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allgic结膜炎（经典和春季）。livostine眼滴是指迅速，持久的眼睛散发性，例如与过敏相关的眼睛，例如gras，花粉，灰尘。下面是更新后的医生的新闻通讯（标记为半标记的文本表示：
通过模态混合和深度监督进行脑部疾病诊断的多模态连接组的不完全学习
近年来，多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息，大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能，但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习，这浪费了大量的单模态数据。此外，大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中，我们提出了一种模态混合数据插补方法，通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外，为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声，我们引入了一个具有深度监督的双边网络，以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词：脑连接组，不完全学习，深度监督，脑功能障碍，缺失模态
基于多模态熔融长丝制造的智能机器...
摘要 在增材制造技术中，熔丝制造 (FFF) 对于高性能应用越来越重要，例如在生物医学和制药领域，这些领域要求产品符合严格的功能和几何规格。在最先进的技术中，正在积极研究过程监控以改进 FFF：在制造过程中监控机器和零件可以保持质量的持续控制，允许提前终止流程或在发现问题时采取纠正措施。本文介绍了正在进行的“智能” FFF 机器实施研究，其中传感和机器学习相结合以实现实时过程监控和自我调节能力。通过传感器，智能 FFF 机器可以监控挤出速率、温度和压力。机器视觉可用于监控当前层的几何形状和形貌，检测出现的形貌缺陷和零件形状错误。数字孪生（即正在制造的部件和 FFF 系统的计算机模拟）的存在发挥着重要作用，机器 AI 可将其用作决策过程的辅助手段，并通过传感器数据不断更新以反映当前的制造状态。通过这些数字孪生，可以突出开发智能 FFF 机器的当前机遇和挑战
基于颜色的MRI模态脑肿瘤分割的融合
摘要。大多数尝试提供自动技术以在单个MRI模态上检测和定位磁共振图像（MRI）浓度中可疑的肿瘤。放射科医生通常使用多种MRI模式来进行此类任务。在本文中，我们报告了用于自动检测和分割肿瘤的实验，其中使用经典颜色编码对多种MRI模式进行了编码。我们使用经典的U-NET体系结构研究了2D卷积网络的使用。逐片肿瘤检测的切片MRI分析具有挑战性，因为此任务需要来自3D组织结构的上下文信息。，3D卷积网络的训练非常昂贵。为了克服这一挑战，我们通过投影以最大对比度的3D体积来提取一组2D图像。然后将多种MRI模式组合为独立颜色，以提供颜色编码的2D图像。我们通过实验表明，这比切片训练的性能更好，同时将可训练的参数的数量限制为合理的限制。1
多模态生理同步作为注意力投入的衡量标准
当想要监测注意力投入时，生理信号可能很有价值。一种流行的方法是使用监督学习模型来揭示生理信号和注意力投入之间的复杂模式，但通常不清楚哪些生理测量最适合用于此类模型，而且收集足够的具有可靠基础事实的训练数据来训练此类模型非常具有挑战性。除了在训练模型中使用个体参与者和特定事件的生理反应之外，人们还可以连续确定多个个体的生理测量值的均匀变化程度，这通常称为生理同步。由于文献中指出大脑活动的生理同步性和注意力投入之间存在直接的比例关系，因此不需要训练模型来将两者联系起来。我的目标是通过将脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA) 和心率结合成一个生理同步的多模态指标，来创建一个更可靠的群体注意力投入测量方法。我在当前的研究提案中提出了三个主要研究问题：1）中枢和周围神经系统的生理测量中的生理同步性与注意力投入有何关系？2）生理同步性是否可靠地反映了现实世界用例中的共享注意力投入？3）如何融合这些生理测量以获得优于单峰同步性的多峰生理同步度量？
PCB 的模态有限元分析和材料各向异性的作用
