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World File Search System目标点
组合疗法的新目标点挫败了癌症治疗中的多药耐药性
特别是，特定基因中的突变（DCHS1）降低了这些神经元的刺激阈值。此外，该研究表明，这些神经元具有更复杂的形态，并改变了与邻居的突触联系，这可以解释为什么它们过度活跃。研究人员能够通过使用抗癫痫药的Lamotrigine来扭转这种多动症。
使用强化学习无人机...
在准备无人驾驶汽车（UAV）进行监视或恐怖主义的情况下，本研究提出了一种使用欺骗信号来指导无人机到达目标点的技术，该信号会干扰全球导航卫星系统（GNSS）。但是，用于欺骗的基于Waypoint估计的方法需要重复计算，从而使实时处理具有挑战性并降低其对目标点变化的响应能力。本文提出了一种使用强化学习的技术，该技术通过动态学习和适应飞行状态的变化而无需估算飞行状态，从而实时指导无人机欺骗路径。为了有效地学习实时飞行状态变更数据，利用了优势行为者（A2C）强化学习模型。在模拟中，开发了通过增强学习实时控制飞行的欺骗路径的模拟。应用了所提出的增强学习模型，并通过模拟实验验证了增强学习模型，在该实验中，更改了引导欺骗的目标点。
基于Q学习和三段式路径规划...
摘要：为实现连续机器人检测飞机油箱舱内缺陷的路径规划，提出一种基于Q学习和三段法的路径规划方法，规划出满足固有和空间结构约束要求的机器人位姿。首先，建立飞机油箱仿真模型，并对工作空间进行栅格化处理，降低计算复杂度；其次，应用Q学习算法，生成从起始点到目标点的路径，根据目标导引角和三段法得到路径上各个过渡点对应的关节变量；最后，通过逐步更新关节变量，使机器人到达目标点。进行仿真实验，结果验证了该算法的有效性和可行性。
人工智能即时诊断 MRI 可测量急性卒中随访中的中线移位
图 2：(a) 对应标志的目标解剖点的 T2 加权 POC-MRI 的概率密度函数 (即热图) 可视化。红色分布对应于地面真实位置 (基于人工注释)，绿色分布是基于人工智能的 MLS (MLS-AI) 对目标点的估计，黄色表示地面真实分布和估计分布的重叠。(b) 中风脑 MLS 的 MLS-AI 估计以图形方式叠加在 POC-MRI T2 加权图像中的解剖体积上。
任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
特定于患者的SEEG电极弯曲的立体定向神经外科计划
抽象目的电极弯曲在立体定向干预后观察到，通常在任何一个计算机辅助计划算法中都不考虑任何一个假定直线轨迹或在质量评估中，仅报告与进入和目标点有关的指标。我们的目的是为预测立体电动摄影（SEEG）电极弯曲的预测提供全自动和验证的管道。方法，我们将86个情况的电极转换为一个公共空间，并比较基于特征和基于图像的神经网络，以回归局部位移（LU）或电极弯曲（ˆ EB）的能力。根据入口和目标点处的大脑结构，将电极分层分为六组。模型，无论有没有蒙特卡洛（MC）辍学，都经过训练并使用十倍的交叉验证进行了验证。结果基于法师的模型OutperformedFeatures基于ModelsForallGroups，Modelsthatpriped Lu执行的better，而不是EB。基于图像的模型预测与MC脱落的模型预测导致较低的平方误差（MSE），而没有辍学的改进高达12.9％（LU）和39.9％（ˆ EB）。与在预测LU时使用T1加权MRI相比，使用脑组织类型（皮层，白色和深灰质）的图像（皮质，白色和深灰质）产生了相似的性能。在推断基于图像的模型（脑组织类型）的轨迹时，有86.9％的轨迹具有MSE≤1mm。结论一种基于图像的方法与其他方法，输入和输出相比，用脑组织类型的图像回归局部位移，从而产生了更准确的电极弯曲预测。未来的工作将调查电极弯曲到计划和质量评估算法的集成。
遗传病管理：现在和未来
如今，遗传病的数量约为 10,000 种，影响到所有人口的 6%-8%。本综述向我们展示了如何发现基因组中的遗传变异，这有助于准确了解病理生理机制，从而识别那些易于改变的目标点，通过不同于姑息治疗的治疗策略，延长预期寿命或改善生活质量。这些疗法多种多样，使用多基因疾病药物、营养疗法、特殊配方、酶替代疗法、造血干细胞移植、底物减少、寡核苷酸和基因疗法。这些遗传病在临床上是异质性的，发病率非常低；尽管如此，仍有可能研究更多遗传病的新策略，而且这些疾病如今还是孤儿病。
