XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标识别
IFF 目标识别系统
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. 获得了美国国防部 AIMS 认证，该认证表明升级后的 SA-6、KUB-1S91M2-P1 系统（证书编号 CL 0621405RC）以及升级后的 SA-8、OSA-P 系统（证书编号 CL 0621405RC）在平台级别上与 NATO MARK XII 识别系统具有互操作性，这些系统与 Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. 生产的 IFF 系统（SIC-11 / 12）集成，并配置了 KIV-16 Mod4。该证书证实 Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. 全面实施了用于作战行动的最新加密技术，目前该技术在北约后苏联导弹系统上使用。这样，该系统在北约防空系统的联合行动中就获得了完全的可靠性。目标识别“敌我”系统——Mark XII 模式 4、NSM、升级模式 5 和模式 S 是最新一代系统，集成了从可见光到热波段的被动光电传感器作为观察、检测、识别和识别空中目标的手段，以及北约标准 Mark XII 模式 4 中的主动 IFF 识别系统，配有主动加密计算机，并有可能扩展到北约标准 Mark XIIA 模式 5 和模式 S。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
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。
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。
自动目标识别快速区域检测“ATR for RAD”和快速大面积清除未爆弹药“RLAC”商业解决方案
JEOD 部队寻求新颖的解决方案，以实现在混乱机场中 RLAC 操作 UXO 的轻量化能力。所需解决方案分为两个轨道，反映了 UXO 快速区域检测 (RAD) 的初始操作步骤和 RLAC 在防区外距离缓解 UXO 的总体任务。轨道 1 的所需解决方案需要 ATR 传感器和算法以及无人、人机协作平台来缩小混乱机场中 UXO 的快速区域检测 (RAD) 差距。轨道 1 进一步称为 RAD 的 ATR。选定的轨道 1 获奖者将集成到系统清除先进技术原型项目中 (FY24-FY25)。轨道 2，进一步称为 RLAC，寻求一种快速检测到 UXO 清除的商业、全任务解决方案，并为参与者提供额外的时间和测试机会，并设定里程碑，以解决爆炸安全和复杂的集成挑战，以缓解防区外距离的 UXO。第 2 节提供了有关所提议解决方案的质量和偏好的更多详细信息。
自动目标识别快速区域检测“ATR for RAD”和快速大面积清除未爆弹药“RLAC”商业解决方案
JEOD 部队寻求新颖的解决方案，以实现在混乱机场中 RLAC 操作 UXO 的轻量化能力。所需解决方案分为两个轨道，反映了 UXO 快速区域检测 (RAD) 的初始操作步骤和 RLAC 在防区外距离缓解 UXO 的总体任务。轨道 1 的所需解决方案需要 ATR 传感器和算法以及无人、人机协作平台来缩小混乱机场中 UXO 的快速区域检测 (RAD) 差距。轨道 1 进一步称为 RAD 的 ATR。选定的轨道 1 获奖者将集成到系统清除先进技术原型项目中 (FY24-FY25)。轨道 2，进一步称为 RLAC，寻求一种快速检测到 UXO 清除的商业、全任务解决方案，并为参与者提供额外的时间和测试机会，并设定里程碑，以解决爆炸安全和复杂的集成挑战，以缓解防区外距离的 UXO。第 2 节提供了有关所提议解决方案的质量和偏好的更多详细信息。
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。
在溶解度、氧化还原和表达维度进行多方面蛋白质组分析以进行目标识别
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
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
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。