储在唇布中的姿势。它为每个姿势存储骨转化。但是，当对话文本中没有即兴的声音或呼吸声时，这变得有问题。在这种情况下，音素将无法正确放置，导致错误的姿势与声音不匹配。需要进行手动调整以避免此问题。近年来，基于机器学习的方法，例如Nvidia的Omniverse Audio2Face [Karras等。2017]也已提出。我们的方法属于这些。根本差异之一
kw-snmmi-jjnm210089 949..955
尽管癌症已知数十年来一直以铁的胃口闻名，但直到最近才出现了化学作用来利用这种改变的状态治疗方法，它通过靶向癌细胞的胞质胞质不稳定铁池（LIP）。艺术的状态包括与唇部反应的疗法，以产生细胞毒性自由基物种（在某些情况下还释放了药物有效载荷）和表达唇酸盐诱导的氧化应激以触发铁t的分子。有效地在患者中实施唇靶疗法将要求生物标记识别唇部升高的肿瘤，因此最有可能屈服于脂肪靶向的干预措施。朝向这个目标，我们测试了肿瘤吸收新型的唇敏性射头18 F-TRX是否对肿瘤敏感性对脂肪靶向疗法的敏感性排列。方法：在10个亚脑和原位人异种移植模型中，在体内评估了18 F-Trx摄取。神经胶质瘤和肾细胞癌，因为这些肿瘤具有最高的STEAP3的相关表达水平，STEAP3是在广泛的研究所癌细胞系百科全书中，可将铁铁降低为亚铁氧化状态的氧化还原酶。在带有U251或PC3异种移植物的小鼠中，比较了释放DNA烷基CBI的唇部激活药物TRX-CBI的抗肿瘤作用，分别为u251或PC3异种移植物，分别为18 F-TRX摄取。结果：18 F-TRX显示出广泛的肿瘤积累。一项抗肿瘤评估研究表明，TRX-CBI有效抑制了U251异种移植物的生长，最高的18 f-Trx摄取模型。此外，对U251的抗肿瘤作用比PC3肿瘤观察到的抗肿瘤作用显着，与治疗前肿瘤中的相对18 F-TRX - 确定的唇彩一致。最后，一项类似的研究表明，成年雄性和雌性小鼠的估计有效人剂量与其他18种F基成像探针的有效剂量相当。结论：据我们所知，我们报告了第一个证据表明，可以通过分子成像工具预测肿瘤对靶向靶向疗法的敏感性。更普遍地，这些数据通过表明成像对原位进行成像的要求来为核疗法模型带来新的维度，从而在原位量化了亚稳态生物分析物在预测肿瘤药物敏感性方面的浓度。
自动水下车辆的建模和模拟
有几种针对AUV的推进技术。他们中的一些人使用刷子的无刷电动机，变速箱，唇部密封箱和可能被喷嘴包围的螺旋桨。所有这些嵌入在AUV结构中的部分都参与推进。其他车辆使用推进器单元来维持模块化。根据需求，推进器可能配备了用于螺旋桨碰撞保护的喷嘴或减少噪声提示的喷嘴，或者可能配备了直接驱动推进器，以使效率保持最高水平，噪音处于最低水平。高级AUV推进器具有冗余轴密封系统，以确保机器人的适当密封即使在任务期间其中一张密封件失败。
脑刺激
背景：慢性颌面痛 (COP) 患者经常感觉面部疼痛部位“肿胀”而没有任何临床症状；这种自我报告的面部错觉被称为知觉扭曲 (PD)。PD 的病理生理机制仍然难以捉摸。目的：测试重复经颅磁刺激 (rTMS) 对健康个体 PD 的神经调节作用，以深入了解 PD 的皮质机制。方法：通过在眶下神经周围注射局部麻醉剂 (LA) 实验性地诱发 PD，并测量受影响区域感知到的大小变化。参与者被随机分配到抑制性 rTMS (n = 26) 组或假性 rTMS (n = 26) 组。参与者在基线、LA 后 6 分钟、rTMS 后立即、20 和 40 分钟对 PD 进行评分。在 LA 后 10 分钟，当 PD 幅度较大时，将 rTMS（抑制和假性）应用于初级体感皮层 (SI) 的面部（唇部）表征区作为干预措施。与抑制性 rTMS 一样，采用持续 40 秒的连续 θ 爆发刺激范式 (50 Hz) 来抑制皮质活动。结果：与假性 rTMS 相比，我们在应用抑制性 rTMS 后立即和 20 分钟证实了 PD 幅度显著降低（P < 0.006）。在两项对照实验中，我们还表明外周肌肉刺激和刺激除唇部表征区以外的皮质区域对 PD 幅度没有影响。结论：在与躯体相关的皮质区域应用抑制性 rTMS 可调节健康个体的面部 PD，并可能对 COP 患者产生治疗意义。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
