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对象检测和跟踪-ARXIV
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
醒着手术期间大脑图的沉浸式虚拟现实和眼部跟踪：前瞻性评估研究
背景：清醒脑外科手术期间的语言映射目前是标准程序。然而，对于其他对于社交互动很重要的认知功能，例如视觉空间认知和非语言语言，包括面部表情和眼睛凝视，很少进行映射。这种遗漏的主要原因是缺乏与手术室和清醒脑外科手术程序的限制性环境完全兼容的任务。目的：本研究旨在评估配备有眼睛跟踪装置的虚拟现实耳机的可行性和安全性，该耳机能够为正在进行清醒颅骨切开术的患者中促进身临其境的视觉空间和社交虚拟现实（VR）体验。方法：我们在语言或运动区域附近招募了15例患有脑肿瘤的患者。语言映射是通过命名任务执行的，执行80，在计算机平板电脑上显示，然后通过VRH在2D和3D上进行。患者还沉浸在视觉空间和社会VR经验中。结果：没有患者患有VR疾病，而2例患者术中癫痫发作没有任何后果。没有理由将这些癫痫发作归因于虚拟现实耳机的使用。患者能够执行VR任务。眼睛跟踪功能是功能性的，使医疗团队能够直接分析患者对虚拟现实耳机视野的关注和探索。结论：我们发现在清醒脑外科手术期间将患者浸入互动虚拟环境中是可能且安全的，为新的基于VR的大脑映射程序铺平了道路。试验注册：ClinicalTrials.gov NCT03010943; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03010943。
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
优化概率模型是统计中良好的领域。然而，它与生成模型的培训的联系在很大程度上仍然不足。在本文中，我们表明可以将时间变化的生成模型的演变投射到指数族的歧管上，自然会在生成模型的参数与概率模型的参数之间建立链接。然后，我们根据自然梯度下降方案将其投影在流形上移动。这种方法还使我们能够有效地近似KL差异的自然梯度，而无需依靠MCMC进行棘手的模型。此外，我们提出了该算法的粒子版本，该版本具有指数家族中任何参数模型的封闭形式更新规则。通过玩具和现实世界实验，我们验证了所提出的算法的有效性。
跟踪北欧清洁能量进度
GHG Greenhouse gas: CO2, CH4, N2O, and fluorinated-gases (F-gases) H 2 Hydrogen IEA The International Energy Agency LULUCF Land Use, Land-Use Change and Forestry NCES Nordic Clean Energy Scenarios PtX Power-to-X RD&D Research, Development and Demonstration RE/RES/VRES Renewable Energy/Renewable Energy Sources VRES Variable renewable energy sources such as wind and solar
跟踪北欧清洁能量进度
GHG Greenhouse gas: CO2, CH4, N2O, and fluorinated-gases (F-gases) H 2 Hydrogen IEA The International Energy Agency LULUCF Land Use, Land-Use Change and Forestry NCES Nordic Clean Energy Scenarios PtX Power-to-X RD&D Research, Development and Demonstration RE/RES/VRES Renewable Energy/Renewable Energy Sources VRES Variable renewable energy sources such as wind and solar
自动太阳跟踪系统
1-3 本科学者，电子与通信工程系，IFET 工程学院，维卢普拉姆，泰米尔纳德邦，印度。 通讯作者（Kabilan M.）电子邮件：kabilan2004.2@gmail.com * DOI：https://doi.org/10.38177/ajast.2025.9102 版权所有 © 2025 Kabilan M. 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要注明原作者和出处。 文章收到日期：2024 年 11 月 9 日 文章接受日期：2025 年 1 月 16 日 文章发表日期：2025 年 1 月 26 日
在英国通道和北海地区跟踪野生扁平鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题
