XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System导向的
Kyber-E2E提交CVPR的CARLA自主驾驶挑战 计划以计划为导向的自主驾驶
在本文中，我们介绍了Kyber-e2e提交给Carla Automous Driving（AD）Challenge的架构，CVPR2024。我们的解决方案包括经过独立培训的感知和计划模块。此外，我们采用了手工制作的模块来进行本地化和控制，以形成完整的AD管道。我们为精心手工制作的特权代理人提供了培训数据，以培训我们的看法和计划模块。尽管并不完美，但特权代理商成功地将Carla Leaderbaord 2.0中的所有场景成功提供了培训的可靠数据集。感知模块是从特权信息中以有监督的方式培训的。该计划模块最初是使用模仿学习来复制手工制作的特权代理的培训，后来在基于重放的仿真环境中进行了微调。
以任务为导向的无线通信，用于智能无人系统中的协作感知
摘要 - 集中感知（CP）表明，在智能无人系统（IUSS）中实现了更全面和可靠的环境实现。然而，由于CP任务的特征和无线通道的动态，CP的实施仍然面临着关键的挑战。在本文中，提出了一个面向任务的无线通信框架，以共同优化通信方案和CP程序。我们首先提出了渠道自适应压缩和鲁棒融合方法，以在无线通信约束下提取和利用最有价值的语义信息。然后，我们提出了一种面向任务的分布式调度算法，以确定在动态环境下的CP的最佳合作者。主要思想是在安排时学习，其中协作实用程序可以通过低计算和沟通开销有效地学习。在连接的自主驾驶场景中进行案例研究以验证拟议的框架。最后，我们确定了几个未来的研究方向。
M.Sc.通过GAT-B（2024）的生物技术 印度技术学院印第安纳州 入学广告博士学位。程序中的程序 IITI/ACAD/PHD入学/2024-25 2024年4月18日，IIT Indore邀请了高度动机和以研究为导向的学生的申请 印度技术学院印第安纳州 印度技术学院印度课程和... 博士入学2024年春季
第10个标记表和证书；第12个标记表和证书；毕业标记表和证书； GAT-B等级卡； SC/ST/OBC证书（如果属于SC/ST/OBC类别）； pH候选人的医疗证明，证明了主管医疗机构签发的残疾的性质和百分比；照片;扫描签名申请门户门户网站：https：//gatb.iiti.ac.in/在线申请的最后日期：21-06-2024（星期五）申请费：申请流程期间不需要任何费用：也有机会追求硕士。+ PH.D.双学位课程，继续。M.Sc的转换请求至M.Sc. + PH.D.在评估了计划的第三学期结束时，将在评估有前途和激励PG学生的研究潜力之后考虑双重学位。 博士学位的确认。计划将获得成功合格的CSIR/UGC-JRF，DBT-JRF或同等奖学金。 联系人地址：pc-msc-bt@iiti.ac.in或hodbsbe@iiti.ac.in或dpgcbsbe@iiti@iiti.ac.in至M.Sc.+ PH.D.在评估了计划的第三学期结束时，将在评估有前途和激励PG学生的研究潜力之后考虑双重学位。博士学位的确认。计划将获得成功合格的CSIR/UGC-JRF，DBT-JRF或同等奖学金。联系人地址：pc-msc-bt@iiti.ac.in或hodbsbe@iiti.ac.in或dpgcbsbe@iiti@iiti.ac.in
ModelVsBaby：一个以发展为导向的分布外物体识别基准
深度神经网络最近已成为思考人类视觉学习的卓越计算工具。最近的研究探索了改变自然图像的影响，并比较了人类和模型的反应，为它们的功能以及深度神经网络如何塑造我们对人类学习的理解提供了宝贵的见解。至关重要的是，人类的大部分视觉学习都发生在早期发展过程中。然而，将人工智能模型与年轻人进行比较的良好控制的基准很少。在这里，我们提出了一个以发展为导向的分布外 (OOD) 对象识别基准。我们的基准 ModelVsBaby 包括一组在视觉科学文献中长期研究的 OOD 条件，预计对人类 OOD 对象识别的发展很敏感：轮廓、几何、遮挡、模糊、拥挤的背景和基线现实条件。除了刺激之外，我们还发布了一个独特的数据集，其中包含 2 岁儿童对刺激的反应。我们对数据集的初步分析显示出几个有趣的模式：2 岁儿童在轮廓条件下的准确率达到 80%，几乎与现实条件（概率 = 12%）一样好。在其他具有挑战性的条件下，他们的表现也远高于概率，接近 60%。我们还评估了在不同数量的互联网规模数据集上训练的图像文本关联 (CLIP) 模型。模型性能表明，只要有足够的数据，人工智能学习者就可以学习所有条件。然而，现实和轮廓需要较少的训练数据才能学习，就像人类一样。我们的基准刺激和婴儿反应为构建与人类在学习成果和学习轨迹方面保持一致的计算模型提供了重要的垫脚石。这项努力可以为创建更好的视觉发展模型提供依据，并提高人工智能系统在实际应用中的效率。未来的工作可能会使用基准刺激来测试更多的年龄组，并在“发展一致性”方面对各种风格的模型进行详细比较。
