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World File Search System渐进
培养变革：杂草检测和管理中的渐进技术审查
杂草侵扰对可持续农业构成了关键的挑战，导致农作物产量损失巨大，并使用化学除草剂的使用，这有助于环境降解和健康风险。杂草管理中最紧迫的问题之一是传统杂草控制方法的有效性下降，这些方法努力与日益增长的全球粮食需求以及预期人口到2050年所面临的挑战。重点是精确杂草管理（PWM），强调尖端技术，例如Com Puter Vision，无人驾驶飞机（UAV），GPS控制的补丁喷涂，激光处理和自动除草机器人。采用图像处理和深度学习的计算机视觉是自动杂草检测的关键参与者，挑战了传统的除草剂方法。配备高级传感器的无人机有助于及时进行干预措施。激光和热处理展示了针对性，有效的杂草控制，而自主除草机器人则体现了一种无提动手，精确的方法。这些技术的整合不仅承诺增强生产率，而且还表示全球农业中可持续和环保的转变。本文强调了传统的杂草控制方法的局限性，并强调了新兴技术革新杂草管理的潜力，提供精确，具有成本效益和环境精神友好的解决方案。
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
对抗性自我训练改善了渐进域适应性的鲁棒性和概括
逐渐的域适应性（GDA），其中为学习者提供了辅助中间域，在许多情况下已经在理论上和经验上研究了。尽管在关键安全方案中起着至关重要的作用，但GDA模型的对抗性鲁棒性仍然没有探索。在本文中，我们采用了有效的渐进自我训练方法，并用副本自我训练（AST）替换香草自我训练。AST首先预测未标记的数据上的标签，然后对手在伪标记的分布上训练模型。有趣的是，我们发现逐渐的AST不仅提高了对抗性的准确性，而且可以提高目标域的清洁准确性。我们揭示这是因为当伪标签包含一部分不正确标签时，对抗性训练（AT）的性能要比标准训练更好。因此，我们首先介绍多类分类设置中逐渐AST的概括误差界限。然后，我们使用子集总和问题的最佳值在真实分布和伪标记分布上的对抗误差上桥接标准误差。结果表明，在具有不正确的伪标签的数据上，可能会获得比标准培训更紧密的结合。我们进一步提出了有条件的高斯分布的一个例子，以提供更多的见解，说明为什么逐渐的AST可以提高GDA的清洁精度。
具有渐进力学性能的 3D 打印各向异性纳米纤维复合材料
所需的承载能力。 [1,4] 受这种各向异性结构的启发，定向增强材料被引入承重材料中，以在所需的方向上实现最大可能的机械性能。 [5] 仿生结构通常用于工程领域，以制造各向异性材料，这些材料可定向增强强度、膨胀或热性能，并执行特定功能，如可调形状恢复、极化图案或流体阻力。 [4] 这些各向异性材料引起了人们对组织工程 (TE) 的长期研究兴趣，以模拟生物组织的机械强度。包括心肌、动脉、静脉在内的软生物组织的强度和弹性[6,7] 在断裂拉伸强度为 1-10 MPa，弹性模量为 1-30 MPa 范围内。 [8,9] 迄今为止，人们已经研究和开发了各种材料和方法，目的是复制或至少模仿生物组织的结构、机械和功能特征。这样做的动机是为了增加我们的基本理解，[10,11] 影响 TE 中的细胞生长，[12] 或将材料用作医学模型。[13]
研究论文 单点渐进成形过程中成形参数对摩擦的影响
单点渐进成形（SPIF）过程中的摩擦是影响工件表面质量和成形性能的主要因素。为了研究工艺参数对SPIF中摩擦的影响，根据SPIF成形原理和成形过程中摩擦的特点，以成形工具与金属板料的接触面积为分析对象，解析表达考虑摩擦条件下的受力状态，给出成形力与摩擦系数之间的关联表达式。在此基础上，通过实验测力计算得到不同工艺参数下的摩擦系数值，并通过有限元模拟验证所获摩擦系数的准确性和有效性。最后，采用表面响应法分析了成形参数对摩擦系数的影响及摩擦系数的预测模型。研究结果表明:刀具直径或主轴转速的增加有助于减小接触面间的摩擦系数,而分层进给量、进给速度或成形角的增加均使摩擦系数有不同程度的增大。研究结果可为提高零件表面质量和成形性能提供理论和技术参考。
clarin-2基因补充持久地保留了渐进听力损失模型中的听力
听力损失是影响全世界数百万人的目前有限治疗方案的主要健康问题。在Clarin-2降低的CLRN2 /小鼠中，此处用作进行性听力丧失的模型，除了先前证明的头发束结构和机械电透射的缺陷外，我们还报告了突触听觉差异。，我们寻求对病毒介导的基因脱粒的深入评估，作为这些助听器障碍小鼠的一种疗法。补充鼠CLRN2或人类CLRN2基因在处理过的CLRN2 /小鼠中正常听力。相反，在与中度到重度后听力损失的患者中鉴定出的CLRN2的突变形式，无法防止听力损失。clarin-2的异位表达成功地阻止了立体胶体的丧失，保持正常的机械转导，保留的内毛细胞突触功能，并确保随时间的时间差异。在丢失转导的立体核细胞之前交付CLRN2时，观察到最大听力保存。我们的发现表明，基因治疗对于治疗与CLRN2患者突变相关的语言后听力障碍和与年龄相关的聋人有效。
渐进关系网络：基于少量脑电图学习解码直觉上肢运动想象
