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World File Search System目标识别
AI 和 DBS 目标识别
深部脑刺激 (DBS) 已用于治疗患有运动障碍（如特发性震颤、帕金森病 (PD) 和肌张力障碍）的患者超过 20 年。近年来，该技术已应用于各种大脑回路，试图治疗精神健康障碍。大多数经过精心挑选的运动障碍患者都能从手术中获益，尽管结果差异很大。许多因素导致了这种差异，其中一些是患者固有的，例如基线时的疾病特征。然而，其他因素——例如与精确电极位置和电参数相关的因素——是可以改变的。AQ1 AQ2 AQ3
研究中的目标识别和验证
靶标识别是生物医学研究中的一个关键步骤，因为它为开发新疗法和新药奠定了基础。遗传学研究，包括全基因组关联研究 (GWAS)、基因组测序、功能基因组学和数据整合，对于了解疾病遗传学和潜在治疗靶标至关重要。转录组学和蛋白质组学提供有关基因和蛋白质表达的数据，使识别失调疾病中的靶标变得更加容易。靶标识别对于药物发现、精准医疗、降低药物损耗、提高治疗效果以及最终改变患者护理和药物开发至关重要。靶标验证是药物开发中的一个关键阶段，因为它可以验证发现的分子靶标在疾病进展中发挥重要作用，因此适合治疗。它采用了一系列方法，包括基因验证、药理学验证和动物模型验证。靶标验证确保发现的靶标具有生理相关性、可用于药物治疗，并对疾病过程产生直接影响，从而减少药物损耗、促进精准医疗并加快治疗发展。从历史上看，靶标识别依赖于有限的知识，通常是通过基于假设或先前观察的候选技术。靶标验证实验研究了基因敲除或 RNA 干扰如何影响疾病症状。近年来，基因组学、蛋白质组学和功能基因组学都取得了进展，高通量筛选和数据整合也是如此。基于 CRISPR 的技术和高通量测序有助于靶标的验证。单细胞验证、机器学习和人工智能、类器官等先进的体外模型以及患者衍生模型都将有助于使未来对靶标相关性和治疗反应的评估更加精确和个性化。这些发展有可能极大地改变研究靶标识别和验证。
CRISPR-Cas9 筛选用于目标识别。
图 2：PLX-4032 治疗后 sgRNA 计数分布的变化。log2 转换的 sgRNA 计数的箱线图和须线图（基线 - 抗生素选择后的转导细胞；DMSO 和 PLX-4032 - 筛选终点的细胞（治疗 14 天））。箱线图的范围从第一四分位数到第三四分位数，并以黑线显示中位数。此外，下部和上部相邻值显示为须线，异常值显示为圆圈。
面向自动目标识别的图像理解研究
1 显示了可用于 ATR 应用的各种传感器类型、武器平台类型、目标类型和先验信息。电磁波谱中能量的大气吸收决定了效用，并指导了常用于 ATR 应用的可见光、前视红外 (FLIR)、激光雷达、微波/毫米波雷达和声学传感器的开发。表 2 显示了这些传感器用于目标识别的工作原理和性能特征。术语 ATR 包括自主识别和辅助识别（或“人员在环”的提示）。在提示中，获取由瞄准系统完成，但最终识别由人完成。尽管许多研究人员希望自主执行各种各样的任务，但服务只会勉强自动化关键的操作员功能。人们天生就偏向于人类操作员的灵活性（例如，尽管拥有出色的陆基和海基战略导弹，但空军仍然依赖有人驾驶的战略核轰炸机）。人们更愿意将操作员从人类生存能力较低的任务中移除。士兵可能会远离“行动”，但预计不会放弃控制权。有“人在回路中”的辅助系统将优先于自主系统。现在已经确定，ATR 是一个多学科领域，需要在传感器、处理算法、架构、实施和软件和硬件系统评估方面拥有多样化的技术和专业知识。相关的计算机视觉和模式识别技术和系统已经从使用统计模式识别方法发展到基于模型的视觉，再到基于知识的系统。最近，实验室也在开发针对部分 ATR 问题的自适应和学习系统。图像理解 (IU) 与计算机视觉同义。IU 的重要目标之一是开发技术
火灾自动目标识别模块开发...
