XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视觉检测
肯特学术资料库
摘要 伴随前庭功能障碍的失忆症状表明前庭和视觉记忆系统之间存在功能关系。然而，人们对其背后的认知过程知之甚少。作为起点，我们寻找一种跨模态相互作用的证据，这种相互作用通常在其他感觉模态之间观察到，在这种相互作用中，如果先前将目标（在本例中为视觉）与来自另一个感觉域（在本例中为前庭）的独特、时间上一致的刺激相结合，则更容易识别目标。参与者首先执行视觉检测任务，其中刺激出现在计算机网格内的随机位置。参与者不知道，一种特定刺激的开始伴随着短暂的亚感觉脉冲电前庭刺激 (GVS)。在两个视觉搜索实验中，当在先前检测任务中出现 GVS 配对视觉刺激的网格位置呈现时，旧目标和新目标都能更快地被识别。这种位置优势似乎是基于相对而非绝对空间坐标，因为当搜索网格旋转 90° 时，这种效果仍然有效。这些发现共同表明，当个体回到熟悉的视觉场景（此处为 2D 网格）时，如果目标出现在之前与独特的、与任务无关的前庭线索相关联的位置，则视觉判断会得到促进。这种多感官相互作用的新案例对于理解前庭信号如何影响认知过程具有更广泛的意义，并有助于限制 GVS 日益增长的治疗应用。
结构多样性、光学特性和生态相关性
摘要。在水中，透明度似乎是一种理想的隐藏策略，各种透明的水生生物就是明证。相比之下，除了昆虫翅膀之外，陆地上几乎没有透明度，而且关于其功能和进化的知识很少，研究很零散，没有比较的视角。鳞翅目（蝴蝶和蛾）是研究陆地透明度的一个杰出群体，因为它们通常拥有覆盖着彩色鳞片的不透明翅膀，这是一项关键的多功能创新。然而，许多鳞翅目物种已经进化出部分或完全透明的翅膀。在物理学和生物学的交界处，本研究调查了 123 种鳞翅目物种（来自 31 个科）的翅膀透明度的结构基础、光学特性以及与视觉检测（隐藏）、体温调节和防紫外线相关的生物学相关性。我们的结果表明，透明度可能已经独立进化了多次。透光效率主要取决于透明翅膀的微结构（鳞片的形状、插入位置、颜色、尺寸和密度）和宏观结构（透明翅膀面积、物种大小或翅膀面积）。微结构特征、鳞片的密度和尺寸在其进化过程中紧密相连，并根据鳞片的形状、插入位置和颜色受到不同的限制。透明度似乎与隐蔽性高度相关，且随尺寸而变化。透明度和纬度之间的联系与透明度在体温调节中的生态相关性相一致，但与防紫外线辐射无关。总之，我们的研究结果为推动陆地透明度进化的物理和生态过程提供了新的见解，并强调透明度是一种比以前认为的更为复杂的着色策略。
基于图像的手术伤口感染识别的机器学习方法：范围审查
背景：手术部位感染 (SSI) 频发，对患者和医疗保健系统造成影响。目前，由于需要临床医生进行手动评估，远程监控手术伤口受到限制。基于机器学习 (ML) 的方法近期已用于解决术后伤口愈合过程的各个方面，并可用于提高远程手术伤口评估的可扩展性和成本效益。目的：本综述旨在概述用于从图像中识别手术伤口感染的 ML 方法。方法：我们按照 JBI（乔安娜·布里格斯研究所）方法对用于 SSI 视觉检测的 ML 方法进行了范围界定审查。纳入了任何术后背景下的参与者的手术伤口感染识别报告。未涉及 SSI 识别、手术伤口或未使用图像或视频数据的研究被排除在外。我们于 2022 年 11 月在 MEDLINE、Embase、CINAHL、CENTRAL、Web of Science 核心合集、IEEE Xplore、Compendex 和 arXiv 中搜索了相关研究。对检索到的记录进行了双重筛选以确定是否符合条件。使用数据提取工具绘制相关数据图表，以叙述方式描述并使用表格呈现。对 TRIPOD（个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告）指南的使用情况进行了评估，并使用 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）评估偏倚风险 (RoB)。结果：总共有 10 条筛选出的独特记录符合资格标准。在这些研究中，临床背景和手术程序各不相同。所有论文都开发了诊断模型，但没有一篇进行外部验证。使用传统 ML 和深度学习方法从大多为彩色的图像中识别 SSI，所用图像的数量从不到 50 张到数千张不等。此外，至少有4项研究报告了10个TRIPOD项目，但少于4项研究报告了15个项目。PROBAST评估显示，9项研究被认定为总体RoB较高，1项研究的RoB总体不明确。结论：基于机器学习的图像识别手术伤口感染的研究仍属新兴领域，需要标准化报告。未来应解决与图像采集、模型构建和数据源差异相关的局限性。
环境中的微塑料检测...
