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展示半自动化预的有效性...
最近的研究表明，适当的手动清洁内窥镜可减少 4-6 LOGS 或 99.99% 的微生物数量和有机负荷 (Puri 2017)，这凸显了彻底的预清洁的重要性。只有通过适当的预清洁过程才能达到高水平消毒，因为这可以防止生物膜的形成。虽然预清洁过程只需要很短的时间，但它在内窥镜再处理中的重要性至关重要。如果仪器不干净，那么它肯定无法达到无菌状态。然而，其他一些研究表明，目前的再处理和过程控制程序往往不够充分和安全。最近的研究表明，其中一个主要原因是员工教育不足。(Knight 201X)可以肯定地说，当前的时间问题和缺乏正确的知识导致了当前与内窥镜感染有关的问题。手动清洁通常很有效，但在实践中难以控制。
这是预发布的版本。
这是预发布版本。这是以下文章的同行评审版本：Gao, Y., & Zhang, B. (2022). 探究机械稳定的固体电解质界面及其对设计策略的影响。Advanced Materials, 35(18), 2205421，最终版本已发布于 https://doi.org/10.1002/adma.202205421。本文可用于非商业用途，符合 Wiley 自存档版本使用条款和条件。未经 Wiley 明确许可或适用法律规定的法定权利，不得对本文进行增强、丰富或以其他方式将其转化为衍生作品。不得删除、隐藏或修改版权声明。该文章必须链接到威利在线图书馆上的威利记录版本，并且必须禁止第三方从威利在线图书馆以外的平台、服务和网站嵌入、框架或以其他方式提供该文章或其页面。
预位（MTC IAF-PP）
数据将通过公司声明进行报告，伴随着年度进度报告，中期审查和最终报告。应通过研究合作协议（RCAS）而非服务协议（SAS）/合同来考虑导致研发行业支出的公司捐款。必须提交RCA，以验证已声明的IRS承诺。在临床试验协议（CTA）中发现的IRS捐款的可采性将逐案考虑。研发支出的站点必须在新加坡。公共部门的贡献（现金/工具）不包括IRS计算。
2028年预注册表格
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通过自我监督的对比预训练
摘要 - 机器人技术的快速发展的领域需要可以促进多种方式融合的方法。具体来说，在与有形对象进行交互时，有效地结合了视觉和触觉感觉数据是理解和导航物理世界的复杂动态的关键，从而使对不断变化的环境的响应更加细微和适应性。尽管如此，在合并这两种感官方式上的许多早期工作都依赖于使用人类标记的数据集的监督方法。本文介绍了MVITAC，这是一种新型方法，它利用对比度学习，以一种自我监督的方式整合视觉和触摸感。通过同时利用两种输入，MVITAC利用内部和模式间损失来学习表示表示，从而增强了材料的属性分类和更熟练的掌握预测。通过一系列实验，我们展示了我们方法的有效性及其优于现有的最先进的自我监督和监督技术。在评估我们的方法论时，我们专注于两个不同的任务：物质分类和掌握成功预测。我们的结果表明，MVITAC促进了改进的模态编码器的发展，从而产生了更强大的表示形式，如线性探测评估所证明的。https://sites.google.com/ view/mvitac/home
基于说话人识别的AI语音识别服务网络威胁分析
自动语音识别（ASR）是将人类的语音分析为语音信号，然后自动将其转换为人类可以理解的字符串的技术。语音识别技术已经从识别单个单词的初级水平发展到识别由多个单词组成的句子的高级水平。在实时语音对话中，高识别率提高了自然信息传递的便利性，扩大了基于语音的应用范围。另一方面，随着语音识别技术的积极应用，对相关网络攻击和威胁的担忧也日益增加。根据现有的研究，对技术开发本身的研究正在积极进行，例如自动说话人验证（ASV）技术的设计、准确率的提高等。但是，对攻击和威胁的深入和种类的分析研究并不多。在本研究中，我们针对配备自动识别技术的AI语音识别服务，提出了一种通过简单操纵语音频率和语音速度来绕过语音认证的网络攻击模型，并通过在商用智能手机的自动识别系统上进行大量实验来分析网络威胁。以此，我们旨在告知相关网络威胁的严重性，并提高对有效对策研究的兴趣。
虹膜识别的分割级融合 - FastPass
摘要 — 本文研究了在特征提取之前在规范化/分割级别进行融合的潜力。虽然在数据/特征级别、分数级别和等级/决策级别有几种生物特征融合方法，结合了原始生物特征信号、分数或等级/决策，但这种类型的融合仍处于起步阶段。但是，对更宽松、侵入性更小的记录条件的需求日益增加，尤其是对于移动虹膜识别，这表明需要进一步研究这种非常低级别的融合。本文重点介绍了虹膜生物特征系统的多分割融合方法，研究了结合多种规范化算法的分割结果的好处，在公共 CASIA 和 IITD 虹膜数据集上使用两种不同的公共虹膜工具包 (USIT、OSIRIS) 中的四种方法。根据识别准确度和地面实况分割数据的评估表明，分割算法所犯错误类型具有很高的敏感性。