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World File Search System概括性
使用隐式行为克隆和动态运动原始的动态运动来促进机器人运动计划的增强学习
摘要 - 用于运动计划的运动计划（RL）在慢训练速度和差异性差方面仍然具有低效率和差异性。在本文中，我们提出了一种新型的基于RL的机器人运动计划框架，该框架使用隐式行为克隆（IBC）和动态运动原始（DMP）来提高训练速度和外部RL试剂的概括性。IBC利用人类演示数据来利用RL的训练速度，而DMP则是一种启发式模型，将运动计划转移到更简单的计划空间。为了支持这一点，我们还使用可用于类似研究的选择实验创建了人类的示范数据集。比较研究揭示了所提出的方法比传统RL药剂的优势，训练速度更快，得分更高。实体实验实验指示了所提出的方法对简单组装任务的适用性。我们的工作提供了一种新的观点，即使用运动原语和人类演示来利用RL的性能用于机器人应用。
水痘
水痘（水痘）：水痘是由VZV引起的高度传染性疾病。通常会出现轻度发烧，不适，厌食或头痛的前驱，持续1-2天，然后出现皮疹。皮疹是概括性和鲁尿剂的，通常在几天内出现在连续的作物中，最初是macules，然后是丘疹，然后在4-7天内结交之前的水囊。病变可能会引起enanthem，并首先出现在胸部，背部和面部，然后散布在整个身体上。也会发生轻度，非典型和不明显的感染。“突破”水痘是在接种疫苗后42天以上的接种人中发生的。突破性水痘通常温和，皮肤病变较少，并且与未接种vericella的人相比患病较短。水痘的最常见并发症是皮肤病变，脱水，肺炎和中枢神经系统受累的次要细菌感染。住院发生在每1000例〜3例中。总体死亡率为每60,000例〜1。并发症随着年龄的增长而增加；据报道，在30-49岁年龄段的人群中，死亡率高达每10万人25。
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
实时使用深度学习
在各种条件下进行严格测试，包括不同的照明环境和各种面部表情，以确保稳健性和可靠性2。我们的方法涉及一个从数据收集和预处理开始，然后进行模型培训和优化的全面过程，并在实时系统部署和评估中达到顶点。该系统旨在处理实时视频提要的动态性质，从而立即提供情感的反馈和分类2。该项目的预期结果包括： - 情绪识别的高精度：实现可与现有状态的方法相当或超过现有状态方法的高度准确性。- 实时性能：确保系统可以实时处理和对情绪进行分类，而无需大量延迟。- 稳定性和概括性：证明系统在不同方案和各种数据集2上表现良好的能力。这项研究不仅涉及实时FER的当前局限性，而且还为未来在该领域的进步奠定了基础。该系统的成功实施有可能显着影响诸如交互式系统，监视，心理健康监测等领域。通过提高现实情感识别的能力，我们旨在为
全脑建模识别出麻醉和意识障碍中导致意识丧失的不同但趋同的路径
人类大脑具有丰富的时空动态，当因麻醉或意识障碍 (DOC) 而失去意识时，这些动态会发生巨大重构。在此，我们试图确定神经生物学机制来解释短暂的药物干预和慢性神经解剖损伤如何导致神经活动的常见重构。我们开发并系统地扰动了一个神经生物学上真实的全脑血流动力学信号模型。通过结合有关 GABA 受体皮质分布的 PET 数据，我们的计算模型揭示了空间特异性局部抑制在重现使用 GABA 能药物丙泊酚麻醉期间观察到的功能性 MRI 活动方面发挥的关键作用。此外，结合从 DOC 患者获得的扩散 MRI 数据揭示了表征意识丧失的动态也可以从随机的神经解剖连接中出现。我们的结果在麻醉和 DOC 数据集之间具有概括性，展示了增加的抑制和连接组扰动如何代表通向无意识大脑特征活动的不同神经生物学路径。
从不同方式学习人类行动
与人类不同，他们通过视觉，听觉和触觉感知到计算机视觉的领域来感知行动，传统上，人类的行为是使用单一模态来代表的，通常是视觉上的[2，3]。这种方法虽然直接可以引入偏见和噪声，从而有可能限制动作分析和合成的准确性和普遍性[5,11,9,6]。要应对这些挑战，将多种模式（例如3D，运动学和运动信息）整合起来，都具有显着优势1）。这种多模式策略不仅模仿了人类处理复杂动作的全面方式，而且还显着增强了计算机视觉系统的鲁棒性和准确性[14，17，15，16，10]。利用各种数据源可以实现更多有效的人类行动学习，从而促进了诸如互动媒体，医疗保健和公共安全等各种领域的先进应用程序。基于这些观察结果，我的研究重点是从不同的模态表示中学习人类行动。特别是，我的工作沿两个主要轴指向：增强单模式范式内的概括性；利用多模式表示的协同潜力。下面我详细说明了两个方向。
