XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System隐肌
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
在印度的新隐私法更近一步
在当今广泛的数字通信时代，保护个人信息已变得至关重要。数字个人数据保护（草案）规则，2025年，旨在建立一个平衡个人权利，组织义务和国家利益的框架。这些规则适用于在印度管理个人数据或为印度居民服务的组织，并将有效期出版，并提供某些规定（规则3至15、21和22）。
5将在2025年持续的隐私法趋势
在2024年世界上发生了很多变化。也适用于隐私发展。我们预计从2024年开始的几个发展将延续到2025年，我们在本文中概述了五个：即人工智能领域的发展，被动数据收集，将来自多个来源的数据，隐私计划期望和管理供应商结合在一起。公司将在为2025年准备隐私计划时要牢记这五个。1。正在进行的人工智能法律通过欺骗理论的持续审查，我们开始关注即将到来的事态发展，并以每个人的脑海中的主题：AI：AI。2024在这一领域看到了很多监管活动 - 仅在美国，就引入了近700个与AI相关的州法案。只有少数被授予法律。，有几个是公司应牢记的杰出表现。科罗拉多州和欧盟都通过了全面的AI法律。欧盟法律的一部分将于2025年2月生效，而科罗拉多州法律将于2026年2月生效。它们通常与算法歧视以及透明度和风险缓解措施有关。更狭窄的伊利诺伊州更新了其就业法，H.B。3773，以禁止雇主对AI的歧视用途，法律的义务定于2026年1月生效。3月，犹他州通过了《人工智能政策法》，该法案要求为消费者确认他们正在与AI互动。公司可以采取什么措施来满足这些法律要求并最大程度地降低2025年的风险？该法律与加利福尼亚的类似聊天机器人法不同，该法律需要肯定性披露 - 《人工智能政策法》，该法案于2024年5月1日生效。除了法规行动外，联邦贸易委员会还采用了《 FTC法》第5条规定的不公平和欺骗理论，并以其“ AI遵守操作”的执法运动瞄准了多家公司。首先，请记住，虽然2024年通过的几项法律直到2026年才生效，但其义务可能是繁重的。使用2025开始准备是明智的。第二，期望全球范围内更多的美国各州和国家将通过看起来与书籍中的法律相似的法律。第三，请记住，尽管联邦一级的执法和立法指导可能存在不确定性，但各州一直在这个空间中一直存在 - 可能会继续活跃。最后，第四，请记住法律的要求。法律的要求包括透明度之类的概念 - 让人们知道他们是否是
Stegastylegan：迈向通用和实用的生成图像隐志
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力，生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是，通常用于特定任务的生成隐志方案，并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种通用的生成图像steganography方案，称为隐肌Stylegan（Stegastylegan），该方案符合同一框架内的安全性，容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中，使用新颖的分布保护秘密数据模块（DP-SDM）用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外，发明了一种通用和有效的秘密数据提取器（SDE），以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器（IAS），一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构（发电机和提取器）的模型，以进行无损和有损的通道隐秘通信，即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外，通过与GAN倒置交配，也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明，无论是对于无损或有损的通信陈列而言，提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。
Wnt11 作用于皮肌节细胞，引导轴上肌节形态发生
摘要 背部轴肌或称背轴肌是覆盖脊髓和椎骨以及活动脊椎动物躯干的基本结构。迄今为止，形成背轴肌节的形态发生过程的潜在机制尚不清楚。为了解决这个问题，我们使用了青鳉 zic1/zic4 增强子突变体双臀鳍 ( Da )，它表现出腹侧化的背部躯干结构，导致背轴肌节形态受损和神经管覆盖不完全。在野生型中，背部皮肌节 (DM) 细胞在体节发生后降低其增殖活性。随后，一部分未分化为肌节群的 DM 细胞开始形成独特的大突起，向背部延伸以引导背轴肌节向背部运动。相反，在 Da 中，DM 细胞保持高增殖活性并主要形成小突起。通过结合 RNA 和 ChIP 测序分析，我们揭示了 Zic1 的直接靶标，这些靶标在背部体节中特异性表达，并参与发育的各个方面，例如细胞迁移、细胞外基质组织和细胞间通讯。其中，我们确定 wnt11 是调节 DM 细胞增殖和前伸活动的关键因子。我们提出，背侧肌节的背部延伸由非成肌性 DM 细胞亚群引导，并且 wnt11 使 DM 细胞能够驱动背侧肌节覆盖神经管。
