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通过基因组学推进海洋生物
au：PleaseConfirmThatalleheadingLevelsarerePresentedCorrected：基因组技术的快速增长为改变我们保护，管理和保护海洋生物的方式提供了潜力。此外，提高海洋特征对气候变化和其他表征人类世的干扰的韧性的解决方案需要变革性方法，如果以基因组数据为导向，则更有效。尽管数十年来已经在海洋保护中采用了遗传技术，并且基因组数据的利用能力正在迅速扩展，但广泛的应用仍落后于其他数据类型。本文回顾了如何将遗传学和基因组学用于海洋保护和恢复的管理计划，突出了成功的故事，并提出了一种前进的途径，以增强对我们海洋保护的基因组数据的吸收。
<精确医学领域的IVICS创新
精确医学代表了健康领域的重新挥霍，重点是基于每个患者的特征对医疗的个性化，并考虑了超出当前医学所解决的方面的方面。 div>这种方法有望更有效的治疗方法，并在患者的生活质量方面有了显着改善。 div>此外，道德挑战还提出了不当挑战，必须广泛讨论和应对。 div>在过去的十年中，已经发表了有关精密医学的92 857个学术文章，该文章占该领域可用的全部信息的92.69％。 div>在这种情况下，厄瓜多尔在全球第73位，有55个相关出版物，证明了这一创新的医学领域的兴趣和发展日益增长。 div>
真实的障碍：身份威胁，培养的看法和人格对roumophobia的影响
考虑到可能与机器的真实相互作用的障碍，本研究探讨了技术特征和个体性状的潜在双重影响的robophobia的贡献者。通过2×2×3在线实验，机器人的身体类似，性别和地位被操纵，并测量了机器人信念和人格特质的个体差异。机器人特征对恐惧症的影响不显着。总体而言，关于机器人的主观信念，媒体描绘的培养，无论是威胁人类的身份，都是道德的，并且拥有代理是robophobia的最强预测指标。那些具有较高内部控制和神经质的源头以及较低感知的技术能力的人表现出更多的Robophobia。对机器人在工作和社会中融合的社会技术方面的影响。
结合感觉运动节律和运动相关皮质电位特征降低脑机接口效率低下
摘要 目的.脑机接口(BCI)低效性意味着将有10%到50%的用户无法操作基于运动想象的BCI系统。值得注意的是，之前对BCI低效性的研究几乎都是基于感觉运动节律(SMR)特征的测试。在本研究中，我们利用SMR和运动相关皮层电位(MRCP)特征评估了BCI低效性的发生情况。方法.在不同的日子里，对93名受试者记录了2个会话中的静息态和运动相关脑电信号数据集。采用公共空间模式(CSP)和模板匹配两种方法提取SMR和MRCP特征，并采用赢家通吃策略利用线性判别分析的后验概率来评估模式识别，以结合SMR和MRCP特征。主要结果.结果表明，两类特征表现出高度的互补性，与它们的弱相互相关性相符。在二分类问题（右脚 vs. 右手）中 SMR 特征准确率较差（< 70%）的受试者组中，SMR 和 MRCP 特征的组合将平均准确率从 62% 提高到了 79%。重要的是，特征组合获得的准确率超过了效率低下阈值。意义。SMR 和 MRCP 的特征组合在 BCI 解码中并不新鲜，但使用 SMR 和 MRCP 特征对 BCI 效率低下进行大规模可重复的研究是新颖的。MRCP 特征对 SMR 特征准确率较差（< 70%）和良好（> 90%）的两个受试者组提供相似的分类准确率。这些结果表明，SMR 和 MRCP 特征的组合可能是降低 BCI 效率低下的一种实用方法。然而，在本研究之后，“BCI 效率低下”可能更恰当地被称为“SMR 效率低下”。
实时人体手势识别：方法、数据集和策略
