Conditional Behavior Prediction of Interacting Agents on Map Graphs with Neural Networks

Solange Verkehrsteilnehmer ihre Manöverabsicht und ihre geplante Trajektorie automatischen Fahrzeugen nicht mitteilen können, ist eine Verhaltensvorhersage für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer erforderlich. Mit einer solchen Vorhersage kann das Verhalten eines automatischen Fahrzeugs vorausschauend generiert und damit komfortabler und energieeffizienter gemacht werden, was den Verkehrsfluss verbessert. Es wird ein künstliches neuronales Netz für Graphen (GNN) vorgestellt, das verschiedene probabilistische Positionsvorhersagen für interagierende Agenten zur Analyse bereitstellt. Das vorliegende Anwendungsbeispiel ist die Verkehrssituationsanalyse für das automatische Fahren, für welches ein diskretisierter Vorhersagezeitraum von einigen Sekunden als relevant angesehen wird. Das GNN propagiert einen vollvernetzten, gerichteten Agentengraphen probabilistisch durch einen dünnvernetzten, gerichteten Kartengraphen. Merkmale des Agentengraphen, der aus Verkehrsteilnehmern und deren Beziehungen besteht, sowie Merkmale des Kartengraphen, der aus Fahrbahnstücken und deren geometrischer, sowie verkehrsregelbezogenen Verbindungen besteht, können für die Vorhersage verwertet werden. Das Modell prädiziert für jeden Agenten zu jedem Prädiktionszeitpunkt eine diskrete Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung über alle Fahrbahnstücke des Kartengraphen. Eine solche Prädiktion ist in der wissenschaftlichen Literatur zwar üblich, setzt aber für deren stochastische Interpretierbarkeit und damit Anwendbarkeit statistische Unabhängigkeit des zukünftigen Verhaltens der Verkehrsteilnehmer voraus. Da diese Annahme bei interagierenden Agenten als unzulässig erachtet wird, prädiziert das Modell darüber hinaus für alle Agentenpaare diskrete Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungen. Aus diesen können bedingte Prädiktionen gegeben möglicher zukünftiger Positionen einer der beiden Agenten berechnet werden. In der Evaluierung werden gängige Metriken für den vorliegenden Fall angepasst und verschiedene Modellierungstiefen einander gegenübergestellt. Sowohl die individuelle Prädiktion als auch die bedingte Prädiktion werden erfolgreich auf Genauigkeit und statistischer Zuverlässigkeit untersucht

Conditional Behavior Prediction of Interacting Agents on Map Graphs with Neural Networks

Solange Verkehrsteilnehmer ihre Manöverabsicht und ihre geplante Trajektorie automatischen Fahrzeugen nicht mitteilen können, ist eine Verhaltensvorhersage für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer erforderlich. Mit einer solchen Vorhersage kann das Verhalten eines automatischen Fahrzeugs vorausschauend generiert und damit komfortabler und energieeffizienter gemacht werden, was den Verkehrsfluss verbessert. Es wird ein künstliches neuronales Netz für Graphen (GNN) vorgestellt, das verschiedene probabilistische Positionsvorhersagen für interagierende Agenten zur Analyse bereitstellt. Das vorliegende Anwendungsbeispiel ist die Verkehrssituationsanalyse für das automatische Fahren, für welches ein diskretisierter Vorhersagezeitraum von einigen Sekunden als relevant angesehen wird. Das GNN propagiert einen vollvernetzten, gerichteten Agentengraphen probabilistisch durch einen dünnvernetzten, gerichteten Kartengraphen. Merkmale des Agentengraphen, der aus Verkehrsteilnehmern und deren Beziehungen besteht, sowie Merkmale des Kartengraphen, der aus Fahrbahnstücken und deren geometrischer, sowie verkehrsregelbezogenen Verbindungen besteht, können für die Vorhersage verwertet werden. Das Modell prädiziert für jeden Agenten zu jedem Prädiktionszeitpunkt eine diskrete Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung über alle Fahrbahnstücke des Kartengraphen. Eine solche Prädiktion ist in der wissenschaftlichen Literatur zwar üblich, setzt aber für deren stochastische Interpretierbarkeit und damit Anwendbarkeit statistische Unabhängigkeit des zukünftigen Verhaltens der Verkehrsteilnehmer voraus. Da diese Annahme bei interagierenden Agenten als unzulässig erachtet wird, prädiziert das Modell darüber hinaus für alle Agentenpaare diskrete Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungen. Aus diesen können bedingte Prädiktionen gegeben möglicher zukünftiger Positionen einer der beiden Agenten berechnet werden. In der Evaluierung werden gängige Metriken für den vorliegenden Fall angepasst und verschiedene Modellierungstiefen einander gegenübergestellt. Sowohl die individuelle Prädiktion als auch die bedingte Prädiktion werden erfolgreich auf Genauigkeit und statistischer Zuverlässigkeit untersucht

