4-1BBL逆向信号促进人外周血单核细胞分化发育为树突状细胞，居颂光，居颂文，树突状细胞（DCs）是重要的免疫细胞。本研究采用可激发4-1BBL逆向信号的单抗1F1联合IL-4的新方法，体外诱导外周血单核细胞分化发育成�

人左脑|CD8+细胞|胎盘中TH上游抑制ARHGAP12学习子网通过细胞溶质的转录正调节，崔学磊，王琳，本文通过GRNInfer构建了人类左脑中酪氨酸羟化酶（TH）上游抑制Rho GTPase激活蛋白12（ARHGAP12）的分子亚网包括上游细胞质FMR1相互作用蛋白2�

一个训练好的模型

life 3.0,Life 3.0 discusses Artificial Intelligence (AI) and its impact on the future of life on Earth and beyond. The book discusses a variety of societal implications, what can be done to maximize the chances of a positive outcome, and potential futures for humanity, technology and combinations thereof.

This method establishes a standard procedure for testing and classifying microcircuits according to their susceptibility to damage or degradation by exposure to a defined electrostatic Human Body Model (HBM) discharge (ESD). The objective is to provide reliable, repeatable HBM ESD test results so that accurate classifications can be performed.

通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

PIFu：像素对齐的隐式函数，可实现高分辨率的带披肩的人类数字化 消息： [2020/05/04]添加了用于训练数据生成的EGL渲染选项。 现在，您可以使用无头机器创建自己的训练数据！ [2020/04/13]提供了带有Google Colab的演示（包括可视化）。 特别感谢 ！！！ [2020/02/26]许可证已更新为MIT许可证！ 享受！ 该存储库包含“ ”的pytorch实现。 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用该论文。 @InProceedings{saito2019pifu, author = {Saito, Shunsuke and Huang, Zeng and Natsume, Ryota and Morishima, Shigeo and Kanazawa, Angjoo and Li, Hao}, title = {PIFu: Pixel-Ali

人体姿态检测总结，Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

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pbrt-skin-bssrdf Donner & Jensen 的“A Spectral BSSRDF for Shading Human Skin”在 PBRT 中的实现