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生物信息学中的量子计算：系统评价映射
量子计算 (QC) 领域正在不断扩展，人们正努力将其应用于以前由传统算法和方法覆盖的领域。生物信息学就是一个在 QC 方面正在发展的领域。本文对生物信息学中 QC 的方法和算法进行了广泛的映射回顾，这是此类回顾的首例。它概述了该领域，并帮助研究人员确定该知识领域早期的进一步研究方向。本文介绍的工作展示了当前最先进的解决方案，重点介绍了未来的一般方向，并强调了当前方法的局限性。收集的数据包括已识别方法的综合列表以及对其优缺点的描述、分类和阐述。结果不仅以描述表的形式呈现，还以汇总和可视格式呈现。
Nest Hub Max
Nest Hub Max 是一款 10 英寸的智能显示设备，可帮助用户进行视频通话、播放音乐、观看视频和电视、查看日历和提醒等。由于 Nest Hub Max 配备摄像头，因此个人用户（即使在家庭共享设备上）也可以通过名为 Face Match 的选择加入功能使用自己的脸部来定制自己的体验。此功能使用机器学习 (ML) 以视觉方式识别个人的脸部，以便使用 Google 助理在设备上进行个性化的主动交互。我们知道，要将我们的愿景变为现实，即打造一款具有面部识别技术的有用且普遍可访问的设备，将会面临挑战，因此，我们试图以人工智能原则 以及我们的面部识别方法（于 2019 年发布）作为护栏来设计它。
手势识别技术和机器学习的进步
近年来，机器人已成为我们日常生活的重要组成部分，随着各种应用程序。人类机器人相互作用在机器人领域产生了积极的影响，以与机器人进行交互和通信。手势识别技术与机器学习算法相结合，近年来表现出了显着的进步，尤其是在人类机器人相互作用（HRI）方面。本文全面回顾了手势识别方法的最新进步及其与机器学习方法的集成以增强HRI。此外，本文代表了基于视觉的手势识别与深度感应系统的安全可靠的人类现象相互作用，分析了机器学习算法的作用，例如深度学习，增强学习以及转移学习在改善人类与人类与机器人之间有效交流的手势识别系统的准确性和鲁棒性方面的转移学习中。
fantômas：理解面部匿名化可逆性
face图像是可用于识别个人并推断出有关私人信息的丰富信息来源。为了减轻这种隐私风险，匿名化对清晰的图像进行了转换来混淆敏感信息，同时又有一些实用程序。尽管发表了令人印象深刻的主张，但有时不会以令人信服的方法来评估它们。逆转匿名图像以类似于它们的真实输入（甚至可以通过面部识别方法识别）代表了有缺陷的匿名化指标。最近的一些结果确实表明，对于某些方法是可能的。但是，尚不清楚哪种方法是可逆的，以及原因。在本文中，我们对面部匿名化可逆性现象进行了详尽的研究。除其他外，我们发现15个经过测试的面部匿名化中有11个至少部分可逆，并强调重建和反转如何是使逆转成为可能的基本过程。
高级生物治疗（J000447）
学生将熟悉作用机理和血液产物的临床潜力，细胞疗法，免疫疗法，干细胞移植，基因治疗和核酸治疗。尤其是本课程旨在涵盖与这些晚期疗法有关的药品（晚期治疗药物）。组织相容性和病原体转移的预防是从人类捐助者获得的治疗产品的关键问题。此外，还讨论了用于获得有效产品并最大程度地减少病原体转移的最佳收集和加工技术，病原体减少和产品识别方法，调节方面和质量保证指标的技术。对患者的“生物学”给药需要适当的药物医学知识，包括适应症，产品的选择和适当的准备步骤，定义用于给药的方式，监测效果和毒性，定义支持性药物（包括生物学）。
推荐引用 推荐引用 Yaiprasert, Chairote 博士 (2021) “结合五种机器学习方法的人工智能橡胶识别”，卡尔巴拉国际现代科学杂志：第 7 卷：第 4 期，第 3 篇文章。网址：https://doi.org/10.33640/2405-609X.3154
橡胶树普遍种植于东南亚国家，属于橡胶树属，大戟科橡胶树属中，巴西橡胶树是唯一可生产商业乳胶的树种 [1]。每个种植区的橡胶树品种不同，其产量也不同。识别栽培中的不同橡胶品种有助于实现生产力目标。DNA分析和目视分类是两种常用的橡胶树品种分类方法。由于DNA分析过程耗时，因此橡胶树的目视分类法更受青睐。然而，如果没有专门的农业知识，很难对橡胶幼苗进行目视分类。一般来说，训练有素的专业人员使用橡胶叶作为植物器官的视觉和形态特征进行分类。尽管如此，识别这种植物的器官仍然很困难，因为每个品种的叶子在外观上都很相似。因此，缺乏专业的分类学家仍然是农业耕作中的一个问题。植物的器官和特征可用于检查其生理方面。一些研究关注植物光合作用中的生长因素 [2]，而冠层结构则被用于碳-水循环的研究 [3]，通过测量不同器官的生长状态来估算植物生长所需的各种营养物质 [4]。传统的研究方法往往需要砍伐树木的部分枝条，采用技术可以减少由此造成的损害。植物分类可以通过叶片识别系统的计算模型来进行。大多数植物物种都有独特的叶片，其形状、颜色、纹理和边缘均不相同 [5,6]。近年来，已经提出了各种基于形状 [7e10] 或纹理 [11,12] 的植物叶片识别方法。这些方法仅研究叶片图像的单一视觉特征，准确率较低。因此，一些叶片识别方法涉及整合叶片的多视觉特征进行植物物种识别 [13e15]。这种分类包括颜色和形状[16]、颜色和纹理分析[17]、表面和轮廓特征[18]、颜色、纹理和形状的融合属性[19]、叶脉[20]、颜色组合、叶脉属性和形状
2010 年 4 月 6-7 日近倒塌建筑物监测与感应研讨会
第 2 天 – 2010 年 4 月 7 日，星期三 主题：研讨会第二天主要讨论 a) 应急管理人员需要的信息，包括所需信息的类型和优先级以及应急管理人员需要以何种形式传输信息，b) 可能导致应急管理人员暂停或停止救援或稳定工作的信息，c) 不确定性在实时决策中的作用，以及 d) 向结构工程师和其他利益相关者传达信息的方法。此外，研讨会与会者还讨论了需要开发以更好地处理信息的监测和传感技术。这包括 a) 需要感测和收集的数据，b) 濒临倒塌建筑物的损坏识别方法，c) 濒临倒塌建筑物的结构识别/分析方法，以及 d) 事件前与事件后传感器（由应急管理人员和 FEMA 城市搜救 [US&R] 人员部署）。
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
通过 pH 依赖性蛋白质沉淀在蛋白质组水平上高效识别药物靶标
基于质谱的蛋白质组学方法是基于配体结合蛋白比游离蛋白对加热诱导沉淀具有更高的抵抗力这一原理。17 它已成功用于识别某些药物的靶标或非靶标，例如抗组胺药氯马斯汀 18 和帕比诺司他。19 我们开发了另一种基于蛋白质沉淀的靶标识别方法，即溶剂诱导蛋白质沉淀法（SIP）。12 SIP 方法已成功用于筛选萘醌天然产物紫草素（SHK）的靶标蛋白，并揭示 SHK 与 NEMO/IKK b 复合物结合。20 最近，通过将 SIP 与现代定量蛋白质组学相结合，建立了溶剂蛋白质组分析（SPP）和溶剂蛋白质组整体溶解度改变（溶剂-PISA）方法以监测靶标参与。21