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通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.02.641080 doi：Biorxiv Preprint
通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
一种人工智能增强模式识别方法来分析儿童的具体互动
摘要：本研究首先介绍了一种研究计算思维 (CT) 的方法，该方法是一种依赖于多模态转录本的创建和分析的具身现象。该方法结合了多模态的社会符号学方法，然后用于训练人工智能 (AI)，以识别参与者在教育机器人活动中反映其 CT 体现的行为模式。开发 AI 是为了减轻创建和分析多模态转录本的劳动密集型方面。研究结果表明，AI 增强的模式识别方法可以识别出与人类分析相似的活动集群，从而为儿童 CT 分析增加了一定程度的置信度，而这在人类分析中很难实现。
考虑驾驶模式识别的串联混合动力汽车模型预测控制能量管理策略
摘要：本文提出了一种基于驾驶模式识别、驾驶工况预测和模型预测控制的串联式混合动力汽车能量管理策略，以在维持电池荷电状态的同时改善燃油消耗。为了进一步提高计算效率，对模型进行了离散化和线性化，将MPC问题转化为二次规划问题，通过内点法可以有效地求解。利用Matlab/Simulink平台进行仿真，仿真结果验证了状态预测方法的可行性和所提方法的性能。此外，与基于规则的方法相比，预测控制策略成功地提高了混合动力汽车的燃油经济性。
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
个性化治疗响应预测的电子健康记录中的提案标题模式识别
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
使用不均匀的神经元 - 突触动力学用于神经形态处理器中的时空模式识别
在本论文中，灵感是从板球中的时间特征检测电路中汲取的，用于设计双突触延迟元素（基于兴奋性 - 抑制性平衡），从而诱导了基于资源的基于基于资源的基于基于资源的基于基于资源的兴奋性。由于不均匀的动力学，这种双突触元素在混合信号硬件中实现时会产生时间延迟的分布，无论是在单个神经元之间还是在单个神经元之间。在这里，这被用作时空信息表示和学习所需的可变性的来源（作为专用的轴突或神经元延迟或模仿DEN-DENITIC动态的资源 - 有效替代方案。
“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。
种间种间 - 奇数机的视觉，具有极化的实时导航和反脱落模式识别
尖端的人形机器视觉仅模仿人体系统，并且缺乏传达导航和真实图像信息的偏光功能。种间 - 奇数视觉保留多个主机的能力将导致高级机器视觉。但是，在一个选择性设备中实现多种物种（人类和非人类）的视觉功能仍然难以捉摸。在这里，我们基于Van der waals异质结构（RES 2 / GESE 2）开发了光学控制的偏光晶体。该设备同时提供了极化灵敏度，不易旋转性和正位/负光电传感。极化测量值可以识别像蜜蜂一样实时导航的天体极化。同时，通过感应，记忆和突触功能，可以像人类一样完成认知任务。尤其是，与传统的类人动物对应物相比，极化法的抗眩光识别可节省数量级的能量。该技术促进了种间 - 奇数视觉系统的概念，该系统将利用自动车辆，医疗诊断，智能机器人技术等的进步。