fi g u r e 1“绿色芽”模板，用于图2所示的分析。Y轴给出了PAS（百分比）的陆地或海洋生态系统的全球覆盖范围，其中量表的范围从0％到最大50％，这是最大全球PA覆盖率的最高普遍数字（Dinerstein等，2017，2019）； X轴范围从低到高效率。“高”在有效性量表上表明，在严格的保护下（IUCN PA类别I和II），大多数PA都是最佳位置的，管理良好且资源充足。“低”表示大多数PA都位于低生物多样性价值的领域，具有较低的保护水平（Sensu IUCN PA类别V和VI），管理不善且融资不足。包围的“ C”用于表示PA覆盖范围的当前全局状态和估计有效性。数字“ 1”和“ 2”表示分别接近30％和50％PA覆盖率的情况，而不会克服影响当前有效性水平的障碍。数字“ 3”和“ 4”表示分别接近30％和50％PA覆盖率的情况，同时克服了当前PA有效性的障碍。增加颜色转变位置的不确定性是通过增加圆的模糊性来指示的。箭头在这里包括指导眼睛。其他信息：请参阅补充文本和图形和shoots_pa.xls（https://zenodo.org/recor d/7690684）。
废水元蛋白质组学：跟踪微生物和人类蛋白质生物标志物
*联系人：m.pabst@tudelft.nl摘要基于废水的监视已成为监测病原体，抗生素耐药性基因以及测量种群水平暴露于药物和化学物质的强大工具。虽然监视方法通常靶向小分子，DNA或RNA，但废水也包含大量蛋白质。然而，尽管环境蛋白质组学最近取得了进步，但对废水中蛋白质生物标志物的大规模监测仍然远非常规。分析原始废水由于有机和无机物质，微生物，细胞碎片和各种化学污染物的异质混合物而提出了挑战。为了克服这些障碍，我们开发了一种废水元蛋白质组学方法，包括有效的蛋白质提取和优化的数据处理管道。管道利用从头测序来自定义大型公共序列数据库，以实现全面的元蛋白质组学覆盖范围。使用这种方法，我们分析了从两个城市地点收集的三个月内收集的废水样品。这揭示了一个核心微生物组，其中包括大量微生物，肠道细菌和潜在的机会病原体。此外，我们确定了近200种人类蛋白质，包括有前途的人口水平的健康指标，例如免疫球蛋白，泌尿瘤蛋白和与癌症相关的蛋白质。废水流是化学物质，有机化合物，微生物和生物分子（例如DNA和蛋白质）的复杂集合，其中很大一部分来自人类活动。关键词：荟萃蛋白质组学，废水，基于废水的流行病学，生物标志物，肠道微生物在全球介绍，每年生产约380万亿升的废水，并且随着世界人口的稳步增长，在未来50年中估计它将在未来50年中估计几乎是两倍。对微生物病原体，病毒和物质（例如药物，农药和压力和饮食的生物标志物）的废水分析已成为常规实践。Cristian G. Daughton在2001年2 - 4年被称为基于废水的流行病学（WBE）。今天，WBE包括各种生物学生物标志物，以评估人群5级的健康状况。基于废水的流行病学（WBE）已被证明可有效识别和监测流行病暴发。 ，例如，在1980年代，芬兰和以色列的废水监视提供了对脊髓灰质炎病毒传播6 7的见解。 此外，在冠状病毒大流行期间，各种研究小组和政府建立了COVID-19-19监视计划8 9 10。 这个知情的政府机构和公众关于SARS-COV-2 11、12的传播。 此外，某些细菌的存在还可以告知抗菌耐药性和各种疾病的传播13-17 18 19。 除了匿名的优势外，废水的收集相对便宜，并且可以适用于较大的人口规模。 对小分子（例如药物）的检测采用色谱分离，并结合了质谱20。基于废水的流行病学（WBE）已被证明可有效识别和监测流行病暴发。，例如，在1980年代，芬兰和以色列的废水监视提供了对脊髓灰质炎病毒传播6 7的见解。此外，在冠状病毒大流行期间，各种研究小组和政府建立了COVID-19-19监视计划8 9 10。这个知情的政府机构和公众关于SARS-COV-2 11、12的传播。此外，某些细菌的存在还可以告知抗菌耐药性和各种疾病的传播13-17 18 19。除了匿名的优势外，废水的收集相对便宜，并且可以适用于较大的人口规模。对小分子（例如药物）的检测采用色谱分离，并结合了质谱20。对病毒，微生物或抗菌耐药基因的分析通常采用靶向方法，例如各种基于核酸的聚合酶链反应方法21-26。最近，使用下一代测序方法的非靶向方法变得更加负担得起，并且在研究水和废水环境方面越来越流行24，27-30。
原始文章跟踪受体激动剂TLYIST TLY12与PD-1抑制作用促进了PAN的免疫功能小鼠模型中的肿瘤回归
摘要：胰腺导管腺癌（PDAC）具有免疫抑制，抗凋亡的表型。tly012是卵形重组肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体（TRAIL），这是一种用于慢性胰腺炎和全身性硬化症的孤儿药。先天免疫跟踪信号传导抑制癌症。我们假设免疫检查点抗PD-1抗体和TLY012的结合将在免疫功能抗性PDAC的小鼠中具有协同的抗肿瘤功效。PDAC肿瘤C57BL/6小鼠用10 mg/kg抗小鼠PD-1抗体治疗，每周两次两次，每周三次使用10 mg/kg Tly012，与单独使用两种药物相比，肿瘤生长和肿瘤的体积减少了70天（所有P <0.005）。b细胞激活因子（BAFF）促进PDAC肿瘤，在7天时通过双重治疗减少到44％的对照小鼠，并在3个月时降低。长期双重治疗显示促炎细胞因子干扰素γ的血浆水平最高（平均5.6次控制水平，p = 0.046），CCL5（平均14.1个控制水平，P = 0.048）和Interleu Kin-3（IL-3，平均71.1次控制水平，平均71.1次控制水平，P = 0.0053）。流式细胞仪显示出循环调节性T细胞减少，NK细胞增加以及双重治疗组肿瘤中CD8+ T细胞的较高比例的趋势。总而言之，抗PD-1和TLY012的组合阻止了免疫静态小鼠模型中PDAC的生长，同时增加了肿瘤浸润的CD8+ T细胞，降低了循环T调节细胞并改变了CCL5，CCL5，Interferon-Gamma和Il-3的ccl5和IL-3效应的循环plasma clasma cytokine。结合TLY012和抗小鼠PD-1会修饰免疫细胞和细胞因子水平，以诱导更具促进的燃料免疫环境，从而有助于降低PDAC肿瘤的生长。