KW
Ke Wang
Author with expertise in Fabric Defect Detection in Industrial Applications
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
9
(11% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
36
/
i10-index:
92
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Early to Middle Pleistocene transition shapes the evolution of human-specific mutations associated with height and basal metabolic rate

Yufeng Zhang et al.Jun 28, 2024
Understanding the genetic basis of modern-human-specific traits is essential for elucidating the formation of anatomically modern humans (AMHs). Here, we studied the genetic underpinnings of height and basal metabolic rate (BMR), which have undergone extensive modifications in AMHs compared to other Homo species and apes. The results revealed a significant genetic correlation between the two traits. The evolution of the variants associated with height and BMR was heavily influenced by environmental factors, marked by two bursts during the Early to Middle Pleistocene transition and one afterward, accounting for 37.4% of the inferred causal variants for height and BMR. We identified an AMH-specific mutation, rs34590044-A, which emerged around 981,916 years ago, coinciding with the first burst of variants associated with increased height and BMR. rs34590044-A upregulates the expression of ACSF3 via increasing its enhancer activity, leading to increased mitochondrial function, body length, and BMR exclusively in mice fed essential amino acids, specifically threonine-enriched diets, which are characteristic of meat-based diets. Therefore, the emergence of rs34590044-A may contribute to the shift from an herbivorous to a carnivorous diet in AMHs. Our results underscore the complex interplay between genetics and environment in shaping the crucial phenotypes and physiological traits of AMHs.
0

SOFW: A Synergistic Optimization Framework for Indoor 3D Object Detection

Kun Dai et al.Jan 1, 2025
In this work, we observe that indoor 3D object detection across varied scene domains encompasses both universal attributes and specific features. Based on this insight, we propose SOFW, a synergistic optimization framework that investigates the feasibility of optimizing 3D object detection tasks concurrently spanning several dataset domains. The core of SOFW is identifying domain-shared parameters to encode universal scene attributes, while employing domain-specific parameters to delve into the particularities of each scene domain. Technically, we introduce a set abstraction alteration strategy (SAAS) that embeds learnable domain-specific features into set abstraction layers, thus empowering the network with a refined comprehension for each scene domain. Besides, we develop an elementwise sharing strategy (ESS) to facilitate fine-grained adaptive discernment between domain-shared and domain-specific parameters for network layers. Benefited from the proposed techniques, SOFW crafts feature representations for each scene domain by learning domain-specific parameters, whilst encoding generic attributes and contextual interdependencies via domain-shared parameters. Built upon the classical detection framework VoteNet without any complicated modules, SOFW delivers impressive performances under multiple benchmarks with much fewer total storage footprint. Additionally, we demonstrate that the proposed ESS is a universal strategy and applying it to a voxels-based approach TR3D can realize cutting-edge detection accuracy on all S3DIS, ScanNet, and SUN RGB-D datasets. The source code is available at https://github.com/mooncake199809/SOFW