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协调城市发展和...
摘要：城市发展与自然保护之间存在一定的冲突。协调他们之间的关系并促进他们共同的健康发展是当前研究领域中最重要的热门问题之一。一方面，有必要确保人们和自然环境体系可以和谐相处；另一方面，经济和社会建设过程对自然环境造成的损害不容忽视。这两个方面不仅取决于是否满足当代人类的需求，而不会危害子孙后代的生活空间，而且还取决于由于自然环境资源的发展和利用而造成的各种冲突以及城市化的生产活动。为了解决传统自然环境保护模型的问题，例如在环境污染控制过程中未能在时间上实施城市发展和治理政策，过分依赖专家的专业知识和主观判断，无法客观地评估自然环境状况，以及在自然环境中的自然环境中，在自然环境中收集样品，该论文在自然环境中构成了机器的培训模型，并构成了机器的保护模型。通过对实验结果的比较分析，与传统的自然环境保护模型相比，创新的自然环境保护模型在四个方面的平均提高了10.0％。
P2X7受体在神经退行性疾病中的作用和治疗靶标 引用Qian H，Zuo Y，Wen S，Wang X，Liu Y和Li T（2024），运动训练对肠道微生物组失衡对肥胖个人的影响：一项研究BA 我们如何预测气候迁移？预测模型的评论 放射疗法的新目标与免疫疗法结合 免疫系统受损的个体中的尿液微生物组 大气二氧化碳排放和海洋酸化... 基于XR的电动机康复Exergames的设计建议 晚上抵抗或耐力运动对睡眠脑电图和唾液皮质醇的影响 与转录组整合的代谢组揭示了出租车Mairei Arils 中三种不同颜色形成的机制 合并症网络的效用，图机L 使用自回归长期短期记忆模型预测气候变化 ALS和FTD中突触生物标志物的新兴观点 开发适合中国机械化生产的新甘蔗品种：原则，策略和前景 通过新型视觉变压器模型对视网膜疾病的多标签分类 遗传学和临床表型中的临床表型
P2X7受体（P2X7R），一种由三磷酸腺苷（ATP）调节的非选择性阳离子通道，在中枢神经系统中定位于小胶质细胞，星形胶质细胞，少突胶质细胞和神经元，在微胶质细胞中具有最令人难以置信的丰富性。p2x7r在各种信号通路中参与，从事免疫反应，神经递质的释放，氧化应激，细胞分裂和程序性细胞死亡。当神经退行性疾病导致神经元细胞凋亡和坏死时，ATP激活了P2X7R。这种激活诱导了生物活性分子的释放，例如促炎性细胞因子，趋化因子，蛋白酶，活性氧和兴奋性毒性谷氨酸/ATP。随后，这会导致神经素流体，从而加剧了神经元受累。P2X7R对于神经退行性疾病的发展至关重要。这意味着它具有作为药物靶标的潜力，可以使用能够越过血脑屏障的P2X7R拮抗剂进行治疗。本综述将全面，客观地讨论有关P2X7R基因，其结构特征，功能特性，信号通路及其在神经退行性疾病和可能的疗法中的作用的最新研究突破。
基于人工智能的在线考试监考系统
在印度，互联网用户数量在过去 6 年中几乎翻了一番。这对学术界来说是一个福音，因为许多学生可以继续他们的学业。这也促进了考试的在线化，从而将在线监考的概念引入了学术层面。监考考试允许监考人员远程监考。他们使用视频、音频和各种防作弊功能来维护考试的可信度。在远程考试中进行手动在线监考是一项艰巨的任务，因为许多学生无法同时接受监考。在此期间，老师可以使用所有感官对学生进行物理监控，因此我们的想法是创建一个 AI 系统，该系统将使用网络摄像头和麦克风监控学生，这样老师就可以同时监控许多学生。该系统还应记录可能的不当行为。在线监考考试应运而生。此工具可帮助教育机构监控考试过程，防止任何类型的作弊行为。许多在线考试提供商正在使用人工智能技术来客观地监考考试。这些先进的方法涉及音频和视频访问技术，以确保考生不会做出任何作弊行为。
聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。
颜色测量的最新发展和... - NOPR
能够根据特定光源和两度标准观察者，用三刺激值 X Y Z 客观地指定任何颜色。颜色可以用从 X Y Z 计算出的坐标 x &y 表示。但是，x 的颜色速度并不均匀。不久之后，开发了另一种颜色坐标系统，用于以 Lab 坐标的形式客观指定颜色。1964 年，CIE 接受了光谱颜色的配色函数，以用于更宽的视野，即从两度到十度。十年后，国际标准化组织标准化了对方的色彩坐标系统，并接受了计算 L* 的线性变换方程。a*。h* 来自 X Y Z 值。这个“CIELAB”色彩空间比用 x. r 坐标获得的颜色空间更加统一。然而。当从 CIE L* 计算色差时。a*。h* 值，观察到许多缺陷。八十年代，人们进行了大量工作来改进色差方程、精确测量颜色以及解释数据以用于各种应用，例如客观规范、通过-失败、色度分类、色度排序。色度搜索、白度/黄色-
基于 D-H 的维护可访问性评估方法...