Effects of a Cognitive Training With and Without Additional Physical Activity in Healthy Older Adults: A Follow-Up 1 Year After a Randomized Controlled Trial

Background: Combining cognitive training (CT) with physical activity (CPT) has been suggested to be most effective in maintaining cognition in healthy older adults, but data are scarce and inconsistent regarding long-term effects (follow-up; FU) and predictors of success.Objective: To investigate the 1-year FU effects of CPT versus CT and CPT plus counseling (CPT+C), and to identify predictors for CPT success at FU.Setting and Participants: We included 55 healthy older participants in the data analyses; 18 participants (CPT group) were used for the predictor analysis.Interventions: In a randomized controlled trial, participants conducted a CT, CPT, or CPT+C for 7 weeks.Outcome Measures: Overall cognition, verbal, figural, and working memory, verbal fluency, attention, planning, and visuo-construction.Results: While within-group comparisons showed cognitive improvements for all types of training, only one significant interaction Group × Time favoring CPT in comparison to CPT+C was found for overall cognition and verbal long-term memory. The most consistent predictor for CPT success (in verbal short-term memory, verbal fluency, attention) was an initial low baseline performance. Lower education predicted working memory gains. Higher levels of insulin-like growth factor 1 (IGF-1) and lower levels of brain-derived neurotrophic factor at baseline (BDNF) predicted alternating letter verbal fluency gains.Discussion: Within-group comparisons indicate that all used training types are helpful to maintain cognition. The fact that cognitive and sociodemographic data as well as nerve growth factors predict long-term benefits of CPT contributes to the understanding of the mechanisms underlying training success and may ultimately help to adapt training to individual profiles.Clinical Trial Registration: WHO ICTRP (http://apps.who.int/trialsearch/), identifier DRKS00005194

Effective biodiversity monitoring needs a culture of integration

Despite conservation commitments, most countries still lack large-scale biodiversity monitoring programs to track progress toward agreed targets. Monitoring program design is frequently approached from a top-down, data-centric perspective that ignores the socio-cultural context of data collection. A rich landscape of people and organizations, with a diversity of motivations and expertise, independently engages in biodiversity monitoring. This diversity often leads to complementarity in activities across places, time periods, and taxa. In this Perspective, we propose a framework for aligning different efforts to realize large-scale biodiversity monitoring through a networked design of stakeholders, data, and biodiversity schemes. We emphasize the value of integrating independent biodiversity observations in conjunction with a backbone of structured core monitoring, thereby fostering broad ownership and resilience due to a strong partnership of science, society, policy, and individuals. Furthermore, we identify stakeholder-specific barriers and incentives to foster joint collaboration toward effective large-scale biodiversity monitoring

Large expert-curated database for benchmarking document similarity detection in biomedical literature search

