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ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
关于利用组织培养的洞察力，以帮助cow豆（Vigna unguilata L.）改进的新育种技术
Cow -pea（Vigna Unguiculata L.）是一种未充分利用的蔬菜豆类土著，主要在非洲种植和消费。但是，它在农业生产和消费方面的影响力在全球范围内已扩大。这种有弹性的作物以承受各种环境压力的能力而闻名，使其适合小型农民常用的边际作物生产系统。尽管cow豆具有对干旱的耐受性，但它对盐度胁迫和生物剂尤其敏感。对干旱的耐受程度在不同的品种之间有所不同，这需要进一步的研究才能开发出更多的弹性品种。不断变化的气候模式和相关的不确定性凸显了迫切需要繁殖更多弹性和生产性的牛皮品种。传统的植物育种技术产生了新的牛p，但是耕种的牛皮纸中的遗传多样性有限，为未来的传统繁殖工作带来了挑战。新的育种技术（NBT），包括基因编辑工具，单碱基对改变和DNA甲基化方法，为加速牛港改善提供了有希望的替代方法。然而，这种方法还面临着与组织培养中器官发生（OG）和体细胞胚发生（SE）成功相关的挑战。本综述研究了组织培养的挑战和进步，以提高cow豆生产力和针对非生物和生物胁迫的韧性。
基于改进的yolov8
Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度，并实现了轻巧的模型。首先，EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征，而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充，从而增强了模型的表达能力；同时，在骨干网络和头网络中，引入了DCNV3卷积模块，该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置，从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势，同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验，模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
南苏丹共和国 工人接触低的人工智能 世界银行文件 采购计划（文本零件） 马拉维政府 利用成熟技术进行卫生融资... 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 加纳二级城市支持计划 公共披露授权 采购计划（文本零件） 公共披露授权 太平洋的气候数据库 冈比亚基础设施项目（GIP） 数据 - 的动态，高分辨率财富测量 世界银行 柬埔寨健康公平和质量改进项目 采购计划 世界银行 菲律宾数字经济报告2020
I.在2024年6月3日至7日，针对东非地区数字整合计划（EA -RDIP，P176181）进行了项目实施支持任务（ISM）。作为该更广泛的地区项目的一部分，南苏丹共和国的混合动力（虚拟和面对面）任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood（Tane Tean Leader，高级数字开发专家）领导，由Victor Kyalo（高级数字发展专家），Ariic David Reng（数字发展顾问），Michael Okuny（高级财务管理专家）和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek（高级生产专家）组成。Giacomo Assenza（网络安全专家）和Dereje Agonafir Hablewold（高级环保专家）和Jennifer Gui（南苏丹项目焦点，高级数字发展专家）实际上加入了任务。
AD-R742 69? 改进的表面材料... - DTIC
进行了这项研究的目的是确定可以将较薄的普通普通水泥水泥混凝土（PCC）部分用于铺路，以追踪新建筑的车辆交通，或者是否可以将其他类型的表面冲洗用于储罐交通。测试2英寸，普通PCC，2英寸，增强PCC的路面项目，2英寸，纤维PCC，4英寸。普通PCC，4英寸，增强PCC和2英寸。放置在铝网格中的PCC为
生物技术对改进牲畜的好处
Zaria，尼日利亚。通讯作者：kemiojo20@gmail.com。摘要本评论论文讨论了生物技术在牲畜生产中的使用。它考虑到生物技术在解决牲畜生产，当前用途和道德问题的问题中的应用。生物技术在牲畜生产中的应用包括：生产良好和高产动物，营养和饲料利用，繁殖，动物育种和遗传学以及动物健康。生物技术在畜牧业中的应用有可能快速增加牲畜生产，有助于应对尼日利亚不可避免的环境和气候状况以及粮食不安全的一些挑战。引言生物技术是指利用生物体或这些生物体物质生产或修饰产品的任何技术，以改善动物或为特定目的开发微生物（Armstrong和Gilbert，1991）。通过影响营养，繁殖，繁殖和遗传学以及动物健康，这一科学领域正成为确保可持续的改善牲畜生产方法的前沿。近年来，生物技术成就已成为改善包括牛奶和肉类产品在内的各种牲畜产品的强大工具。