摘要 —脑机接口 (BCI) 是一种连接用户和外部设备的通信工具。在实时 BCI 环境中，每个用户和每个会话都需要进行校准过程。此过程消耗大量时间，阻碍了 BCI 系统在真实场景中的应用。为了避免这个问题，我们采用基于度量的少样本学习方法，使用可以逐步考虑时间和光谱组组合的渐进关系网络 (GRN) 来解码直觉上肢运动想象 (MI)。我们从 25 名受试者那里获取了与直觉上肢运动相关的上臂、前臂和手的 MI 数据。在 1 次、5 次和 25 次设置下，离线分析下的总平均多类分类结果分别为 42.57%、55.60% 和 80.85%。此外，我们可以使用少样本方法在实时机械臂控制场景中展示直观 MI 解码的可行性。五名参与者在饮水任务中可实现 78% 的成功率。因此，我们展示了通过关注人体部位缩短校准时间的在线机械臂控制的可行性，同时也展示了基于所提出的 GRN 适应各种未经训练的直观 MI 解码。
单聚合物复合材料的渐进微力机械模型和基于自我增强PA6的复合材料的实验验证
简介：已研究了免疫检查点抑制剂（ICI）和血管生成抑制剂（AIS）的组合，以治疗几种肿瘤类型。ICI和AI都可能导致心血管不良事件，它们的组合可能会增加心血管毒性的风险。在当前的荟萃分析中，我们旨在评估ICIS和AIS与AIS相比的心血管毒性。次要目标是非炎症的不良事件和效率。方法：根据Prisma声明进行系统审查。通过搜索Medline/PubMed，Cochrane库和ASCO会议摘要， II和III期随机临床试验是从成立到2022年6月的。。 总体响应率（ORR），1年无进展生存率（PFS），不良事件（AES），与免疫相关的AES，（IRAES），高血压和血管事件定义为中风，心肌梗塞和肺部栓塞的汇总风险。 结果：就心血管毒性而言，我们发现接受ICIS和AIS治疗的患者的严重高血压风险更高，与接受AIS的患者相比（OR 1.24，95％CI：1.01 - 1.53），但没有发现任何级别的高血压和血管事件的显着差异。 在整体AE方面也没有差异，而ICIS和AIS组中IRAE的发病率也增加了。 就效率而言，ICIS Plus AIS获得了更好的ORR（或2.25，95％CI：1.70 - 2.97）和PFS（HR 0.49，95％CI：0.39 - 0.63），与单独的AIS相比。II和III期随机临床试验是从成立到2022年6月的。总体响应率（ORR），1年无进展生存率（PFS），不良事件（AES），与免疫相关的AES，（IRAES），高血压和血管事件定义为中风，心肌梗塞和肺部栓塞的汇总风险。结果：就心血管毒性而言，我们发现接受ICIS和AIS治疗的患者的严重高血压风险更高，与接受AIS的患者相比（OR 1.24，95％CI：1.01 - 1.53），但没有发现任何级别的高血压和血管事件的显着差异。在整体AE方面也没有差异，而ICIS和AIS组中IRAE的发病率也增加了。就效率而言，ICIS Plus AIS获得了更好的ORR（或2.25，95％CI：1.70 - 2.97）和PFS（HR 0.49，95％CI：0.39 - 0.63），与单独的AIS相比。结论：在AIS中添加ICIS显着增加了高级高血压的风险，但急性血管事件的风险却没有增加。
肌肉力量和大小与单方面渐进抗性训练Donald D. Deiwert 1，Sisi MA 2，Christopher Carey 1，Davin
肌肉力量和大小与单方面渐进式抵抗训练唐纳德·D·D·D·迪沃特（D. D. D. D. D. D. Deiwert 1，Sisi MA 2，Christopher Carey 1，Davin Greenwell 1，Heather Gordish-Dressman 3，Paul D. Thompson 4，Thomas Price 5，Thomas Price 5，Theodore J.Theodore J. Angelopoulos 6，Angelopoulos 6，Priscilla M.Clarkarkson * Paul S. Visich 10，Robert F. Zoeller 11，Eric P. Hoffman 12和Monica J. Hubal 1 1 Indiana University，印第安纳大学印第安纳波利斯的运动机能学系； 2明尼阿波利斯明尼苏达州明尼苏达大学的健康信息学研究所； 3华盛顿特区乔治华盛顿大学基因组学和精密医学系； 4 Hartford CT康涅狄格州哈特福德医院心脏病学系； 5卫生科学学院，布里奇波特大学，布里奇波特康涅狄格大学； 6伯灵顿VT佛蒙特大学康复与运动科学系； 7卫生部，人类绩效和娱乐系，韦科德克萨斯州贝勒大学； 8爱尔兰都柏林怀特霍尔市都柏林市大学临床演习生理学系； 9康涅狄格大学Storrs CT的运动机能学系； 10新英格兰大学的运动与运动表演系，Biddeford ME； 11佛罗里达州大西洋大学运动科学与健康促进系，Bocca Raton FL；纽约宾厄姆顿大学制药科学系12； *通过培训对应作者，肌肉的大小/力量变化：Monica J Hubal，博士，FACSM副教授 - 运动学印第安纳大学印第安纳波利斯901 West New York ST； PE266印第安纳波利斯，46202电子邮件：mhubal@iu.edu电话：317-278-2343
