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爸爸不在，但父亲很重要
与大多数真核生物一样，植物携带父本和母本双重基因组。有性生殖允许遗传信息的混合，从而产生多样性，从而可以培育出具有改良农艺性状的新植物品种。然而，植物育种过程通常需要具有固定遗传物质的纯合系或自交系，以评估各种基因组合的性能。在传统育种中生成这些品系是一个耗时的过程，需要多代自交。生产双单倍体植物是获得基因组纯合品系的捷径，只需两代而不是六代或更多代即可实现 1 。玉米育种从这种双单倍体技术中受益匪浅，这要归功于单倍体诱导品系，它可以诱导种子中单倍体胚的形成 1 ( 图 1a )。胚胎发芽成携带一组母体染色体 1 的单倍体幼苗。最近，单倍体诱导系也被巧妙地重新利用，成为将基因组编辑机制引入难以转化的商业作物品种的有力工具 1,2 。尽管是植物育种和研究应用中的有力工具，但植物体内单倍体诱导的分子基础仍然不完整 1 。在本期《自然植物》杂志上，Li 等人 3 发现，突变磷脂酶 D3 基因 (ZmPLD3) 可以诱导母体单倍体胚胎，这为了解这一有趣且有用的生物过程提供了新的思路。
无处不在的 XR 的未来前景
我们的未来是否会走向通过计算机介导的现实来增强人类体验？沉浸式技术是独一无二的，存在于世界和我们的感官之间，让用户可以穿越完全虚拟的环境（即遥远的地方或幻想世界）或用虚拟物体增强现实世界，以及介于两者之间的任何虚拟与现实的混合。本文探讨了无处不在的沉浸式技术的哲学和社会影响，设想了一个相对不远的未来，主流技术已被取代，以及一个反乌托邦的遥远未来，个人可能会选择放弃现实，转而选择虚拟世界。通过创建设计小说作为思想实验，我们探索了 XR 未来可能面临的开放挑战，研究了今天的明天技术。
迈向无处不在的脑电图，耳内脑电图与前额脑电图的相关性
摘要：近年来，可穿戴式脑电图 (EEG) 在临床和研究之外的广阔应用前景推动下越来越受欢迎。连续脑电图的普遍应用需要不显眼的外形，以便终端用户轻松接受。在此过程中，可穿戴式脑电图系统已从整个头皮转移到前额，最近又转移到耳朵。本研究的目的是证明新兴的耳部脑电图提供与现有的前额脑电图相似的阻抗和信号特性。在阻抗分析后，使用装有三个定制电极和一个前额电极 (Fpx) 的通用耳机从十名健康受试者获取了睁眼和闭眼阿尔法范式的脑电图数据。入耳式电极阻抗的受试者间变异性在 10 Hz 时为 20 k Ω 至 25 k Ω。信号质量相当，入耳式电极的 SNR 为 6，前额电极的 SNR 为 8。所有入耳式电极在睁眼状态下的 Alpha 衰减都很明显，并且遵循前额电极功率谱密度图的结构，入耳位置 ELE（左耳上）和 ERE（右耳上）与前额位置 Fp1 和 Fp2 之间的 Pearson 相关系数分别为 0.92。结果表明，就阻抗、信号特性和信息内容而言，入耳式 EEG 是已建立的前额 EEG 的非侵入式替代方案。
让5G连接无处不在：答案在太空吗？
远程 5G 专用网络连接到互联网或企业的核心功能。可以部署通过卫星集中编程和监控的边缘计算，以便通过相同的连接路径发送关键数据。或者，可以集中控制一系列边缘处理和决策功能，以促进低延迟的关键任务操作。想象一下沙漠中部的一个军事基地，它拥有复杂的周边防御。它的私人 5G 网络从闭路电视摄像机获取高质量视频，并在发现有人接近围栏时使用边缘处理在本地运行图像识别软件。但基地中没有人有资格授予访客访问权限，因此图像会通过卫星发送回总部进行身份验证。这同样适用于任何远程关键国家
适用于 RA MCU 的无处不在的 AI TLS 解决方案简介