生物技术工具的其他应用包括：产生高产动物，改善动物产品，激素的产生，有效的副产品利用和质量控制（Fereja，2016）。生物技术的应用将导致牲畜经济回报的转变。牲畜生产目前约占国内总生产总额的6％，占尼日利亚农业GDP的10％（Rege，1994）。在全球范围内，牲畜生产的增长速度比任何其他部门都快，到2020年，牲畜预计将成为最重要的农业部门（Fereja，2016）。对牲畜产品的需求显着增加，因此需要通过基因操纵和相关技术来改善牲畜及其衍生物（Onteru等，2010）。因此，本文的目的是审查在牲畜生产中具有潜在应用的可用生物技术。尼日利亚的良好和高产动物牲畜生产的产量预计将随着对动物产品的预计需求以及人口的增加而迅速增长（Rege，1994）。这必须更改牲畜生产方法，以提高效率和提高生产率。生物技术研究将作为应对动物产生饲料的压力的工具，而动物又可以满足尼日利亚不断变化的人口的动物蛋白质需求。在生物技术的帮助下开发了牛，绵羊，猪和兔子等转基因动物（Gupta和Savalia 2012）。转基因是一种涉及对一种有机体的基因操纵的技术，随后引入了同一物种或其他物种的另一种生物体的基因组，因此不仅表达了基因，而且还会传播到其后代中（Srinivasa和Goswami 2007）。转基因提高了生长速率，并提高了牲畜肉类和牛奶的质量。例如，开发了转基因母牛来生产牛奶中含有大量的β和喀巴酪蛋白在牛奶脂肪中的牛奶和人类乳铁蛋白水平升高（Brophy等，2003）。同样，具有IGF 1的转基因猪的脊椎质量增加了30％，car体瘦组织增加了10％，总car体脂肪减少了20％（Pursel等，1999）。营养和饲料利用化基于基因的技术通过修改饲料以使其更易消化来改善动物营养的应用正在增加（Bedford，2000）。此类应用将在尼日利亚等大多数发展中国家的饲料短缺方面有很大的帮助，并降低了饲料成分的成本，这意味着降低了生产成本。生物技术在动物营养中的应用，例如使用酶，益生菌，单细胞蛋白和益生元（Fereja，
改进的 gRNA 二级结构允许编辑抵抗 CRISPR-Cas9 切割的靶位
CRISPR-Cas9 介导的基因组编辑的第一步是切割与 CRISPR 向导 RNA (gRNA) 中所谓的间隔序列互补的目标 DNA 序列。然而，一些 DNA 序列对 CRISPR-Cas9 切割具有抵抗性，这至少部分是由于 gRNA 折叠错误造成的。为了解决这个问题，我们设计了 gRNA，使其恒定部分具有高度稳定的发夹结构，并通过化学修饰进一步增强了它们的稳定性。“基因组编辑优化锁定设计”(GOLD)-gRNA 将基因组编辑效率提高了约 1000 倍（从 0.08% 到 80.5%），其他不同靶标的平均效率提高了 7.4 倍。我们预计，无论间隔序列组成如何，这种改进的 gRNA 都将实现高效编辑，并且在所需的基因组位点难以编辑时将特别有用。
2022-2023 年印第安纳州系统改进计划 FFY ...
印第安纳州的 SSIP 最初是通过与印第安纳州教育部 (IDOE) 外联部和州发展网络 (SDN) 合作实施的，作为学校改进的一部分。该计划最初旨在增加系统协调，并开始在三个站点学校内安装基于证据的实践选择。在实施的第二年，印第安纳州的州教育机构基础设施发生了重大变化，这导致最初开发的 SSIP 团队调查重组后的 IDOE 内的合作伙伴关系。最初的 SSIP 团队讨论了与学校/学区所做的工作，并讨论了有关 SSIP 的选项，包括印第安纳州 SiMR、ToA、逻辑模型（参见附录 A）和 SSIP 的整体实施。核心团队专注于建立内部和外部合作伙伴关系，以确保与提高三年级识字能力相关的协调和专业知识。ToA 保持不变，因为系统协调、MTSS/UDL 和基于循证实践 (EBP) 的早期识字是实现 SiMR 的基础组成部分。使用这些组件实现 SiMR 的途径需要持续关注数据并进行有效分析，以确保持续的质量改进。州团队和利益相关者不懈努力，开发了一个系统，以实现 ToA 中设定的目标：支持包容性实践，确保公平和机会，从而改善印第安纳州每个学生的成绩。
骑行舒适改进的生态驾驶方法
由于当前范式正在经历的进步，因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧，而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中，预计驾驶员将成为乘客，因此，他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反，由于对气候和人们健康的影响，因此不应搁置生态驾驶的含义。因此，对上述点的联合评估将产生积极影响。因此，这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案，以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此，使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类，以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类，就提出了基于自然的建议，以增加与系统的参与。因此，预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7％，以及预计将达到温室气体排放的47.1％。