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处女座，Mollie和Mostowy，S。和Ho，Brian（2024）使用斑马鱼来识别特定于类型VI分泌系统介导的Interbact Interbact
细菌间竞争会塑造宿主中发现的微生物群落，但是这场比赛与宿主防御之间的相互作用尚不清楚。在这里，我们使用斑马鱼后脑心室（HBV）作为体内平台，以研究具有不同形式的细菌间竞争形式的定义细菌群落的宿主反应。我们发现，来自Vibrio Cholerae和Acinetobacter baylyi的VI型分泌系统（T6SS）的抗菌活性都可以诱发宿主炎症，并使宿主敏感到独立于任何个体效应子的感染。化学抑制炎症可以解决宿主存活中T6SS依赖性差异，但是两种细菌物种之间发生这种情况的机制有所不同。相比之下，尽管志贺氏菌sonnei菌株是一种更有效的细菌杀手，但引起了大结菌素介导的拮抗作用，导致宿主的反应可忽略不计，导致对A的影响没有影响。baylyi或v。霍乱毒力。总的来说，这些结果提供了有关体内不同模式的不同模式如何以不同的方式影响宿主的方式。
基于事件摄像机的实时手势识别...
摘要 - 在高分辨率事件摄像机的能力驱动的基于事件的视觉中的突破，具有显着改善的人类机器人相互作用。事件摄像机在管理动态范围和运动模糊方面表现出色，无缝适应各种环境条件。本文提出的研究利用这项技术开发了能够解释手势进行精确机器人控制的直觉机器人指导系统。我们介绍了“ Eb Handgesture”数据集，这是一种与我们的网络“ Convrnn”结合使用的创新高分辨率手势数据集，以在解释任务中证明95.7％的值得称赞的精度，涵盖了不同照明场景中的六种手势类型。为了验证我们的框架，使用ARI机器人进行了现实生活实验，从而确认了在各种相互作用过程中训练有素的网络的有效性。这项研究代表了确保共享工作空间中更安全，更可靠，更有效的人类机器人协作的实质性飞跃。索引术语 - 基于现实的手势识别，机器人控制，手势数据集
无反应患者的大脑活动保存识别MCS Star
目的：床边无反应的脑损伤患者（即，营养状态/无反应性的觉醒综合征 - VS/UWS）可能会表现出与最低意识状态（MCS）中患者相似的大脑活动。这种特殊的条件被称为“非行为MCS”或“ MCS *”。在本研究中，我们旨在研究MCS *患者的大脑特征和潜在的大脑特征。方法：脑18 F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）是在长期VS/UWS（n = 48）或MC（n = 87）中诊断出的135名脑损伤患者（fdg-pet）。从现有的数据库中，额叶网络中的相对代谢前景（用标准化摄取值测量）由三名专家进行视觉检查。额叶网络缺乏代谢的患者被标记为“ VS/UWS”，而其（部分）保留的患者要么确认了“ MCS”的行为诊断，要么在没有意识的行为迹象的情况下，表明对“ MCS *”的诊断表明。在1年随访，功能连通性，灰质萎缩和区域脑代谢模式的临床结果（VS/UWS，MCS *和MCS）中进行了研究。结果：67％的行为与/UWS呈现了脑代谢的部分保存（即MCS *）。与VS/UWS患者相比，MCS *患者表现出更好的结果，全球功能连通性和灰质的前景与MCS的诊断更兼容。与MCS患者相比， MCS *患者在后脑区域中呈现较低的脑代谢。 Ann Neurol 2021; 00：1 - 12MCS *患者在后脑区域中呈现较低的脑代谢。Ann Neurol 2021; 00：1 - 12解释：MCS *是一种常见现象，与诊断VS/UWS的诊断相比，与更好的预后和更好的大脑保存相关。在做出医疗决定之前，应向所有反应迟钝的患者提供互补考试。
肽聚糖识别蛋白1赋予胰腺癌干细胞上的免疫回避特性
目的：评估使用冠状CT血管造影（CCTA）中具有光子计数检测器（PCD）CT的冠状非钙（VNCA）图像在冠状冠状动脉（VNCA）图像中的可行性和准确性。材料和方法：这项回顾性的机构审查委员会批准的研究包括连续的患有CCTA的钙化冠状动脉斑块，患有PCD-CT和侵袭性冠状动脉造影。虚拟单词图像（VMI）和VNCA图像被重建。两位读者在VMI和VNCA图像上量化了直径狭窄。3D-QCA作为参考标准。测量值。结果：三十例患者[平均年龄，64岁±8（标准偏差）；包括26名男性]包括来自钙化斑块中的81个冠状动脉st虫。由于VNCA图像上错误的斑块减法，必须排除81个stenose（12％）的十个（12％）。在3D-QCA上确定的中位直径狭窄为22％（四分位间范围为11％ - 35％；总范围为4％ - 88％）。与3D-QCA相比，VMI高估了直径的狭窄（平均差异-10％，p <.001，ICC：.87和 - 7％和 - 7％，p <.001，ICC：.84分别为读取器1和2），而VNCA图像显示了类似的VNCA图像，而VNCA的平均狭窄stetnose（平均stensenose and per and per and p = .68，p = .68，p = .68，p = .68，per = .68， .07，ICC：.93分别为读取器1和2）。结论：主要至中度狭窄的第一个经验表明，在可行的PCD-CT中，CCTA中的虚拟钙去除，有可能改善钙质狭窄的量化。
使用时间序列遥感来识别和跟踪大尺度的单个鸟巢
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
在精神病的连续体中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我识别受损：荟萃分析
LaylaLavallé，ClémentDondé，lukaszgawęda，JéromeBrunelin，Marine Mondino。在精神病的束缚中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我认识受损：荟萃分析。心理医学，2020，51（16），第2864-2874页。10.1017/S003329172000152X。hal-04440333
快速、自动识别单个活脑细胞
神经细胞的形状像幼苗：大而圆的种子（细胞体）被一簇卷曲的根（树突）包围，而一根长茎（轴突）则向另一个方向延伸。这张图片以椭圆形显示了不同动物之间某些神经元细胞体位置的变化。每个神经元都是随机着色的。神经元在图中从上到下、从左到右排列，因为它们在线虫中的位置是从鼻子到尾巴（前后）和从背部到腹部（背腹）。来源：CC BY-ND 4.0 Toyoshima 等人，2020 年，DOI：10.1186/s12915-020-0745-2
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
雇主的技巧明智地使用工人的生物识别技术和技术
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性，对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术（例如指纹和面部识别）提供了增强的安全性，但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样，BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作，可以提高生产力和灵活性，但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据，因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法，其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说，到目前为止，很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟，以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA，该法于2008年制定，此后导致各种国家采用BIPA样语言，以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下，生物识别标识符是（1）视网膜或虹膜扫描，（2）指纹，（3）语音纹理，或（4）手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式（即，识别一个人）构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前，雇主必须首先：