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适用于 RA MCU 的无处不在的 AI 网络框架解决方案简介
基于 TCP/IP 堆栈的中间件，用于使用 RA MCU 在您的嵌入式应用程序上启用通信功能。无处不在的网络框架不限制硬件资源要求，例如 MCU ROM/RAM 大小。此外，它还能够集成到您当前的软件架构中，带有 RTOS（例如 uITRON、Amazon FreeRTOS）或不带 RTOS（裸机外壳）。
无处不在——联邦技术愿景 2021
这显然是陆军作战能力发展司令部 (DEVCOM) 于 2021 年初发布“未来工作”概念文件的驱动力之一，该文件鼓励员工在最有效率的地方和时间工作。5 DEVCOM 指挥官副手 John Willison 说：“我们知道，当人们对自己的生活感到满意时，他们的工作效率最高，而对于很多人来说，这是基于位置、家庭和地理位置的。”“所以在招聘启事中，我可以说，‘这是期望：每隔一段时间，你就必须进来和团队一起工作。’不同的职位会有所不同，但现在我们向许多不同的来源开放了吸引和招募人才的能力
回顾无处不在的人工智能微处理器架构的进步——人工智能实施的历史、演变和未来挑战概述
摘要：人工智能 (AI) 已成功进入当代工业领域，如汽车、国防、工业自动化 4.0、医疗技术、农业和许多其他领域，因为它能够在没有持续人工干预的情况下自主行动。然而，这种能力需要处理大量的学习数据来实时提取有用的信息。围绕人工智能的讨论并不新鲜，因为这个术语在过去半个世纪里已经广为人知。20 世纪 60 年代，科学家开始思考让机器更像人类，从而开发出第一台自然语言处理计算机。它奠定了人工智能的基础，但由于处理速度、内存和计算能力的限制，直到 20 世纪 90 年代，只有少数应用程序。自 20 世纪 90 年代以来，计算机架构和内存组织的进步使微处理器能够提供更高的性能。同时，对人工智能的理解和数学表示的改进催生了它的子集，称为机器学习 (ML)。机器学习包括不同的自主学习算法，其中最有前景的算法是基于受大脑启发的技术，被称为人工神经网络 (ANN)。随后，ANN 逐渐发展出更深更大的结构，通常被称为深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)。随着多核处理器的出现，机器学习技术开始被嵌入到各种场景和应用中。最近，不同的微处理器也支持针对人工智能应用的特定应用指令集架构。因此，微处理器功能的不断改进已经达到了可以实现复杂的实时智能应用的阶段，例如计算机视觉、对象识别、语音识别、数据安全、频谱感知等。本文概述了人工智能的发展，以及微处理器不断增强的功能如何推动人工智能在众多应用领域的应用。本文还讨论了微处理器架构的未来趋势以及它们将如何进一步推动人工智能融入我们的日常生活。
b“从业人员或医师的助手。任何疫苗接种的禁忌症文件必须提供并上传到城堡中。WVSOM免疫表格可以在本文档的第5页上找到，并且/或您可以在城堡帐户中找到该文件。如果您不得以电子方式将其完整，那么如果您不在录制。您接受的疫苗需要获得MMR，Varicella和乙型肝炎的效果 助手。”
b“从业者，或医师的助手。必须提供任何疫苗接种的禁忌症文件，并上传到城堡中。可以在本文档的第5页上找到WVSOM免疫表格和/或您还可以在城堡帐户中找到它。表单不能以电子方式完成，因此您必须将其打印出来，完成它，然后上传文档。如果您没有收到先前接种疫苗的记录，则需要先绘制MMR，Varicella和乙型肝炎IgG滴度。如果您的滴度表明对特定疾病的免疫力，则无需为该疾病接种疫苗。您的原始童年免疫记录（是的，这是WVSOM免疫形式的补充）。这不需要医生，护士从业者或医师的助手的当前签名。”