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IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议
在华盛顿西雅图举行的2024 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议上！CVPR是IEEE/CVF和PAMI-TC的首要和旗舰年会，我们社区中的研究人员在理论和实践中介绍了他们在计算机视觉，模式识别，机器学习，机器人和人工智能方面的最新进展。我们的计划包括邀请的主题演讲，口头和海报演示，面板，教程，讲习班，演示，展览和社交活动，旨在为与会者提供令人兴奋且丰富的体验。CVPR 2024主要是一个面对面的会议，但是对于那些无法身体上加入我们的人，我们很高兴提供一个虚拟组件，该虚拟组件将访问会议论文，海报，视频和演讲。
基于 DNA 的神经网络中的分子模式识别和监督学习
自然界的适应始于亚细胞、分子水平，生物分子级联的微妙相互作用协调着细胞的无数功能。这些细胞的混合活动成为多细胞系统复杂行为的表现。大自然提供了一系列令人眼花缭乱的例子，展示了智能功能的变化。然而，在合成构造领域，人类已经成功设计了哪些系统？我们的技术力量的界限是什么？与大自然的库相比，人类的成就显得相当微不足道。在智能生物中观察到的复杂行为源于其组成元素之间的集体相互作用和反馈回路，从而产生了新的特性和现象。为了开发表现出更像大脑的智能行为的大规模工程系统，我们必须首先设计出新的分子结构和算法，用于分子尺度的适应和学习。我在这里介绍的研究是朝着这些目标迈出的一小步。我将展示由 DNA 制成的新型分子系统的设计，这些系统表现出复杂的神经计算和学习行为。
co2_machine学习和模式识别
场地混合学习格式。在Olten参考书目学生中进行的存在序列将提供一个脚本，其中包括对其他文本的参考。一本好的参考书是：“用Scikit-Learn，Keras和Tensorflow的动手机器学习 - 构建智能系统的概念，工具和技术”AurélienGéron是数学准备课程（用于入学考试）的：对于参加考试）：https：//acg-team.github.io/docs/intro_to_python/将在Moodle上提供脚本和支持材料。语言英语链接到其他模块
模式识别信 - usiena air
尽管开发了用于合成图像归因的多种方法，但其中大多数只能归因于训练集中包含的模型或体系结构生成的图像，并且不适用于未知体系结构，从而阻碍了其在现实世界中的适用性。在本文中，我们提出了一个依赖暹罗网络来解决合成图像对生成它们的体系结构的开放设定归因的问题。我们考虑两个不同的设置。在第一个设置中，系统确定是否由相同的生成体系结构产生了两个图像。在第二个设置中，系统验证了用于生成合成图像的体系结构的主张，并利用由声明的体系结构生成的一个或多个参考图像。提出的系统的主要优势在于它在封闭和开放式场景中都可以操作的能力，以便输入图像（查询和参考图像）可以属于训练期间考虑的体系结构。实验评估包括各种生成架构，例如gan，扩散模型和变压器，重点关注合成面部图像产生，并在封闭和开放设定的设置以及其强大的概括能力中确认了我们方法的出色性能。
模式识别受体和微生物群的作用
肥胖与组织代谢与调节葡萄糖稳态相关的低度炎症的激活。肠道微生物群已与肥胖期间在肥胖期间观察到的炎症反应有着广泛的联系，该反应强调了肥胖期间宿主免疫和代谢之间的互连。肠道菌群以及肠道屏障功能的改变，为在先天免疫细胞和非免疫细胞中表达的模式识别受体（PRR）提供了无数的循环配体。PRR依赖性信号传导驱动了广泛基因的表达，这取决于靶向细胞的特定功能和生理环境。PRRS激活可能会对宿主代谢炎症产生相反的影响。核苷酸结合寡聚结构域1（NOD1）或含有3（NLRP3）活化的NOD样受体吡啶结构域可促进代谢炎症和胰岛素耐药性，而NOD2激活可改善肥胖症期间胰岛素敏感性和胰岛素敏感性。Toll样受体（TLRS）2、4和5还对代谢组织显示了特定的影响。TLR5有效的小鼠易于肥胖，并且响应高脂饮食而受到炎症，而将TLR5配体（伏氨酸脂蛋白）注射对饮食诱导的肥胖具有保护作用。对相反的TLR2和4个激活在肥胖期间与有害代谢结果有关。TLR4激活通过源自肠道微生物群的分子激活来增强代谢炎症和胰岛素耐药性和TLR2的激活，促进了肥胖的发作。现在很明显，细菌衍生分子对PRR的激活在宿主代谢调节中起关键作用。prr在各种细胞类型中表达，使对肥胖症中PRRS激活/沉默和代谢炎症之间关系的机制的理解变得复杂。本评论概述了当前对肠道微生物群和PRR之间相互关系的理解，重点是其对肥胖和相关代谢疾病的后果。