Adjama Irédon*，1 Dr. Hemen Dave** 摘要：近年来，微塑料的存在已成为一种严重的环境威胁，造成生态风险和人类健康危害。当代研究表明，微塑料在环境中无处不在，包括陆地、水生、空中，甚至生物环境，即生物体内和人体内。因此，检测和分析环境基质中的微塑料是一项决定性任务，这对于预防和去除微塑料污染是必不可少的。然而，微塑料的来源多样，类型多样，需要在各种环境基质中进行检测。因此，要了解环境基质中的微塑料污染水平，微塑料检测和分析的复杂性包括定性和定量检测，然后根据聚合物的类型、大小和形状、结构类型（纤维、碎片、薄膜）等对微塑料进行分类。环境基质中的微塑料污染可以通过显微镜和视觉分类或光谱法进行评估。许多研究人员已经开发出使用显微镜进行视觉检测的方法，这些方法通常易于应用，但需要大量的人工工作时间，并且可能会得出误导性的结果，因为缺乏有关微塑料类型的进一步信息。虽然光谱法是一种适用于大量样本的简单方法，但对微塑料进行分类会进一步复杂化。为了解决这些问题，科学家们求助于人工智能 (AI) 的应用，以便更好地检测和分类过去几十年来从各种生态系统中采集的样本中积累的不同类型的微塑料。将人工智能与微塑料的微观或光谱检测相结合，可以成为微塑料检测的法医工具，以降低与检测和识别相关的复杂性。机器学习或人工神经网络可以成为处理光谱或显微镜获得的图像的强大工具，用于自动快速筛选/分类微塑料。基于人工智能的环境基质微塑料污染检测为大数据处理开辟了新的空间，具有可解释性，可提供可靠的结果和预测。本研究回顾了研究人员利用人工智能检测环境基质中的微塑料的方法，以自动和准确地对环境中的微塑料进行分类。关键词：微塑料、检测、环境基质、人工智能、机器学习、法医工具 I. 简介 塑料材料由多种聚合物以及颜色和其他添加剂制成，可根据应用和用户要求提供所需的特性。经济合作与发展组织 (OECD) 报告称，全球塑料产量已从 234
海洋复合材料结构检测技术
海洋复合材料结构检测技术 Eric Greene ( Eric Greene & Associates ) 越来越多的海洋结构正在使用复合材料。使用复合材料可以制造更轻、更耐腐蚀的主要结构和部件。美国海军的 DDG-1000 上部结构和 LPD-17 先进封闭桅杆正在用复合材料建造。此外，海上石油工业开始建造复合材料立管和居住模块。为复合材料航空航天结构开发的无损评估 (NDE) 技术不适用于大型海洋结构。本文概述了该研究。海洋复合材料结构的早期特点是采用固体层压板，按照今天的标准，这些层压板被认为是“过度建造”，以弥补我们缺乏经验数据。对更轻、更高效结构的需求导致了采用非常轻质芯材的夹层结构的发展。这些层压板具有更广泛的故障模式，包括：芯材损坏、外皮与芯材分离和进水。当今的复合材料船舶也以更高的速度运行，这会大大增加结构载荷。我们也有更多的建造者建造更大的复合材料结构，使用更多的材料类型和制造工艺组合。因此，我们已经从海事测量员可以依靠视觉检测分层或损坏的内部框架的时代转变为需要复杂的 NDE 工具来查找通常隐藏的损坏的时代。建造者还需要更复杂的方法来支持质量保证计划。幸运的是，信号和图像处理技术的进步使我们能够利用具有成本效益的 NDE 技术来利用整个电磁频谱。由于平台成本非常高，且任何结构故障都至关重要，航空航天业一直是复合材料结构 NDE 技术发展的推动力。但是，飞机所需的检查区域比船舶小得多，而且结构通常更加统一。这意味着船舶的 NDE 必须比为航空航天业开发的系统更便宜、更快速，并且涵盖更广泛的材料和结构布置。由于更加重视燃油经济性以降低运营成本和环境恶化，所有运输系统都在研究更多地使用轻质复合材料结构。作者简介 Eric Greene 获得了理学学士学位。先进的无损检测系统将确保这些平台安全运行，并有助于促进国内轻型船舶和船舶系统制造相关的经济发展。1979 年获得麻省理工学院船舶与海洋工程学士学位。他于 1987 年创立了 Eric Greene Associates, Inc.，专注于海洋复合材料。Greene 先生曾担任多项复合材料相关的美国海军技术插入工作的项目经理，包括 DDG-51 舵。他曾担任五个船舶结构委员会项目的首席研究员。