使用混合密码学和LSB速记技术建立安全的文件传输
摘要：以安全的方式传输文件或数据。安全性是传输文件或数据时的主要问题。使用加密技术来保护数据是非常有益的。它们可以在节点之间转移。隐肌和加密技术被更多地用于保护数据。使用单个算法以高安全级别传输数据是无效的。通过应用隐肌和对称密钥加密算法，在这项工作中采用一种新颖的安全方法。数据受建议的系统使用块 - 明智的安全算法AES保护，该算法是高级加密标准是一种算法，它使用相同的密钥来加密和解密受保护的数据。des，站立数据加密标准是使用对称密钥，这意味着相同的密钥用于加密和解密数据，RC2是一个可变的 - 密钥 - 大小块密码。LSB隐志技术用于关键信息安全关键字：网络，AES算法，DES算法，RC2使用对称密钥加密算法和隐肌的新安全机制，LSB算法1。简介网络用于在包括行业，军事大学等各种环境中发送大量数据。可以在节点之间移动。数据传输存在许多问题。原始数据通过密码学转换为不可读的格式。对称密钥密码学和公共密钥密码学是两种类型的加密类学。2。3。此方法使用密钥将数据转换为难以理解的形式，以通过多种方式解决这些问题。如今，使用密集术和密码学用于数据保护的流行越来越受欢迎。使用单个算法以高度安全性传输数据是无效的。在这项研究中，使用对称的密钥密码学技术和隐身术来引入新型的安全机制。目标该系统的主要目标是安全地存储和检索只有云上数据所有者才能访问的数据。密码学和隐肌技术用于克服与云存储相关的数据安全挑战。DES，RC2和AES算法用于保护数据。使用混合密码范式确保云存储系统，该范式使用AES进行文本或数据加密和RSA进行密钥加密。块Cypher RC2具有可变的钥匙尺寸。对于重要的信息安全性，提出了LSB隐志技术。文献调查文献综述不过是与某个主题相关的研究的目标，目的或摘要。已转介以下已发表的文章为我的项目创建基础。以下是一些论文：-1）M。Malarvizhi等。al [3]提到，如果违反完整性，则本文涉及文件的完整性并恢复文件。所提出的系统使用每个模式
使用等速测力计测量躯干伸肌和屈肌扭矩的有效性
本研究旨在评估使用最新一代等速测力计进行的躯干肌肉力量测试的有效性和重测信度。在 15 名健康受试者中测量了躯干屈肌和伸肌的离心、等长和向心峰值扭矩。肌肉横截面积 (CSA) 和表面肌电图 (EMG) 活动分别与竖脊肌和腹直肌的峰值扭矩和亚最大等长扭矩相关。在测试和重测期间确定了峰值扭矩测量的可靠性。对于所有收缩类型，肌肉 CSA 与峰值扭矩之间始终存在显著相关性（r = 0.74 � 0.85；P < 0.001），对于伸肌和屈肌，EMG 活动与亚最大等长扭矩之间也存在显著相关性（r P 0.99；P < 0.05）。组内相关系数在 0.87 和 0.95 之间，所有收缩模式的标准测量误差均低于 9%。测试和重测之间的峰值扭矩平均差异范围为 � 3.7% 至 3.7%，没有显著的平均方向偏差。总体而言，我们的研究结果证实了使用测试的躯干模块进行扭矩测量的有效性。此外，考虑到峰值扭矩测量的出色重测信度，我们得出结论，这款最新一代等速测力计可以放心用于评估躯干肌肉功能，以用于临床或运动目的。� 2014 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
如何给成人注射肌内和皮下疫苗
注意：对于三角肌注射，在重130-152磅（60-70 kg）的成年人中使用1英寸针；根据患者的生物性别，对重153-200磅（70-90千克）的女性使用1-1½英寸的针头和重量为153-260 lbs（70-90 kg）的男性（70-260 lbs（70-1118 KG））体重超过200磅（91公斤）或重260磅（超过118千克）的女性的1½英寸针。对于大腿前外侧的注射，对任何重量的成年人使用1.5英寸的针头。
RYR1 相关肌病的最新进展
&& ]；然而，RYR1-RM 患者的临床和组织病理学特征与易患恶性高热和/或劳力性横纹肌溶解症的患者有相当大的重叠。这种重叠凸显了对 RYR1 突变患者进行警惕的临床管理以及考虑恶性高热风险的必要性 [11]。根据意大利的一项研究报告，研究人员调查了 153 名患有核心肌病（核心和微核心）的患者中的 RYR1 突变 [12]。其中，他们发现 68 例至少有一个 RYR1 基因突变。此外，他们还检查了核心肌病的基因型-表型相关性，发现孔域中的突变与胎儿运动减少、挛缩和足部畸形有关。研究还强调，RYR1 基因其他区域突变的患者表现出不同的临床表现，包括肌肉强度、呼吸功能的差异以及脊柱侧弯的存在，这表明 RYR1-RM 的复杂性和多样性 [12]。最近的研究结果扩大了 RYR1-RM 的病理谱。研究人员在两例管状聚集性肌病 (TAM) 患者中发现了 RYR1 突变 (p.Thr2206Met 和 p.Gly2434Arg)，该病的特征是 CK 水平升高和由重复的肌肉收缩或暴露于寒冷引起的阵发性僵硬。值得注意的是，这两种突变也主要在恶性高热易感性 (MHS) 个体中检测到，突显了与 RYR1 突变相关的重叠临床表现 [6