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Microsoft Word - 04-老年人站立测试中的腿部肌肉活动和相似性指数
目的：双腿、串联和左右单腿站立（DLS、TS、L-SLS 和 R-SLS）的总时间通常用于评估老年人的稳定性。为了提供老年人运动控制能力的详细信息，肌肉活动数据至关重要。背景：几种站立测试已用于评估老年人未来跌倒的可能性。将肌肉活动数据与站立测试一起纳入稳定性分析，将提供更可靠的姿势稳定性定量指标。方法：我们收集了 22 名老年参与者（70.3±4.2 岁）每条腿六块肌肉的表面肌电图 (sEMG) 数据，并使用大脑运动控制评估 (BMCA) 协议对其进行评估，重点关注幅度和相似性指数 (SI)。15 名能够保持站立至少 10 秒或更长时间的参与者组成对照组，而 7 名保持站立时间少于 10 秒的参与者被分为测试组。结果：对于右侧单腿站立 (R-SLS)，对照组显示为 28.1(±3.5) 秒，而测试组平均为 8.9(±4.6) 秒。对照组所有站立姿势的总平均 EMG 幅度为 120.0(±45.6) uV，而测试组为 131.6(±75.5) uV (p > 0.56)。对照组的 SI 为 0.94(±0.04)，测试组为 0.84(±0.15) (p < 0.02)。右侧和左侧之间没有发现显著差异。值得注意的是，两名测试组参与者在所有站立姿势下的 SI 值都很低（平均 SI = 0.69±0.16 和 0.60±0.12）。结论：我们应用 BMCA 协议来分析健康老年人在站立测试期间的 sEMG 模式。相似性指数有望成为一种有效的筛查工具，用于识别存在稳定性问题的人。此外，BMCA 协议可用于在各种稳定性测试中监测老年人的运动控制能力。应用：本研究使用 BMCA 协议评估这些姿势下的 sEMG，表明 SI 和维持时间可能是识别平衡困难的老年人的有效筛查工具。关键词：肌电图、单腿姿势、相似性指数、脑运动控制评估 (BMCA)、筛查工具
种子生产中的社区同步与北美的特质相似性和气候有关
1密苏里大学生物学系 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 2密苏里大学惠特尼·R·哈里斯世界生态中心 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 3美国密苏里州圣路易斯密苏里州植物园科学与保护部| 4美国加利福尼亚州阿卡塔的Cal Poly Humboldt林业，消防和范围管理部| 5约克大学生物学系，英国约克| 6美国阿拉斯加阿拉斯加费尔班克斯大学北极生物学研究所，美国阿拉斯加，美国| 7 H.J. Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡1密苏里大学生物学系 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 2密苏里大学惠特尼·R·哈里斯世界生态中心 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 3美国密苏里州圣路易斯密苏里州植物园科学与保护部| 4美国加利福尼亚州阿卡塔的Cal Poly Humboldt林业，消防和范围管理部| 5约克大学生物学系，英国约克| 6美国阿拉斯加阿拉斯加费尔班克斯大学北极生物学研究所，美国阿拉斯加，美国| 7 H.J.Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡
在大脑和神经网络中代表学习期间任务相似性的影响
我们环境的复杂性对适应性行为构成了重大挑战。跨任务的共享结构可以通过概括从理论上改善学习。但是，这种共同的表示形式如何出现和影响绩效仍然很糟糕。与期望相反，我们的发现表明，接受过相似低维结构的任务培训的人的表现要比接受分散任务训练的人要差。磁脑摄影显示在相同结构组中相关的神经表示和不同结构组的反相关的神经表示相关。至关重要的是，实践减少了这种绩效差距，并将同一结构组的任务的神经表示转移到了抗相关性的情况下，就像不同结构组的神经相关性。在复制这些发现的类似任务上训练的神经网络模型：具有相似结构的任务需要更多的迭代才能正交其表示。这些结果突出显示了任务相似性，神经动力学和行为之间的综合相互作用，挑战了关于学习和概括的传统假设。
相似性量化的相对差异学习改善了分子活性预测
低温电子断层扫描（Cryo-ET）是一种生产细胞环境的高度脱尾3D图像（称为断层图）的技术。Cryo-Et通常是唯一可以在其天然环境中实现蛋白质和细胞结构几乎原子分辨率的技术。针对蛋白质结构确定的低温 - 肛门肛门技术的基本步骤是找到pogractions中感兴趣的蛋白质的所有实例，这是一种称为粒子拾取的任务。由于信噪比较低，靶蛋白的伪像的存在和巨大的多样性，颗粒拾取是一个具有挑战性的3D对象检测问题。现有的粒子采摘方法要么慢，要么仅限于选择一些感兴趣的小部分，这需要大量注释且难以获得训练数据集。在这项工作中，我们提出了Propicker，这是一种快速和通用的粒子采摘器，可以检测到训练集中包含的颗粒，并且可以在几分钟内处理断层图。我们的迅速设计允许根据输入提示选择性地检测体积中的特定蛋白质。我们的经验表明，培养基可以与最先进的通用拾取器达到相同的性能，同时更快地达到数量级。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
