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TripPy：一种用于价值独立神经对话状态跟踪的三重复制策略
面向任务的对话系统依靠对话状态跟踪 (DST) 来监视交互过程中的用户目标。多领域和开放词汇设置使任务变得相当复杂，并且需要可扩展的解决方案。在本文中，我们提出了一种新的 DST 方法，该方法利用各种复制机制用值填充槽位。我们的模型无需维护候选值列表。相反，所有值都是从对话上下文中动态提取的。槽位由以下三种复制机制之一填充：(1) 跨度预测可以直接从用户输入中提取值；(2) 可以从跟踪系统信息操作的系统信息内存中复制值；(3) 可以从对话状态中已包含的不同槽位复制值，以解决域内和跨域的共指。我们的方法结合了基于跨度的槽位填充方法和记忆方法的优点，从而完全避免使用值选择列表。我们认为，我们的策略简化了 DST 任务，同时在包括 Multiwoz 2.1 在内的各种流行评估集上实现了最先进的性能，其中我们实现了超过 55% 的联合目标准确率。
在空间和时间上使用X射线跟踪的Simba胶囊在小肠中的微生物组分析
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，由于其复杂的病因涉及遗传，环境和生活方式因素，对早期发现和干预提出了重大挑战。这项研究利用人工智能（AI）的创新潜力（AI）通过偶像平台来模拟AD的进展。在这项研究中，我们关注两种APOE基因型对疾病发展和进展的影响。我们的纵向虚拟主题模拟以广泛的医学文献和遗传信息为基础，探讨了特定的遗传变异，APOEε3/4和ε4/4及其在AD异质性中的作用之间的细微相互作用。尽管与新兴技术相关的潜在局限性，包括AI模拟对现实世界情景的转换性和遗传变异的范围，但这项研究提供了对早期生物标志物的关键见解和AD的进展模式。这项研究的未来细分市场（第2部分和第3部分）将扩大分析，以涵盖更广泛的遗传因素及其相互作用，从而增强对AD的理解并为个性化干预策略铺平道路。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。 我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。
具有荧光跟踪的双功能纳米螺旋体及其对肝细胞癌细胞的靶向杀伤作用
最近，针对性的纳米壳的设计用于癌症化学疗法提供了另一种方法。一方面可以通过使用药物包裹的纳米颗粒来拉长血液循环时间并改善肿瘤药物内疏水性药物的生物利用度。另一方面，它可以通过将药物封装的纳米颗粒与靶向配体连接在一起，从而促进肿瘤药物的递送。5,6 These nanovehicles are o en made from macromo- lecular materials such as poly(lactide- co -glycolide) (PLGA), chi- tosan and poly-hydroxyethyl methacrylate/stearic acid, forming dendrimer, liposomes, 7,8 polymers 9 and inorganic nano- particles.10中的壳聚糖（CS）是通过脱乙酰化获得的阳离子自然多糖，是地球上第二大最丰富的生物聚合物损失。11,12 Cs也被称为有希望的生物材料，因为它的生物降解性，无毒性，生物相容性和免疫性。13 - 15但是，CS的水分溶解度差会限制其在药物输送中的应用。16在我们先前的研究中，低分子量的两亲性寡核酸壳可自我组装成水中的纳米细胞，已合成
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
基于无人机的 GPS 拒绝环境中目标跟踪的协作 Visual-SLAM 系统：以目标为中心的方法
摘要：使用无人机 (UAV) 自主跟踪动态目标是一个具有挑战性的问题，在许多场景中都有实际应用。在这种情况下，必须解决的一个基本方面与空中机器人的位置估计和控制飞行编队的目标有关。对于非合作目标，必须使用机载传感器估计其位置。此外，对于估计无人机的位置，全球位置信息可能并不总是可用的（GPS 拒绝环境）。这项工作提出了一种基于视觉的合作 SLAM（同步定位和地图绘制）系统，该系统允许一组空中机器人自主跟踪在 GPS 拒绝环境中自由移动的非合作目标。这项工作的贡献之一是提出并研究使用以目标为中心的 SLAM 配置来解决与众所周知的以世界为中心和以机器人为中心的 SLAM 配置不同的估计问题。从这个意义上说，所提出的方法得到了从广泛的非线性可观测性分析中获得的理论结果的支持。此外，还提出了一种控制系统，用于保持相对于目标的稳定无人机飞行编队。在这种情况下，使用 Lyapunov 理论证明了控制律的稳定性。通过采用大量计算机模拟，所提出的系统显示出可能优于其他相关方法。
一种用于动态目标跟踪的新型MPC公式，搜索和救援机器人的面积覆盖率增加
抽象机器人越来越多地部署用于搜索和救援（SAR），以加快灾难后救出受害者的救助。这些机器人需要有效的任务计划方法，以确定时间和空间良好的轨迹，在处理不确定性的同时，将它们更快地转移到了（移动）受害者的同时。模型预测控制（MPC）是一种有效的基于优化的控制方法，用于沿着由高级控制器确定的参考轨迹引导机器人。直接通过MPC直接确定机器人的轨迹具有优化多个SAR标准的优势，同时处理约束。因此，当没有提供参考轨迹时，我们为室内SAR机器人提供了一种基于MPC的路径计划方法，该方法允许机器人系统地追逐移动的受害者。所提出的方法结合了面向目标的和面向覆盖的搜索，并通过部署基于强大的管子的MPC公式，可以系统地处理环境不确定性。此外，我们通过采用现有的疏散模型来对受害者的MPC运动进行建模。我们使用凉亭，MATLAB和ROS提出了一个案例研究，其中评估了所提出的MPC控制器的性能与四种最新方法（两种基于MPC和A*的目标方法和两种针对面积覆盖的启发式算法的方法）。结果表明，尽管对不确定性进行了强大的努力，但我们的总体方法在受害者发现，区域覆盖范围和任务时间方面总体上优于其他方法。
全球适应投资和跟踪方法概览
如图 6 所示，对于赞比亚和尼日尔来说，ND-GAIN 评估的最脆弱部门（赞比亚的水资源和尼日尔的食物）确实是 2015-16 年景观跟踪的资金流向最多的部门。如果将灾害风险管理视为间接基础设施投资的一种形式，因为它会影响基础设施对气候相关灾害的恢复能力，那么景观跟踪的巴基斯坦也获得了流向其最脆弱部门的多数资金（灾害风险管理和基础设施、能源和建筑环境是 ND-GAIN 基础设施部门的代理）。虽然这些信息不足以判断景观跟踪的适应性资金比例与每个国家的需求的匹配程度，但它确实表明，从大体上讲，这三个国家的适应性资金都流向了最脆弱的部门。
在说话、聆听和自我聆听过程中，大脑对语音包络的同步时间
本研究调查了语音产生、聆听和自听过程中语音包络跟踪的动态。我们使用的范例是，参与者聆听自然语音（聆听）、产生自然语音（语音产生）和聆听自己语音的回放（自听），同时用脑电图记录他们的神经活动。在时间锁定脑电图数据收集和听觉记录与回放之后，我们使用高斯 copula 互信息测量来估计脑电图中的信息内容与听觉信号之间的关系。在 2 – 10 Hz 频率范围内，我们确定了语音产生和语音感知过程中最大语音包络跟踪的不同延迟。最大语音跟踪发生在感知过程中听觉呈现后约 110 毫秒，以及语音产生过程中发声前 25 毫秒。这些结果描述了说话者和听众语音跟踪的特定时间线，符合语音链的概念，因此也与交流延迟有关。