可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。
“开放芝麻”对癌症中髓样衍生抑制细胞的模式识别受体的复杂性
模式识别受体是原始的传感器，它引起了对广泛刺激的预防剂的免疫反应，包括非病原体相关和自体损伤相关的分子模式分子。这些受体主要由先天髓样细胞表达，包括粒细胞，单核细胞，巨噬细胞和树突状细胞。最近的调查揭示了对这些受体的新见解，这不仅是在针对病原体侵袭的弹药过程中触发的主要参与者，而且还介导了包括癌症在内的特定病理状态中的免疫抑制。髓样衍生的抑制细胞在许多病理条件下优先扩展。这种异质细胞种群包括免疫抑制髓样细胞，被认为与预后不良和对各种癌症免疫治疗的反应受损有关。鉴定模式识别受体及其配体增加了对免疫激活和免疫抑制性髓样细胞功能的理解，并在健康条件下对髓样衍生的抑制细胞的差异阐明了髓样衍生的抑制细胞差异。本综述总结了不同表达，配体识别，信号传导途径以及癌症关系以及鉴定类似于Toll样的受体作为癌症中类髓样衍生的抑制细胞的潜在新靶标，这可能有助于我们解密指导代码，以将抑制性髓样细胞转移到抗肿瘤现象上。
第四届模式识别与人工智能国际会议（ICPRAI 2024）
主题领域 1 模式识别：数据聚类、领域自适应和泛化、信息检索、特征提取/选择和评估、统计模式识别、结构模式识别、时间序列处理 主题领域 2 计算机视觉：行为识别、深度处理和 3D 数据、面部和面部表情识别、人体姿势估计、图像融合、图像处理/分析、多模态模型（视觉 + 语言）、对象检测和识别、场景理解、分割、视频分析 主题领域 3 人工智能：因果推理、持续学习、专家系统、GAN 和扩散模型、生成式人工智能、图神经网络、可解释性和可解释人工智能、知识表示和表示学习、机器/深度学习、优化、强化学习、语义分析、不确定性预测、零样本和小样本学习 主题领域 4 应用：自主车辆、生物识别、脑机接口、脑启发计算、文档分析与识别、人机交互、医疗数据处理、自然语言处理、神经信息处理、里程计、机器人、社交计算、无人系统
模式识别和预测XXXV（DCS117）
本次会议是一个针对模式识别和预测的新研究（PRP）的年度论坛，其中包括算法，体系结构和系统方法。理论，模拟和光学/数字/混合硬件重新估计。将特别强调模式识别，学习，预测和跟踪的新进展。鼓励有关新颖对象识别，机器学习，空间/视频监视以及使用现实世界应用程序执行的气候/生物预测系统的论文。其他模式识别体系结构，其中可能包括用于产品检查以及对象识别和跟踪的提取器。还将考虑有关原型设备，组件，系统和产品的论文。我们进一步鼓励有关新技术的论文处理高级传感器数据（例如高光谱，LADAR，SAR和基于事件的视觉传感器数据）以及多传感器数据/信息融合。
量子增强条形码解码和模式识别
抽象背景早期曲霉素（TXA）治疗可减少创伤性脑损伤（TBI）后的头部损伤死亡。，我们使用在Crash-3试验期间（不闪烁之前）在常规临床实践中获得的脑扫描来检查TXA在TBI中的作用机理。具体来说，我们探讨了TXA对颅内出血和梗塞的潜在影响。方法这是嵌套在Crash-3试验中的前瞻性物质，这是一项孤立头部损伤患者的TXA的随机安慰剂对照试验（在10分钟内加载剂量1 g，然后在8小时内1 g输注）。Crash-3试验患者在2012年7月至2019年1月之间招募。当前物质的参与者是在英国10家医院招收的试验患者的一部分，在马来西亚的4家医院，他们在28天内的常规临床实践中至少进行了一次CT头部扫描。主要结果是在随机分析后进行的CT扫描中测量的掌内出血（IE，挫伤）的体积。次要结局是进行性颅内出血（随机分析后CT显示出> 25％的体积> 25％在随机分别CT中看到的新型颅内出血），颅内内出血（在随机后CT上看到的任何出血CT中的任何出血，但在随机性ct中都没有，但在随机性前CT），脑损坏的任何类型（脑造成的脑部），在任何类型的脑海中都可以看出，只能看到任何类型的刺激性，可以看到，遍及脑部的刺激性，均被视为毫无疑问。前随机分析）和颅内出血体积（脑内 +脑室内 +硬膜下 +硬膜外）的人（在接受神经外科手术疏散的患者）中。结果包括1767例患者。我们计划进行敏感性分析，不包括在基线时受伤重伤的患者。二分法结果，并使用线性混合模型进行连续结果。三分之一的患者的基线GC（格拉斯哥昏迷评分）为3（n = 579），24％的患者具有单侧或双侧无反应学生。46％的患者被扫描前随机化和随机分析（n = 812/1767），仅扫描19％的患者，仅扫描前随机化（n = 341/1767），仅在随机化后扫描35％（n = 614/1767）。在所有患者中，没有证据表明TXA