在虚拟维修中，应用最为广泛的可达性评价方法是利用虚拟人可达包络面来判断评价可达性，但该方法只能给出可达与不可达两种评价结果，包络面的构建缺乏足够的数据和理论支撑，评价的精度和准确性有待提高。本文提出了一种参数化的可达性评价方法及可达性包络面构建方法。首先，为了客观地描述人体运动，从人体腰部到指尖建立6关节5连杆的D-H（Denavit-Hartenberg）连杆模型，并根据人机工程学确定与可达性相关的10个自由度及角度范围。然后，引入舒适度对可达性评价进行细化，并依据RULA（快速上肢评估）构建了基于舒适度的多级可达性评价体系。为了便于该方法在虚拟环境中的应用，提出了一种可达性包络面构建方法。首先，基于D-H模型，通过蒙特卡洛模拟生成可达点，其次，由最外层随机可达点组成可达包络面，最后在虚拟环境中与DELMIA提供的可达包络面进行对比实验
脉冲波监测的智能光子腕带
日常生活中人类脉搏信号的实时获取对于心血管疾病监测和诊断至关重要。在这里，我们提出了一个智能光子腕带，用于基于斑点模式分析的脉冲信号监测，并使用集成到运动腕带中的聚合物光纤（POF）。评估了几种不同的带有不同核心直径的POF的不同斑点模式处理。结果表明，智能光子腕带具有较高的信噪比和低潜伏期，测量误差约为3.7％。该视觉脉冲信号可用于进一步的医学诊断，并能够客观地监测微妙的脉冲信号变化，例如在凸出之前和之后的Cunkou和Cumpofforms的不同位置的脉冲波形。在人工智能（AI）的协助下，通过处理脉冲信号通过确定的预测模型实现了诸如手势识别之类的功能，在该模型中，识别精度达到95％。我们的AI-ASIST智能光子腕带具有潜在的用于心血管疾病和家庭监测的临床治疗的应用，为支持医疗Internet的智能系统铺平了道路。
问题书
了解学术，文学和技术文本需要一种关键方法，该方法不仅仅是肤浅阅读，还需要对其结构和环境的详细解释。此功能对于需要专家知识和对内容的彻底反映的复杂文本进行分析至关重要。检查有关了解学术，文学和技术文本的正确替代方案。（a）理解文学文本主要是基于对作者意图的分析，对作品的历史和社会背景几乎没有重视。（b）在学术文本中，阅读应该是线性的，而不必中断，因为当您可以查看所获取的信息时，对内容的深入分析仅在阅读结束时具有相关性。（c）理解技术文本需要详细的概念和信息分析，至关重要的是，读者必须对该主题具有先验知识，因为这些文本可能包含专业的术语。（d）文学文本可以客观地解释，重点是对单词和短语的解释，而无需考虑作品中存在的主观性和符号结构。（e）在学术文本中，解释必须仅限于明确的想法，因为隐式或理解的要素与理解内容无关。
自主四分值控制的历史和当前景观：早期研究人员指南
摘要：跨不同应用程序对自动脉动四极管飞行的需求不断增加，导致引入了新型控制策略，从而进行了一些比较分析和综合评论。但是，现有评论缺乏对发表论文的实验结果的比较分析，从而导致了冗长的态度。此外，具有比较研究的出版物通常通过选择次优方法或微调自己的方法来获得有利的位置来表明偏见的比较。本综述分析了领先出版物的实验结果，以确定四极管跟踪控制研究中的当前趋势和差距。此外，通过历史见解，数据驱动分析和基于绩效的研究的比较来完成的分析，通过客观地识别在跨DI-Verse应用程序中实现出色绩效和实际部署的领先控制器来区分自己。旨在帮助早期职业研究人员和学生获得全面的理解，该评论的最终目标是赋予他们为推进四摩托控制技术做出有意义的贡献。最后，本研究确定了结果表现的三个差距，阻碍了有效的比较和减速进度。目前，高级控制方法授权二次运行剂达到1厘米的显着飞行精度，并达到高达30 m/s的飞行速度。
![arxiv：2405.07340v1 [cs.cy] 2024年5月12日](/simg/8\8b9cd7e2d463646b9f89e377e647447c56e2fd1b.webp)
arxiv：2405.07340v1 [cs.cy] 2024年5月12日
摘要。自从人工智能概念发明以来，有意识机器的假设一直在争论，因为该系统实现的计算智能是该系统中现象意识出现的原因，即作为epiphenomenon或epiphenomenon的出现的原因，或者是导致epiphenomenon的epiphenomenon或系统的行为或内部复杂性的结果。因此，已经发布了大量文献来探讨机器意识的可能性以及如何在计算机上实施它。，更重要的是，普通的民间心理学和超人类主义文学将这一假设带来了科幻文学的普及，在这种假设中，智能机器人通常是吞噬的，因此鉴于惊人的意识。但是，在这项工作中，我们争论了这些文献如何缺乏科学的严格性，不可能伪造相反的假设，并说明了一系列论点，这些论点表明了机器意识文献发表的每种方法如何取决于无法通过科学方法证明的哲学假设。contey，我们还展示了非计算的现象意识如何独立于算法或模型的复杂性，不能客观地测量或定义定义，并且基本上是一种主观和内部的观察者。鉴于所有这些论点，我们结束了工作，论证了为什么如今有意识的机器的思想是超人类主义和科幻文化的神话。