2 教授，工程与技术系，Dr.DY Patil 工程学院，浦那，印度摘要。手势是不受语言障碍影响的通用交流方式。检测手势并识别其含义是计算机视觉研究人员的关键步骤。大部分工作已经用手语完成。对手语数据集的可用性和各种手势的多样性进行了比较。本文重点介绍了从三维身体扫描到手势动作的可用数据集。还讨论了它们的可用性和用于实现预期结果的策略。根据不同的参数和特征对主要的神经网络进行了评估。提出了一种在现实中有效识别手势的方法。最后，展示了通过 Open CV 结合基于 Sci-kit 学习库的手势识别技术所取得的结果，并分析了其功效和效率。
策划的数据集和用于使用机器学习网络钓鱼电子邮件检测的功能分析
摘要 - 尽管进行了持续研究，但网络钓鱼电子邮件攻击正在上升，并且缺乏用于培训和测试电子邮件过滤技术的丰富策划数据集。为了解决这个问题，我们生产并发布了七个策划的数据集，其中包含203,176个电子邮件实例，可与机器学习一起使用（ML），以区分网络钓鱼电子邮件和合法的电子邮件。我们通过精心策划网络钓鱼和来自不同存储库的合法电子邮件来创建这些数据集。然后证明我们的策划数据集适合该目的，我们进行了定量分析，以评估五种ML算法的性能。我们还分析了这些策划数据集中不同特征对这些ML算法的重要性和影响。这些策划的数据集以及定量分析的发现将推动针对网络钓鱼攻击的强大防御。
量子计算机上的特征选择
摘要 在机器学习中，较少的特征会降低模型的复杂性。因此，仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法，该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比，我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣，因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法，我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。
自主机器人任务中的异常检测方法
摘要：自2015年以来，机器人系统中关于异常检测的文章有所增加，这反映了其在改善日益UTI-LIE自主机器人的鲁棒性和可靠性方面的重要性。本评论论文研究了有关自动机器人任务（ARM）中异常检测的文献。它揭示了对故障检测的异常和并置的不同观点。达成共识，我们推断出对异常的统一理解，这些异常封装了其在武器中观察到的各种特征，并根据其基本特征对空间，时间和时空元素进行异常分类。此外，本文讨论了拟议的统一理解和分类在武器中的含义，并提供了未来的方向。我们设想了一项围绕一词异常使用的研究，其检测方法可能有助于并加速用于武器的通用异常检测系统的研究和开发。
缅因州可再生能源目标市场评估
REGMA 分析了六种未来情景，以探索可行的可再生能源组合，使缅因州能够实现其 2030 年可再生能源标准目标。这些情景是根据利益相关者的反馈制定的，旨在反映缅因州独有的特点——陆上资源潜力、土地使用考虑因素、输电可用性、海上风电潜力以及与新英格兰其他地区的协调。比较不同情景中的资源组合、成本和公平影响，可以深入了解这些独特特征对缅因州电力部门和人口的可能影响。综合起来，这些单独的影响描绘出一幅更大的图景，展现了缅因州在努力实现可再生能源标准的过程中可能面临的机遇和挑战。因此，这些情景及其结果并非旨在提供指导，而是旨在强调支持与可再生能源标准相关的政策讨论和决策的考虑因素。
国际混合成像会议（IPET 2024）
医学成像技术是医学界最革命性的创新之一，它改变了医疗保健。它在患有广泛病理的患者的管理中起着基本作用，包括非传染性疾病（例如癌症，心血管疾病和神经退行性疾病）和可传播的感染性疾病。广泛的临床情况取决于医学成像，包括早期诊断，疾病位置的评估和扩散，预后的建立，选择适当的治疗，评估治疗反应和患者随访。在这个巨大的科学和技术发展的时代，医生被迫提供以患者为中心的护理。医学成像对于铺平个性化医学的道路至关重要，这种方法是根据其疾病的特定特征对患者进行分层的一种方法，以量身定制最合适的医疗干预措施。