Fn14 导向的 DART 纳米粒子选择性靶向三阴性乳腺癌脑转移临床前模型中的肿瘤细胞
Cy5-PP-IT4 NPs 在 Fn14 阳性 TNBC 细胞中表现出剂量和时间依赖性的细胞摄取（图 S1）；通过乳液溶剂蒸发法合成纳米颗粒（表 S1）；用于识别目标群体的细胞标记物（表 S2）；分离颅内肿瘤的流式细胞分析的代表性门控策略（图 S2）；在未患肿瘤的 BALB/c 小鼠中全身给药后，Fn14 靶向不会增加清除率、诱导毒性或促进 NP 在非清除器官中的积累（图 S3）；全身 IVIS 成像显示全身给药后 Cy5 标记的纳米制剂在 TNBC BT 中的定位（图 S4）；分析携带肿瘤的 BALB/c 小鼠肝脏和脾脏中 Fn14 的表达（图 S5）；在脑内携带 TNBC 肿瘤的小鼠中全身给药后纳米制剂的细胞分布（图 S6）；纳米制剂的全身给药不会促进细胞死亡（图S7）（PDF）
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。
IITI/ACAD/PHD入学/2024-25 2024年4月18日，IIT Indore邀请了高度动机和以研究为导向的学生的申请
▪候选人必须带来申请表的PDF以及扫描的费用付款收据的副本以及支持文件的自我目录的副本（第10个标记，第12标记，第12标记，BTECH学位标记表和证书，门票评分，门评分卡，硕士学位和证书标记和证书，Cente Certifrable，Caste Certifrable，如果适用于所有其他相关的订单，以及所有其他相关的订单。▪无需通过邮政或快递来发送申请表的硬副本和支持文件。▪SW类别候选人还必须提交NOC，经验证书，最近三个月的薪水单以及雇主的PAN卡以及上述文件，并及其申请表的支持文件。▪推荐信（LOR）必须由裁判发送到电子邮件地址访问cse@iiti.ac.in，并带有主题行：“
针对2型糖尿病的中国美国人的家庭导向的MHealth干预措施的可行性：试点随机对照试验
1 美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。美国纽约州纽约州纽约州健康中心，纽约州，纽约州，美国，美国2号，纽约州纽约州纽约州医学院2号人口卫生部爱因斯坦医学院，纽约，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州格罗斯曼医学院5号医学院，纽约大学朗格尼健康医学院，纽约州纽约州，纽约，纽约州，美国，美国，纽约州6雅各比医学中心6，美国，美国纽约州纽约州，美国纽约州，美国纽约州，美国纽约市，美国，美国，纽约州，美国纽约州，美国8号，纽约州，美国纽约州8尼约克大学，纽约州8岁，纽约州。
螯合导向的就地自界面工程
水-能源可持续性将取决于先进压力驱动分离膜的快速发展。尽管节能，但水处理膜受到普遍存在的污垢的限制，这可以通过设计自清洁膜界面来缓解。在本研究中，设计了一种金属-多酚网络来引导催化纳米膜（约18 纳米）在惰性聚合物膜上的装甲化。螯合导向的矿化涂层表现出高极性、超亲水性和对原油的超低粘附性，可实现可循环的原油-水乳液分离。现场通量恢复率超过 99.9%，减轻了传统外部清洗的需要。与对照膜和简单液压清洗相比，螯合导向纳米装甲膜的就地自清洁再生性能分别提高了 48 倍和 6.8 倍。通过密度泛函理论计算确定了前体相互作用机制。螯合导向装甲化为催化、生物医学、环境修复等领域的可持续应用提供了希望。
摘要Ruud是一个以结果为导向的，好奇心的，高度...
Python开发人员在创新研究环境中。构建的软件来衡量，控制和分析大型研究数据。在最先进的二维电子光谱设置下的全自动数据收集和处理。光合电荷分离中量子物理效应的信号检测。设计和开发校准，信号优化和全局分析技术，以便在飞秒时间尺度上研究电荷分离动力学。教授科学业务和创新物理实践。python |大数据|研究|激光物理|飞秒光谱|光谱成像