在印度新德里的Tilpath Valley Bioviverity Park的Lycodon Striatus中假装死亡
摘要：一些蜥蜴和蛇已经开发出多种防御机制作为对抗捕食者的生存策略，这是进化过程之类的诸如健身成本和自然选择之类的结果。最近在南德里的Tilpath Valley Biovirevility Park的Lycodon Striatus中观察到了诸如静止不动的死亡或塔诺病的生存策略，突出了当他们面临严重威胁时的使用，揭示了他们在遭受严重的威胁时的使用，揭示了进化生存策略的复杂相互作用。这些发现为物种行为提供了宝贵的见解，并可以帮助保护工作。关键字：防御机制，模仿，塔诺病，狼蛇，捕食者避免某些进化三大，例如配备了防御机制的生存策略，并重复了猎物中的捕食者突然威胁，捕食者捕食者预先可能通过一种被称为健身成本的过程而逐渐进化为自然选择的一部分（humpherys＆Rue x. ruexthonon，ushoxthon，shum use＆u xy the the the the septions＆u x. y x.蜥蜴和蛇在其血统中独立地获得了这种防御机制，以避免其人口中的捕食压力。某些生存策略（例如Batesian和Mullerian仿真）已在很大程度上演变为混淆捕食者。其他抗掠夺性逃生策略包括部分量表脱毛或皮肤自动切开术，蠕虫或一动不动，尾部自动切开术或尾巴的自我截肢以及Letisimulation或假装死亡Kown作为Thatatosis（Humpherys＆Ruxton，2018年）。在不同生态系统中种群中种群中的捕食压力等物种之间的相互作用可能会进一步导致新型行为性状的演变，例如ANI捕食性逃生机制，包括抗逆转逃生机制，包括抗封闭或生理颜色变化，颜色模式的个体发生变化，导致颜色模式的变化，导致Juveniles和成人，手感选择或色彩成符号的颜色不同；所有这些机制可能促进了几种物种的栖息地伪装，而进化的端子或鲜艳的色彩只是为了消除其令人讨厌的性质。在某些蜥蜴中的所有这些状态分析中，在蛇的尾矿中的细胞病被证明是相对较好的，这在很大程度上演变为避免从捕食者的视觉检测或阻止或驱除非清除掠食者。Thanatosis have been reported from some western Europian non venomous snakes belonging to the genus Natrix , North American Heterodon species, South African monotypic spitting cobra Hamachatus haemachatus , widely distributed Malpolon and also among multiple Asian genera such as Eryx , Fowlea , Coelognathus , Naja , Pseudoxenodon macrops and in
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.09.03.556087 doi：Biorxiv Preprint
发情人工智能系统的评估……
摘要：对人工智能系统用于母猪发情检测的评估 Steven Verhoeven 1,5、Ilias Chantziaras 2、Elise Bernaerdt 1、Michel Loicq 3、Ludo Verhoeven 4 和 Dominiek Maes 1 1 比利时根特大学兽医学院猪健康管理系；2 比利时根特大学兽医学院内科系；3 noHow，比利时；4 荷兰埃因霍温；5 现地址：荷兰 Lintjeshof 要点： 安装了人工智能 (AI) 系统的三个比利时母猪养殖场（A、B 和 C）被用于研究这种 AI 系统是否有助于优化授精时机。 在农场 A，实施人工授精系统后，所有评估参数都显著改善（分娩率 + 4.3%、重复配种率 - 3.75%、首次授精后分娩率 + 6.2%、每窝产仔数 + 1.06 头）。 