预测深度学习时代肝毒性的计算模型
药物诱导的肝损伤（DILI）是由药物引起的严重不良反应，可能导致急性肝衰竭甚至死亡。许多努力集中在减轻与潜在DILI相关的风险上。在其中，定量结构活性关系（QSAR）被证明是早期肝毒性筛查的有价值工具。它的优点不包括对物质物质和快速交付结果的要求。深度学习（DL）最近取得了快速的进步，并已用于开发QSAR模型。本综述讨论了DL在预测DILI中的使用，重点是采用广泛的化学结构数据集及其相应的DILI结果的QSAR模型的开发。我们对各种DL方法进行了全面的评估，与传统机器学习（ML）方法相比，并探讨了DL技术在其可解释性，可伸缩性和概括性方面的优势和局限性。总体而言，我们的综述强调了DL方法的潜力增强DILI预测，并为未来的途径提供了开发预测模型以减轻人类稀有风险的见解。
Emmanouil Tampakakis，医学博士
Emmanouil Tampakakis，医学博士标题和部门助理医学，遗传医学和生物医学工程专业区干细胞生物学，以了解心脏再生和发育心脏病学。未满足需要更好的概括性干细胞和动物生物学模型，以观察心脏发育和再生的机械驱动因素，以识别心脏病和衰竭中的治疗靶标。研究与工作的摘要坦帕卡基斯博士是该团队中不可或缺的一部分，该团队使未成熟的体外心肌细胞功能化，为研究心脏发展，疾病模型和再生的高级，可调且更有意义的生物学模型打开了大门。随着细胞成熟的这种发展，坦帕卡基斯实验室一直专注于使用这些细胞和其他体内模型来揭示心脏健康和疾病，后者仍然是全球死亡的主要原因。实验室中的当前焦点包括使用动物模型来研究产后心肌细胞的交感神经，心脏表型的转录增强子及其对心脏发育的影响并研究了与新收缩性调节的再生心脏干细胞疗法的使用。价值命题
一项针对体现AI
摘要 - 深度学习在许多领域都表现出了非凡的成功，包括计算机视觉，自然语言处理和强化学习。这些领域中的代表性人工神经网络涵盖了卷积神经网络，变压器和深Q网络。基于单峰神经网络，已经引入了许多多模型模型，以解决一系列任务，例如视觉问题答案，图像字幕和语音识别。体现AI中指令跟随机器人策略的兴起刺激了一种新型的多模式模型的开发，称为视觉语言动作模型（VLAS）。他们的多模式能力已成为机器人学习的基础元素。已经提出了各种方法来增强特征，例如多功能性，灵巧性和概括性。一些模型专注于精炼特定组件。其他人旨在制定旨在预测低级行动的控制政策。某些VLA充当高级任务计划者，能够将长途任务分解为可执行子任务。在过去的几年中，出现了无数的vlas，这反映了体现AI的迅速发展。因此，必须通过全面的调查来捕获不断发展的景观。
![arXiv:2001.08485v1 [gr-qc] 2020 年 1 月 23 日](/simg/d\dfa969828771428e4b7b51ceed6b981bf202d2cf.webp)
arXiv:2001.08485v1 [gr-qc] 2020 年 1 月 23 日
摘要。准局部能量问题已得到广泛研究，主要在四维空间中。本文我们报告了关于时空维度 n ≥ 4 中准局部能量的结果。在适当的假设下将三种不同的准局部能量定义推广到更高维度后，我们评估了它们沿光锥切口向光锥顶点收缩的小球极限。真空中的结果可以方便地用 Weyl 张量的电磁分解来表示。我们发现，物质存在时的极限会产生预期的应力张量，但真空极限通常与维度 n > 4 中的 Bel-Robinson 超能量 Q 不成比例。结果定义了 Bel-Robinson 超能量在更高维度中表征引力能量的作用，尽管它具有独特的概括性。令人惊讶的是，霍金能量和 Brown-York 能量在所有维度上的小球极限上完全一致。然而，“新”真空极限 Q 不能解释为引力能量，因为它不为正。此外，我们还给出了高维 Kijowski-Epp-Liu-Yau 型能量的小球极限，并且我们再次看到 Q 代替了 Q 。我们的工作扩展了早期对小球极限的研究 [ 1 , 2 , 3 , 4 ]，也补充了 [ 5 ]。