研究论文 随机森林算法在 CancerLips 数据分类中的有效性评估
摘要：唇癌虽然较少被讨论，但仍然是肿瘤学领域的一个重大问题。早期发现和诊断对于改善患者的治疗效果至关重要。这项研究评估了 RandomForest 算法对 CancerLips 数据集进行分类的有效性，该数据集是使用 Canny 分割方法处理并使用 Hu 矩描述的唇部图像集合。使用 5 倍交叉验证方法，该算法的平均准确率约为 70.96%。结果凸显了机器学习技术（特别是 RandomForest）在辅助唇癌检测方面的潜力。然而，预处理方法和特征提取的选择在确定结果方面起着至关重要的作用。这项研究强调了进一步研究的必要性，重点是算法优化和与其他数据集或特征提取方法的比较，以提高医学成像的诊断精度。
护士人员配备计划
患者人口ED是一个成人和儿科单元，每周24小时开放24小时，以寻求ur gent和新兴护理的患者。HMC急诊室的平均年人口普查为37,000名患者。急诊室（ED）具有联合委员会的中风认证。，如果提供者认为合适或通过政策认为适当的话，认为胎龄超过20周的胎龄或出现产科问题或担忧的孕妇可能会转移给ED或OB。如果出生是迫在眉睫的/急剧的，则可以在转移到OB部门之前在ED中稳定该患者。如果住院单位在3小时内无法接纳患者，则将在单位登机。 登机中登机的住院单元如下：重症监护病房（ICU），进步护理部门（PCU），医疗手术（MS）。 ED还可以登机，包括Geri-Psych录取在内的心理健康患者。 确定需要安全服务员和/或搁置的精神病患者将根据政策过渡。 虽然在ED精神病患者中首选在15室举行，但根据唇部评估，具有患者安全服务员（PSA）或其他监视器作为适当的监视器。 ED可能会利用资源RN，PSA，帮助掌握护理人员或额外的班次志愿者，待命的护理人员以及/或代理/旅行者RN的强度需求。将在单位登机。登机中登机的住院单元如下：重症监护病房（ICU），进步护理部门（PCU），医疗手术（MS）。ED还可以登机，包括Geri-Psych录取在内的心理健康患者。确定需要安全服务员和/或搁置的精神病患者将根据政策过渡。虽然在ED精神病患者中首选在15室举行，但根据唇部评估，具有患者安全服务员（PSA）或其他监视器作为适当的监视器。ED可能会利用资源RN，PSA，帮助掌握护理人员或额外的班次志愿者，待命的护理人员以及/或代理/旅行者RN的强度需求。
删除音频驱动的nerf：与特定身份的微表达式的交谈型
最近的研究使会说话的头视频的渲染能够捕捉到高富达的头部动态。然而，对详细的身份 - 特定的微表达和自发运动进行建模，例如唇部运动和眼睛闪烁，同时在听觉和视觉信号之间实现高度同步，这一挑战是一个挑战。在本文中，我们借助于散布的音频来解决此问题。具体来说，我们首先提取将保留特定于身份信息的核心听觉组件（content，timbre，ronythm和pitch）中脱离的音频功能。然后，散布的音频嵌入与视觉嵌入一起馈入条件隐式功能，以便学习高质量的视听映射以获取细节。实验结果表明，我们的方法可以（1）成功渲染针对每个正在建模的人的个性化的详细的身份 - 特定于特定的微表达，（2）提高了音频视觉渲染结果的保真度。