在农场 B，实施人工授精系统前后唯一具有统计学意义的差异是每窝产仔数（-0.48 头），而在农场 C，这一参数显著增加了 0.45 头。 简介 母猪发情检测对于预测最佳授精时机至关重要。在商业养殖场，农民通常根据母猪的行为迹象通过视觉检测发情。然而，这些迹象在母猪之间差异很大，而且发情持续时间很难提前预测。因此，每次发情进行多次授精以优化生育结果是一种方法。这种策略既费时又会产生额外成本。如今，已经开发出使用连接传感器和摄像头来持续监测行为数据的技术创新来检测母猪的发情。随后，人工智能（AI）系统对收集到的行为数据进行分析。这项研究调查了这种人工智能系统是否可以帮助生产者优化授精时机和繁殖性能。材料和方法安装了人工智能系统（SmaRt Sow Breeding (SSB)）的三个比利时商业母猪农场（A、B 和 C）参与了这项研究。SSB 系统通过安装在母猪上方箱子上的摄像头持续收集繁殖单元中每头母猪的行为数据。该算法使用收集到的母猪活动模式来预测每头母猪的最佳授精时机，并在用户界面上显示授精请求。建议使用该系统的农民：1）每天用诱捕公猪进行一次发情检测，并指明进行发情检测的时间； 2）每天最多给母猪喂食两次，并在固定的时间喂食，使系统能够区分与进食相关的行为和与发情相关的行为；3）尽可能保持授精装置安静，以将母猪表现出与发情无关的任何异常行为的风险降到最低，并使系统更容易检测到发情信号。该系统设计用于断奶母猪，而不是母猪，因为它们的行为变化太大，难以可靠地评估。因此，本研究未包括母猪的表现。在参与研究的三个农场中，包括了实施该系统之前 1.5 年和之后 1.5 年的生殖周期（n = 6717）。参数包括：（1）分娩率（FR），（2）重复繁殖者百分比（RB），（3）第一次授精后的分娩率（FRFI）和（4）每窝总产仔数（NTBP）。此外，还分析了系统收集的数据以描述断奶至发情间隔 (WEI)、发情持续时间 (ED) 和每次发情的授精次数。该数据集包括在农场 B 和 C 收集的 2261 个周期。结果与讨论在农场 A，所有参数均显著改善，即 FR + 4.3%、RB - 3.75%、FRFI + 6.2% 和 NTBP + 1.06 头仔猪。在农场 B，NTBP 显著下降，为 0.48 头仔猪，但该农场的授精剂量较低（每剂 0.8 × 10 9 个精子）。在农场 C，实施该系统后，只有 NTBP 显著增加，为 0.45 头仔猪。系统确定的 WEI 在 78 到 90 小时（h）之间变化，比农民确定的 WEI 短 10-20 小时。系统确定的 ED 范围为 48 至 60 小时，与农民评估的 ED 相比变化较小。在农场 B，只有 NTBP 的差异具有统计学意义，即 - 0.48 头仔猪。FR 和 FRFI 有所改善，而 RB 有所增加（p > 0.05）。农场 B 每次发情的平均授精次数随时间保持相似，而农场 C 每次发情的平均授精次数随时间从大约 1.6-1.2 减少。这项研究表明，用于母猪发情检测的实时人工智能系统可以帮助农民确定最佳授精时机，如果使用得当，可以提高农场的繁殖性能。繁殖性能的总体结果是积极的，但由于农场管理的差异，每个农场的结果各不相同。除了正确的发情检测外，管理、遗传、饲料、健康状况和精子质量等其他因素对于增加成功受孕的机会也非常重要。这些因素可能在某种程度上影响了结果，例如，由于基因改良，产仔数增加。结论 AI 系统可以帮助农民提高繁殖性能、评估发情特征并减少每次发情的授精次数。由于农场管理、遗传学和授精剂量等许多其他变量也会影响繁殖性能，因此不同农场的结果可能有所不同。完整出版物可在 https://doi.org/10.1186/s40813‐023‐00303‐3 上找到。
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1 阻止TRC JAX动物行为系统（JABS） 混合猪中等位基因特异性调节变化的多摩尼克表征1 质膜修复需要Septin细胞骨架 RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
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