Document recommendation systems for locating relevant literature have mostly relied on methods developed a decade ago. This is largely due to the lack of a large offline gold-standard benchmark of relevant documents that cover a variety of research fields such that newly developed literature search techniques can be compared, improved and translated into practice. To overcome this bottleneck, we have established the RElevant LIterature SearcH consortium consisting of more than 1500 scientists from 84 countries, who have collectively annotated the relevance of over 180 000 PubMed-listed articles with regard to their respective seed (input) article/s. The majority of annotations were contributed by highly experienced, original authors of the seed articles. The collected data cover 76% of all unique PubMed Medical Subject Headings descriptors. No systematic biases were observed across different experience levels, research fields or time spent on annotations. More importantly, annotations of the same document pairs contributed by different scientists were highly concordant. We further show that the three representative baseline methods used to generate recommended articles for evaluation (Okapi Best Matching 25, Term Frequency-Inverse Document Frequency and PubMed Related Articles) had similar overall performances. Additionally, we found that these methods each tend to produce distinct collections of recommended articles, suggesting that a hybrid method may be required to completely capture all relevant articles. The established database server located at https://relishdb.ict.griffith.edu.au is freely available for the downloading of annotation data and the blind testing of new methods. We expect that this benchmark will be useful for stimulating the development of new powerful techniques for title and title/abstract-based search engines for relevant articles in biomedical research.Peer reviewe

Cognitive training with and without additional physical activity in healthy older adults: cognitive effects, neurobiological mechanisms, and prediction of training success

Data is inconsistent concerning the question whether cognitive-physical training (CPT) yields stronger cognitive gains than cognitive training (CT). Effects of additional counseling, neurobiological mechanisms, and predictors have scarcely been studied. Healthy older adults were trained with CT (n = 20), CPT (n = 25), or CPT with counseling (CPT+C; n = 23). Cognition, physical fitness, BDNF, IGF-1, and VEGF were assessed at pre- and post-test. No interaction effects were found except for one effect showing that CPT+C led to stronger gains in verbal fluency than CPT (p = 0.03). However, this superiority could not be assigned to additional physical training gains. Low baseline cognitive performance and BDNF, not carrying apoE4, gains in physical fitness and the moderation of gains in physical fitness X gains in BDNF predicted training success. Although all types of interventions seem successful to enhance cognition, our data do not support the hypotheses that CPT shows superior CT gains compared to CT or that CPT+C adds merit to CPT. However, as CPT leads to additional gains in physical fitness which in turn is known to have positive impact on cognition in the long-term, CPT seems more beneficial. Training success can partly be predicted by neuropsychological, neurobiological, and genetic parameters. Unique Identifier: WHO ICTRP (http://www.who.int/ictrp); ID: DRKS00005194

The effect of spironolactone on diastolic function in haemodialysis patients

Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is highly prevalent in patients on maintenance haemodialysis (HD) and lacks effective treatment. We investigated the effect of spironolactone on cardiac structure and function with a specific focus on diastolic function parameters. The MiREnDa trial examined the effect of 50 mg spironolactone once daily versus placebo on left ventricular mass index (LVMi) among 97 HD patients during 40 weeks of treatment. In this echocardiographic substudy, diastolic function was assessed using predefined structural and functional parameters including E/e'. Changes in the frequency of HFpEF were analysed using the comprehensive 'HFA-PEFF score'. Complete echocardiographic assessment was available in 65 individuals (59.5 ± 13.0 years, 21.5% female) with preserved left ventricular ejection fraction (LVEF > 50%). At baseline, mean E/e' was 15.2 ± 7.8 and 37 (56.9%) patients fulfilled the criteria of HFpEF according to the HFA-PEFF score. There was no significant difference in mean change of E/e' between the spironolactone group and the placebo group (+ 0.93 ± 5.39 vs. + 1.52 ± 5.94, p = 0.68) or in mean change of left atrial volume index (LAVi) (1.9 ± 12.3 ml/