XiaoMi-AI文件搜索系统
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。
WMT APP 产品组合，原生和渐进式 Web 应用程序
BioZen................................................................................ 4 Breathe2Relax.............................................................. 5 决定 + 做好准备.............................................................. 6 DHA MedCard.............................................................................. 7 服药依从性...................................................................... 8 疼痛与阿片类药物安全............................................................. 9 从儿科到成人护理的过渡....................................................10 战术呼吸器.........................................................................11 虚拟希望盒......................................................................... 12
渐进性上核麻痹
抽象的进行性核上麻痹（PSP）是一种罕见的脑部疾病。PSP患者的治疗既有效又有益。 此案审查旨在分享我们在PSP的积极管理方面的经验，考虑到发生疾病的患者，家庭和医疗环境。 有很多机会帮助您的患者，改善症状，降低风险并损害他们的风险，并指导他们通过慢性神经系统状况的复杂医疗，社交和合法的雷区。 我们总结了早期诊断的挑战，考虑PSP模拟物以及研究在排除这些挑战中的作用，并讨论可用的药理学和非药理治疗策略，以应对PSP的常见且具有挑战性的症状。 PSP的最佳治疗方法应以患者为中心，并涉及多学科团队。PSP患者的治疗既有效又有益。此案审查旨在分享我们在PSP的积极管理方面的经验，考虑到发生疾病的患者，家庭和医疗环境。有很多机会帮助您的患者，改善症状，降低风险并损害他们的风险，并指导他们通过慢性神经系统状况的复杂医疗，社交和合法的雷区。我们总结了早期诊断的挑战，考虑PSP模拟物以及研究在排除这些挑战中的作用，并讨论可用的药理学和非药理治疗策略，以应对PSP的常见且具有挑战性的症状。PSP的最佳治疗方法应以患者为中心，并涉及多学科团队。
v-express：有条件的辍学，用于渐进的肖像视频生成
在肖像视频生成领域中，使用单个图像来生成肖像视频已经变得越来越普遍。一种常见的方法涉及利用生成模型来增强适配器的控制生成。但是，控制信号（例如，文本，音频，参考图像，姿势，深度图等）的力量可能会有所不同。在这些情况下，由于对较强的条件的干扰，较弱的条件通常难以有效，这在平衡这些条件方面构成了挑战。在我们在肖像视频生成方面的工作中，我们确定音频信号特别弱，通常被诸如面部姿势和参考图像之类的强信号所掩盖。但是，信号较弱的直接训练通常会导致收敛困难。为了解决这个问题，我们提出了V-Express，这是一种简单的方法，可以通过渐进式训练和条件辍学操作来平衡不同的控制信号。我们的方法逐渐通过弱条件实现有效的控制，从而获得了同时考虑面部姿势，参考图像和音频的发电能力。实验结果表明，我们的方法可以有效地生成由音频控制的肖像视频。此外，还提供了一种潜在的解决方案，以同时有效地利用各种强度的条件。
proin：学习基于自主驾驶的渐进互动来预测轨迹
在这项工作中，提出了一个渐进互动网络，以使代理的功能能够逐步专注于相关地图，以便更好地学习代理的功能表示，以捕获相关的地图约束。网络在以下三个阶段中逐渐通过图形卷积编码映射约束的复杂影响：在历史轨迹编码之后，在社交互动之后和多模式分化之后。此外，还提出了用于多模式训练的权重分配机制，以便每种模式都可以从单模地面真相获得学习机会。实验验证了渐进互动与现有一阶段相互作用的优越性，并证明了每个组件的有效性。在具有挑战性的基准中获得了令人鼓舞的结果。
定义定制、扩展和渐进式细化计划对所有生命周期阶段的意义 Carol Wilkinson 博士、SCPM；Rich Kaczmarek、NSF
• 序列化产品/交付物 – 传统（设计、设施、设备等） • 周期性进展 – 敏捷（IT、开发、原型设计、调试等） • 功能服务（合同、工作量水平 (LOE) 管理、运营） • 混合 – 多种类型的混合（例如传统、LOE 管理和业务服务、敏捷 IT）
单聚合物复合材料的渐进式微观力学模型及自增强PA6基复合材料的实验验证
本文提出了一种新颖的分析微观力学模型，用于逐步预测连续或不连续取向纤维增强复合材料的力学行为，该模型基于Curtin模型考虑了部件的非线性力学行为和纤维束的统计断裂。选择了PA6基单聚合物复合材料（SPC），并对12种可用的PA6纤维进行了大量的实验测量，并进行了足够的重复次数，以找到可靠的统计威布尔参数。此外，还测试了10种不同的PA6基质样品，这些样品与不同剂量的添加剂和原材料聚合而成。展示了纯PA6基质在提高强度和韧性方面的巨大潜力。结果表明，使用伸长率与PA6纤维数量级相同的坚韧基质可显著提高SPC的强度和韧性。所开发的渐进式微观力学模型为开发新型可回收SPC提供了分析参数框架和设计指南。
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。
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。