在Chatgpt和其他生成AI时代，AI检测和窃相似性是否值得？
聊天机器人的最新进展为学生和学者提供了一种新的知识来源和组成方式。在很短的时间内，学生和学者蜂拥而至，用于使用Chatgpt和其他生成人工智能（GAI）平台，原因是他们的反应能力。此外，除了生成的聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）之外，AI编写工具用于释义，总结和共同写作也已经变得有能力且越来越普遍，因此公众被宠坏了。在对流行的聊天机器人和AI写作工具进行了测试后，很明显，尽管Turnitin之类的程序正在开发新算法来检测窃和AI-AI-ATECTENT内容，但本研究的初步发现表明，这可能是一项越来越困难的任务。这些测试已在YouTube上发表，几周后，随着学生和教育工作者似乎对这些AI工具的优势，劣势和合法性似乎不确定，证据就获得了数以万计的观点。清楚的是，我们已经通过了临界点，而AI的帮助不再只是语法修复器。这对此的影响是关于窃的，因为窃已经是大学的重要问题。该职位论文报告使用Turnitin软件和AI写作工具（例如Chatgpt和Quillbot）进行的测试。这些现实世界的测试支持该论文的立场，即确定在GAI世界中构成原创作品的越来越困难。所提出的方法侧重于工作的“理解”，而不是文本相似性。本文的目的是提供证据表明，依靠相似性检查和当前形式的AI探测器的教育者可能会无意间支持窃而不是减少窃。提出了一种新的学术窃方法检测方法，利用大型语言模型来生成和跟踪思想，从而充当一个想法数据库。
spanseq：基于相似性的序列数据拆分方法，用于改善深度学习项目的开发和评估
摘要近年来，深度学习模型在计算生物学中的使用大大增加，预计它将继续随着自然语言诸如Rocessing等领域的当前进步。t hese模型虽然能够在输入和目标之间进行x关系，但也倾向于学习与de v elopment在其de v Elopment中使用的数据池的嘈杂偏差。为了评估他们在看不见的数据（其概括能力）上的性能，通常将A V ailable数据随机分为De V Elopment（Train / V Alidation）和测试集。该程序虽然标准表明，但由于所使用的数据库中的样本之间的现有相似性，因此已显示出对概括的可疑评估。在此w ork中，现在Spanseq，一种用于机器学习的数据库分区方法，可以扩展到大多数生物序列（基因，蛋白质和基因组），以便在集合之间进行V OID数据泄漏。我们还探讨了不限制相似之处的效果，从而重现了两种最先进模型对生物信息学上的de v elopment，不仅证实了随机分裂数据库对模型评估的后果，而且还扩大了这些对模型de V v epropment的影响。spanseq是https：// github.com/ genomicepidemiology/ spanseq。
口腔和阴道中 HPV 行为的相似性
1 意大利巴里大学跨学科医学系妇产科第一组，70124 巴里，意大利；miriamdellino@hotmail.it (M.D.); antonella.vimercati@uniba.it (A.V.); antoniomalvasi@gmail.com (A.M.); ettore.cicinelli@uniba.it (E.C.); amerigo.vitagliano@gmail.com (A.V.); pintov@libero.it (V.P.)2 意大利巴里大学医学院跨学科医学系牙科组，70124 巴里，意大利； g.pinto31@studenti.uniba.it 3 巴里大学眼科和耳鼻喉科耳鼻喉科单位，70124 巴里，意大利； francescobarbara89@gmail.com 4 传染病诊所，精准与再生医学部和爱奥尼亚地区，巴里综合诊所，大学医院综合诊所，巴里大学，Piazza Giulio Cesare n。 11, 70124 巴里, 意大利; francesco.digennaro1@uniba.it (F.D.G.); annalisa.saracino@uniba.it (A.S.) 5 妇产科，“Paolo Giaccone”医院，健康促进、母婴保健、内科和医学专业系（PROMISE），巴勒莫大学，90127 巴勒莫，意大利；antoniosimone.lagana@unipa.it 6 牙科系，罗马大学，00161 罗马，意大利；vitomalvasi7@gmail.com 7 病理学系，精准再生医学和爱奥尼亚地区系（DiMePRe-J），巴里大学，Piazza Giulio Cesare 11，70121 巴里，意大利；eliano20@hotmail.it * 通信地址：antoniodamato19@libero.it † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。‡ 这些作者也对这项工作做出了同等贡献。
用户和体现的对话代理之间性别和外表的相似性对可信度，同理心和服务评估的影响
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