XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System捕捉
用于实时捕捉粉虱和黑蚜虫的人工智能机器人陷阱......
害虫侵扰平均造成 35% 的收获前损失，其中约 50% 的损失是由昆虫造成的，它们会降低生产力并影响农作物产量。此外，当使用农药控制害虫时，害虫还会对农场工人和消费者的健康构成风险。通过使用 PestNu AI 机器人诱捕器准确识别和监测害虫，农民可以采取更有针对性和更有效的害虫管理策略，减少有害化学品的使用并提高农业的安全性
液体活检方法用于捕捉癌症免疫治疗期间的肿瘤演变和临床结果
摘要 循环游离肿瘤 DNA (ctDNA) 可作为肿瘤负荷的实时生物标记，并能为了解免疫疗法选择压力下癌症分子格局的演变提供独特的见解。追踪 ctDNA 中检测到的基因组变异格局可能会揭示转移级联的克隆结构，从而提高我们对治疗反应分子连接的理解。虽然液体活检可以快速准确地评估免疫治疗期间的肿瘤负荷动态，但单特征 ctDNA 分析无法完全捕捉抗肿瘤免疫反应的复杂性。这强调需要对肿瘤和免疫区进行综合研究，以了解肿瘤清除动力学与抗肿瘤免疫反应质量之间的关系。 ctDNA 检测在接受免疫检查点抑制剂治疗的患者中的临床应用已显示出预测和预后价值，通过检测基因组生物标志物（例如肿瘤突变负荷和微卫星不稳定性），以及实时监测循环肿瘤负荷和评估早期治疗反应。这些努力凸显了液体活检在选择接受癌症免疫治疗的患者、监测治疗效果、确定最佳治疗持续时间以及最终指导治疗选择和排序方面发挥的新兴作用。免疫肿瘤学领域越来越多的 ctDNA 指导的介入临床试验推动了液体活检的临床转化，标志着液体活检在精准免疫肿瘤学中的实施迈出了关键一步。
液体活检方法用于捕捉癌症免疫治疗期间的肿瘤演变和临床结果
摘要 循环游离肿瘤 DNA (ctDNA) 可作为肿瘤负荷的实时生物标记，并能为了解在免疫疗法的选择性压力下癌症分子格局的演变提供独特的见解。追踪 ctDNA 中检测到的基因组变异格局可能会揭示转移级联的克隆结构，从而提高我们对治疗反应分子连接的理解。虽然液体活检可以快速准确地评估免疫治疗期间的肿瘤负荷动态，但单特征 ctDNA 分析无法完全捕捉抗肿瘤免疫反应的复杂性。这强调需要对肿瘤和免疫区进行综合研究，以了解肿瘤清除动力学与抗肿瘤免疫反应质量之间的关系。通过检测基因组生物标志物（例如肿瘤突变负荷和微卫星不稳定性），以及实时监测循环肿瘤负荷和评估早期治疗反应，ctDNA 检测在接受免疫检查点抑制剂治疗的患者中的临床应用已显示出预测和预后价值。这些努力凸显了液体活检在选择接受癌症免疫治疗的患者、监测治疗效果、确定最佳治疗持续时间以及最终指导治疗选择和排序方面发挥的新兴作用。免疫肿瘤学领域越来越多的 ctDNA 指导的介入临床试验推动了液体活检的临床转化，标志着液体活检在精准免疫肿瘤学中的实施迈出了关键一步。
使用移动脑电图和眼动追踪捕捉现实世界中的认知事件
移动大脑和身体成像 (MoBI；Gramann 等人，2011) 研究方法的出现提供了前所未有的机会，可以脱离人工实验室环境，直接在现实环境中研究认知过程 (De Vos、Gandras 和 Debener，2014；Gramann、Jung、Ferris、Lin 和 Makeig，2014；Makeig、Gramann、Jung、Sejnowski 和 Poizner，2009)。在过去十年中，传感器微型化技术取得了进展，提高了研究级身体和神经成像硬件的便携性 (Mcdowell 等人，2013)，从而允许在实验室外长时间记录大脑数据 (Hölle、Meekes 和 Bleichner，2021)。更确切地说，移动 EEG 和移动眼动追踪 (ET) 开辟了新的研究途径，可以更好地了解人们在现实世界中的思维和行为方式。利用此类移动研究方法所带来的激动人心的前景激发了人们对开发新型信号处理方法的兴趣（Reis、Hebenstreit、Gabsteiger、von Tscharner 和 Lochmann，2014 年）。总之，这些发展使得人们能够直接在自然环境中研究人类认知（Ladouce、Donaldson、Dudchenko 和 Ietswaart，2017 年），以解决广泛研究领域的基础和应用问题，例如体育科学（Park、Fairweather 和 Donaldson，2015 年）、建筑（Djebbara、Fich 和 Gramann，2019 年）和城市规划（Birenboim、Helbich 和 Kwan，2021 年）、神经人体工程学（Gramann 等人，2021 年；Dehais、Karwowski，
利用互易空间神经网络捕捉长程相互作用
𝑆(𝑘 ⃗ , 𝑟 + 𝑇 ⃗ ) = ∑𝑞 𝑗 exp(−𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑟 −𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑇 ⃗ ) 𝑗 = exp(−𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑇 ⃗ ) 𝑆(𝑘 ⃗ , 𝑟 )。至于反转，它
许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应性。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应性：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮层调节特性的预测质量，最佳整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化对于解释大脑表征的重要性，并普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景。
许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学语音与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 深度神经网络通常用作视觉系统的模型，但在听觉方面的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并显示出模型阶段与大脑区域之间的对应关系，但这些结果是否推广到其他神经网络模型尚不清楚。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应关系。大多数测试模型的预测效果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮质调节特性的预测质量，最好的整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化在限制大脑表征方面的重要性。
照明捕捉 直观的 AI 辅助 强硬的打击……
Snapdragon、Qualcomm Adreno、Qualcomm Kryo、Qualcomm Hexagon、Qualcomm Sensing Hub、Qualcomm 5G PowerSave 2.0、Qualcomm Smart Transmit 2.0、Qualcomm Wideband Envelope Tracking、Qualcomm AI-Enhanced Signal Boost、Qualcomm FastConnect、Qualcomm aptX、Qualcomm Spectra、Qualcomm Aqstic、Qualcomm 无线边缘服务 (WES)、Snapdragon Sound、Qualcomm Audio & Voice Communication Suite、Qualcomm Type-1 Hypervisor 和 Qualcomm Quick Charge 是 Qualcomm Technologies, Inc. 及其子公司的产品。Qualcomm WES 由 Qualcomm Technologies Inc. 及其子公司提供。
TSception：从脑电图中捕捉时间动态和空间不对称以实现情绪识别
摘要 — 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception