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在基于视觉的端到端驾驶政策中学习稳定性的关注
今天的端到端学习系统可以学会从感知中明确推断控制。很难保证这些系统的稳定性和鲁棒性，因为它们通常是针对非结构化，高维且复杂的观察空间的（例如，来自像素输入流的自动驾驶）。我们建议利用控制控制的Lyapunov功能（CLFS）为基于端到端视觉的策略配备具有稳定性的策略，并在CLFS（ATT-CLF）中引入稳定性注意力，以解决环境变化并提高学习灵活性。我们还提出了一种不确定性传播技术，该技术被紧密整合到ATT-CLF中。我们通过与经典的CLF，模型预测控制以及在光真实的模拟器和实际的全尺度自动驾驶汽车中进行比较，证明了ATT-CLF的有效性。关键字：端到端学习，稳定性，自主驾驶
使用长短期记忆网络的端到端癫痫发作预测方法
越来越多的癫痫患者遭受着癫痫发作的痛苦，有效预测癫痫发作可以改善他们的生活质量。为了获得高灵敏度的癫痫发作预测，当前的研究通常需要复杂的特征提取操作，这严重依赖于人工经验（或领域知识）并且具有很强的主观性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的端到端癫痫发作预测方法。在新方法中，仅提取原始脑电图（EEG）信号的伽马波段作为网络输入直接进行癫痫发作预测，从而避免了主观和昂贵的特征设计过程。尽管方法简单，但在从脑电图信号中识别发作前期时，所提出的方法在波士顿-麻省理工学院儿童医院（CHB-MIT）头皮脑电图数据库上分别实现了 91.76% 的平均灵敏度和 0.29/h 的错误预测率（FPR）。此外，与仅考虑发作前和发作间期脑电图分类的传统方法不同，我们在所提出的方法中引入了发作后阶段作为额外类别。因此，癫痫发作预测的性能进一步提高，获得了更高的灵敏度 92.17% 和较低的 FPR 0.27/h。平均预警时间为 44.46 分钟，这表明该预测方法为患者采取干预措施预留了足够的时间。
指导文件：推进端到端可追溯性
1. 经营者独特身份和独特海产品原料标识符的主要 KDE 14 2. 主要供应链停点，确定由船旗国监管的 CTE 和 KDE 16 3. 沿海国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 20 4. 港口国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 24 5. 加工国监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 28 6. 终端市场国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 30 7. 饲料生产和分销的主要供应链停点、CTE 和 KDE 33 8. 孵化场/苗种养殖的主要供应链停点、CTE 和 KDE 35 9.农场/养殖区 38 10. 确定水产养殖产品加工 42 的主要供应链站点、CTE 和 KDE 11. 确定双壳类 44 水产养殖产品的特定供应链站点、CTE 和 KDE
PSA货物解决方案和BDP国际品牌以提供增强的端到端供应链解决方案
PSA International PTE Ltd（PSA）和BDP International，Inc。（BDP）今天宣布，PSA的PSA Cargo Solutions（Cargo Solutions）是PSA的业务部门，将与BDP结合，形成一个新品牌：PSA BDP。此公告是PSA在2022年4月成功收购BDP之后的。新的PSA BDP品牌融合了两家公司的补充优势和能力，以增强整个供应链中的服务和解决方案。以PSA的全球网络为60多个深海，铁路和内陆终端的强度，以及BDP作为全球物流解决方案提供商和供应链促进器的实力，PSA BDP将利用战略枢纽端口和宽敞的全球资产组合为复杂的全球环境提供更大的敏捷性和选择性。PSA BDP将通过行业领先的数字化和数据功能来增强创新和可持续性解决方案的交付，以增强供应链生态系统的连通性。自收购以来，货物解决方案和BDP已密切努力为跨关键行业垂直行业的客户提供完整的端到端供应链编排模型，包括扩展的终端增值服务，中途物流，中型物流，数字应用，用于简化合规过程，多型运输解决方案，这些解决方案侧重于降低降低碳碳的排放量。早些时候，PSA集团被重组为两类业务 - 港口和货物解决方案。新的PSA BDP品牌将代表PSA集团的货物解决方案类别的业务类别，合并的团队提供了完整的供应链解决方案，以满足货物所有者的不断变化和多方面的需求。“ PSA BDP的推出标志着我们正在进行的转型旅程中的重要里程碑，并象征着我们决心进一步扩展全球网络和服务产品，向我们的供应链客户和全球利益相关者。将小组重组成两个主要的业务类别，加强了我们继续承诺发展港口业务的承诺，同时增强了我们在补充货物解决方案领域中创新和提供未来解决方案的能力。我们认为，这种能力，才能和资产的综合将创造令人兴奋的机会 - 在这方面，总和大于各个部分。” PSA International集团首席执行官Tan Chong先生说。
用于立体定向端到端验证的幻影病人
套件允许在患者治疗计划 QA 期间通过大脑和颈部的不同位置进行剂量测量。这可以使用两个平行通道来实现，这两个通道在上下方向上相隔 30 毫米穿过幻影。后通道贯穿脊髓，前孔则钻在脊柱和气管之间具有挑战性、异质性、高剂量梯度的区域。通过在脑腔中相应定位，可将随附的脑等效立方体中的中心孔与前通道或后通道对齐。剂量计可以放置在
MicrofluidX 和 CCRM 合作开展端到端...
MicrofluidX 和 CCRM 合作实现 CAR-T 细胞疗法的端到端生物处理 英国斯蒂夫尼奇和加拿大多伦多，2023 年 1 月 11 日 — MicrofluidX (MFX) 是一家总部位于英国的下一代细胞研究和制造生物反应器供应商，今天宣布与 CCRM 合作，后者是基于再生医学的技术以及细胞和基因疗法的开发和商业化的领导者，通过其下一代平台 Cyto Engine™ 推进慢病毒 (LV) CAR-T 细胞的生产。该项目将满足对更高转导效率、更高转导细胞群体均质性、更短生物处理时间和封闭系统自动化的迫切需求。早期试验（数据可在此处获得）表明，与传统方法相比，MFX 生物反应器中的原代 T 细胞转导效率可提高 5 倍（或病毒消耗量降低 10 倍），均质性提高 2 倍。 “工程慢病毒仍然是 CAR-T 基因编辑最受欢迎的载体，但目前的方法会消耗大量病毒，而细胞产生的载体拷贝数范围很广。这导致人们使用非病毒方法，而这本身也带来了挑战。我们对这次合作感到非常兴奋，因为我们将能够证明事情不必如此。我们平台中的病毒编辑细胞具有高度活力、高度转导和高度同质性，而病毒量仅为以前使用的一小部分，”MicrofluidX 首席执行官 Antoine Espinet 表示。“CCRM 熟练的工艺开发团队一直致力于解决细胞和病毒载体制造中的挑战，包括关闭和自动化流程，我们经常与全球尖端技术提供商合作，”CCRM 总裁兼首席执行官 Michael May 解释道。“与 MicrofluidX 合作的这个项目是一个开发更高效、更低成本的工艺的机会，可以帮助治疗开发人员。当行业能够降低制造成本时，患者将受益。”目前，病毒被设计成载体，将遗传物质带入 T 细胞，增强细胞的特定治疗特性，例如肿瘤检测。然而，这些病毒的生产过程很复杂，因此几微升病毒的成本可能高达数千美元。此外，传统的生物反应器无法精细控制病毒颗粒与细胞的相互作用，导致一部分细胞未受感染，而一部分细胞被多次感染。由于只有受感染的细胞才具有治疗用途，因此需要较长的扩增阶段才能获得可剂量的细胞数量。此外，对重复感染的细胞百分比（载体拷贝数）有严格的放行标准，导致最终产品的产量较低。因此，细胞和基因治疗行业对受控转导平台的需求尚未得到满足，这种平台可以降低病毒消耗，使每个细胞感染率接近一次。此外，对封闭式自动化平台的需求也更为广泛，这种平台可以通过细胞选择、激活、转导、扩增、浓缩和配制，端到端地处理 CAR-T 细胞。MicrofluidX 相信 Cyto Engine™ 平台将满足这些需求，降低细胞治疗制造的成本和时间，并缩短向患者提供救命治疗的时间。通过这个项目，MFX 和 CCRM 将评估 MFX 平台与 CCRM 的流程、员工和设施的能力。反馈将用于进一步改进平台，CCRM 将能够根据其需求设计实验。