摘要。印刷电路板 (PCB) 是环氧树脂浸渍和固化的反编织玻璃纤维 (例如 FR4) 板，层压在薄铜板之间。PCB 的性质本质上是各向异性和不均匀的，但之前的 PCB 模态 FEM 假设了各向同性、各向异性 (横向各向同性和正交各向异性) 材料特性，并显示出与特定场景的测试数据有良好的相关性 [1-3]。本文详细介绍了一项研究计划的一部分，旨在更好地理解如何准确模拟 PCB 的动态行为。分析了材料各向异性的影响的新研究，特别是材料正交平面定义 (𝐸 ௫ 和 𝐸 ௬ ) 对特征频率的影响。使用 Steinberg 完善的理论和其他人的经验数据 [4, 5] 创建、验证和确认了 JEDEC PCB 的模态 FEM。使用参数模态 FEM 检查了 𝐸 ௫ 、𝐸 ௬ 和 𝐸 ௭ 对 PCB 特征频率的相对贡献，分析了材料各向同性和各向异性的作用。还分析了典型 JEDEC PCB 的横向各向同性材料特性的影响。此分析详细说明了准确建模 PCB 特征频率所需的网格密度。结果表明，𝐸 ௭ 增加 100% 只会导致特征频率差异 0.2%，而 𝐸 ௬ 增加 100% 会导致特征频率差异 1.2%。正交各向异性平面定义（交替使用 𝐸 ௫ 和 𝐸 ௬ ）对 JEDEC PCB 的影响使特征频率发生了 7.95 % 的偏移。
医疗保健领域的多模态大型语言模型
在复杂而多维的医学领域，多模态数据普遍存在，对于做出明智的临床决策至关重要。多模态数据涵盖广泛的数据类型，包括医学图像（例如 MRI 和 CT 扫描）、时间序列数据（例如可穿戴设备和电子健康记录的传感器数据）、音频记录（例如心音和呼吸音以及患者访谈）、文本（例如临床笔记和研究文章）、视频（例如外科手术）和组学数据（例如基因组学和蛋白质组学）。虽然大型语言模型 (LLM) 的进步为医学领域的知识检索和处理提供了新的应用，但大多数 LLM 仍然仅限于处理单模态数据（通常是基于文本的内容），并且经常忽视整合临床实践中遇到的各种数据模态的重要性。本文旨在从详细、实用和面向解决方案的角度介绍多模态 LLM (M-LLM) 在医学领域的应用。我们的调查涵盖了 M-LLM 的基本原理、当前和潜在的应用、技术和道德挑战以及未来的研究方向。通过连接这些元素，我们旨在提供一个综合框架，将 M-LLM 的各个方面联系起来，为它们在医疗保健领域的未来提供统一的愿景。这种方法旨在指导 M-LLM 在医疗保健领域的未来研究和实际实施，将其定位为向综合、多模式数据驱动的医疗实践转变的范式转变。我们预计这项工作将引发进一步的讨论，并激发下一代医学 M-LLM 系统中创新方法的发展。
从生命探索跨物种多模态通信
图 1：跨物种通讯机制。此流程图显示了生物界中通讯机制的多样性，包括植物中的化学信号、细菌中的群体感应以及动物中的信息素和基于光的通讯等传感信号。每种机制都用图标表示，突出显示每个物种用于传递信息的特定传感通道和独特适应性。
基于云的多模态人体虚拟现实研究平台
人机交互 (HRI) 研究需要大量考虑实验设计，以及大量时间来实践主题实验。虚拟现实 (VR) 的最新技术可以潜在地解决这些时间和精力挑战。VR 系统对 HRI 的显著优势是：1) 降低成本，因为在真实环境中不需要实验设施；2) 为测试对象提供相同的环境和具体交互条件；3) 可视化现实中无法发生的任意信息和情况，例如回放过去的经历，以及 4) 轻松访问沉浸式和自然的机器人/化身远程操作界面。虽然具有其功能的 VR 工具已经在以前的 HRI 研究中得到应用和开发，但仍然没有全面的工具或框架。特别是，与云计算集成的好处尚未得到全面考虑。因此，本研究的目的是提出一个研究平台，通过整合 VR 和云技术，全面提供 HRI 研究所需的元素。为了实现灵活且可重复使用的系统，我们开发了机器人操作系统 (ROS) 和 Unity 之间的实时桥接机制。为了确认该系统在实际 HRI 场景中的可行性，我们将所提出的系统应用于三个案例研究，包括一个名为 RoboCup@Home 的机器人比赛。通过这些案例研究，我们验证了该系统的实用性及其通过多模态 HRI 开发和评估社交智能的潜力。
检测多模态模因中的仇恨言论
尽管它们取得了成功，但人们并不总是清楚，在多大程度上真正的多模态推理和理解对于解决当前的许多任务和数据集是必需的。例如，有人指出，语言可能会无意中强加强大的先验，从而产生看似令人印象深刻的性能，而对底层模型中的视觉内容却没有任何理解 [15]。在 VQA [3] 中也发现了类似的问题，其中没有复杂多模态理解的简单基线表现非常好 [94, 35, 1, 26]，在多模态机器翻译 [18, 74] 中，图像被发现相对重要 [13, 17, 7]。在这项工作中，我们提出了一个旨在衡量真正的多模态理解和推理的挑战集，具有直接的评估指标和直接的真实世界用例。