抽象目标识别是军事事务的优先事项。有必要识别移动的对象，不同的地形和景观创造识别障碍，这使此任务变得复杂。作战动作可以在一天中的不同时间进行，因此必须考虑照明角度和一般照明。有必要通过分割视频帧并识别和对其进行分类来检测视频中的对象。在工作中，作者提出了通过人工智能使用在拟议的信息技术框架内开发目标识别模块作为消防系统的组成部分。Yolov8模式识别模型家族用于开发目标识别模块。数据是从开源来源收集的，特别是从YouTube平台上的开源源中发布的视频录像。数据预处理的主要任务是在视频或实时-APC，BMP和TAMP上对三类对象进行分类。数据集是基于标记工具以及随后的增强工具的Roboflow平台形成的。数据集由1193个唯一图像组成 - 每个类别均匀。使用Google Colab资源进行培训。采用100个时代来训练模型。根据MAP50（平均平均精度为0.85），MAP50-95（0.6），精度（0.89）和召回（0.75）指标进行分析。这将是下一步。也有必要扩大军事设备对象的分类。存在巨大的损失，因为在研究中未考虑背景 - 基于未经技术的背景的验证数据（图像）训练模块。
用于目标识别的贝叶斯多传感器数据融合
摘要：军事指挥和控制系统必须处理各种不同的传感器和来源。除了传统信息源（如 IFF、战术数据链和 ESM 传感器）之外，AIS、蓝军跟踪和 GMTI 雷达等其他来源也成为目标识别和分类的重要来源。正确识别是防止误伤和平民附带损害以及完成态势感知的重要先决条件。本文概述了我们扩展贝叶斯识别过程的解决方案，以便为海军以及空中和地面目标建立战术图景。对于一些传感器和重要的识别源，如自动识别系统 (AIS)、自动目标识别 (ATR) 和 GMTI 雷达，我们将详细介绍解决方案。
基于主动激光照明的GISC光谱成像目标识别技术研究
针对光谱成像技术在卫星遥感、生物医学诊断、海洋探测与救援、农林监测与分类、军事伪装识别等方面的应用需求，本文采用532和650 nm激光器作为光源，利用多光谱强度相关成像设备——基于稀疏性约束鬼成像（GISC）的快照式光谱相机实现目标的精确识别。本文阐述了快照式GISC光谱成像原理，并开展了基于主动激光照明的GISC光谱成像目标识别技术实验研究工作。实验结果表明，采用532 nm激光作为光源照射目标物体可以准确识别绿色目标字母“I”；采用650 nm激光作为光源照射目标物体可以准确识别红色目标字母“Q”。并给出了GISC光谱相机在446~698nm波长范围内单次曝光获取的彩色目标“QIT”的光谱成像结果，包括伪彩色图和彩色融合图。为了进一步说明实验的可行性，对重建图像的光谱分布进行了分析，具有重要的实际意义和工程价值。
合成声纳图像模拟具有各种海床条件的自动目标识别
在域内领域内的沟通环境有限，因此需要使用自主权和自动化目标识别（ATR），以便允许无人车辆在没有操作员的情况下做出可行的决定[1] - [3]。水下环境特性使声传感器成为开发自主系统的最重要的传感器工具，如车辆协调[4]和水下大满贯[5]所示。但是，相同的荒凉环境使得用于机器学习算法的大型数据集的收集变得难以正确训练基于机器学习的算法。因此，在基于侧扫声纳图像运行的训练自主系统中使用了具有声学精确的数据[6] - [9]。生成模拟数据的一种方法是使用基于物理学的声学建模，以模拟声音传播和原始声纳数据收集[10]，[11]。这具有捕获声纳数据的低级细微差别以生成声纳图像的好处，但这些模型通常很复杂且计算昂贵。另一种方法是近似将
基于注意机制Res-Dense卷积神经网络的水下目标识别深度学习新方法
摘要：无论在国防还是民用领域，都需要对远距离水下目标进行准确、快速的识别。然而，数据缺乏、舰船工况等因素会显著影响水下声目标识别（UATR）系统的性能。由于海洋环境非常复杂，UATR严重依赖于特征工程，人工提取的特征在统计模型中偶尔会失效。本文提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的端到端UATR模型。该网络模型以原始时域数据为输入，结合残差神经网络和密连接卷积神经网络，充分利用两者的优势。在此基础上，加入通道注意机制和时间注意机制，提取通道维度和时间维度上的信息。经过对实测的四种舰船辐射噪声数据集进行实验，结果表明，所提方法在不同工况下均获得了97.69%的最高正确识别率，优于其他深度学习方法。
使用化学蛋白质组学方法的抗癌天然产物的目标识别
在各种植物提取物（树皮，根，叶，种子等）中发现了几种具有药理活性的化合物。从世界各地的角落。在2006年至2013年中，发现大量生物活性成分（17 000）正在临床前试验中，并且发现许多传统药物对肿瘤和癌细胞具有很高的影响。5从天然产物或基于天然产物的衍生物的新型抗癌剂的开发已经增加了基于天然产物的衍生物的数量在过去30年中，在136中的136个衍生物数量已增加。6中很少有人表现出有希望的抗癌活性，此类例子是紫杉醇，多西他赛（乳腺癌），长黄质，长春新碱（膀胱癌和乳腺癌），Cab- Azitaxel和Romidepsin（肺癌）等。，目前可作为商业药物使用。7然而，由于多种因素（DNA修复，药物代谢，表观遗传修饰等），现有药物正在各种癌细胞中发展抗性。）。8为了减轻此问题，有持续不断的效果来带来具有高效率和选择性的新抗癌药（图1）。举例来说，在上一年中，已广泛开处方了两种重要的市售他莫昔芬和ibrutinib，但目前，他莫昔芬尚无对人类乳腺癌的抗癌活性的显着性抗癌活性，这可能是由于ER A突变（雌激素受体 - A）的耐药性而引起的。9同样，由于BTK（布鲁顿的酪氨酸激酶）的变形，伊布鲁替尼也对慢性淋巴细胞性白血病产生了分析。10目前，许多现有药物已经具有抵抗力，为了避免问题，已经使用基于目标的表型和基于探针的方法发现了许多管线候选药物。11中，通过化学蛋白质组学方法基于探针的药物设计有助于我们鉴定靶蛋白质和机制