使用纳米宾HMW DNA提取，PACBIO为来自多样性的高质量基因组提供了完整的端到端工作流程
摘要PACBIO测序技术提供了最完整，最准确，连续的基因组，并已被用作许多生物多样性，保护和农业类似学计划中的核心技术。在这里，我们在工作流程中提出了重大的进步，这些进步通过提供DNA隔离的方法进一步促进测序工作，并为库准备过程提供了增强的尺寸选择。这些改进应用于各种植物，昆虫和动物样品，并在新的Revio系统上进行了测序，从每个库中产生了90多个GB的数据。
利用人工智能实现阿尔茨海默病的端到端语音检测和评估
摘要：目前尚无简单、广泛可用的阿尔茨海默病 (AD) 筛查方法，部分原因是 AD 的诊断很复杂，通常涉及昂贵且有时是侵入性测试，而这些测试在高度专业化的临床环境之外并不常见。在这里，我们开发了一个人工智能 (AI) 驱动的端到端系统，用于检测 AD 并直接从语音记录中预测其严重程度。我们系统的核心是预先训练的 data2vec 模型，这是第一个适用于语音、视觉和文本的高性能自监督算法。我们的模型在 ADReSSo（仅通过自发语音识别阿尔茨海默氏症痴呆症）数据集上进行了内部评估，该数据集包含描述 Cookie Theft 图片的受试者的语音记录，并在 DementiaBank 的测试数据集上进行了外部验证。AI 模型可以在保留和外部测试集上分别以平均曲线下面积 (AUC) 0.846 和 0.835 检测 AD。该模型经过了良好的校准（Hosmer-Lemeshow 拟合优度 p 值 = 0.9616）。此外，该模型可以仅根据原始语音记录可靠地预测受试者的认知测试分数。我们的研究证明了使用人工智能驱动的端到端模型直接基于语音进行早期 AD 诊断和严重程度预测的可行性，并展示了其在社区环境中筛查阿尔茨海默病的潜力。
早期眼科药物研发的复杂性 端到端解决方案如何促进 II 期临床试验的进展
与非临床安全性研究的情况一样，兔子接受的剂量需要比人类剂量高出几倍，这就要求每只眼睛植入多达六个植入物。植入物数量众多，这既带来了技术和科学挑战。兔子的玻璃体空间小得多（兔子玻璃体总体积约为 1.5 毫升，而人类约为 5 毫升），晶状体较大（兔子约为 8 毫米，而人类约为 4 毫米）。这些因素增加了植入物在注射过程中以及注射后接触眼后节软组织的风险。在设计研究时需要特别考虑，以确保可以识别、在整个研究过程中监测给药过程中产生的任何病变，并最终将其与 API 相关效应区分开来。
使用黎曼概率的贝叶斯积累的端到端 P300 BCI
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 中，大多数基于事件相关电位 (ERP) 的方法都侧重于 P300 的检测，旨在对拼写任务进行单次试验分类。虽然这是一个重要的目标，但现有的 P300 BCI 仍然需要多次重复才能达到正确的分类准确率。P300 BCI 中的信号处理和机器学习进步主要围绕 P300 检测部分，而字符分类不在范围之内。为了在保持良好字符分类的同时减少重复次数，解决完整的分类问题至关重要。我们引入了一个端到端流程，从特征提取开始，由使用概率黎曼 MDM 的 ERP 级分类组成，该分类使用跨试验的贝叶斯置信度积累提供字符级分类。现有方法仅在字符闪现时增加其置信度，而我们新的管道，称为黎曼概率贝叶斯累积 (ASAP)，在每次闪现后更新每个字符的置信度。我们提供了此贝叶斯方法的正确推导和理论重新表述，以便无缝处理从信号到 BCI 字符的信息。我们证明我们的方法在公共 P300 数据集上的表现明显优于标准方法。