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与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
使用唯一分子标识符从下一代测序中改进高分辨率拷贝数变化分析
摘要背景：最近，涉及致癌途径涉及的基因的拷贝数变化（CNV）引起了人们对管理疾病可疑性的越来越多的关注。CNV是肿瘤细胞基因组中最重要的体细胞像差之一。癌基因激活和肿瘤抑制基因失活通常归因于许多癌症类型和阶段的拷贝数增益/扩增或缺失。下一代测序方案的最新进展允许将唯一分子标识符（UMI）添加到每个读取中。每个靶向的DNA片段都用添加到测序引物中的独特随机核苷酸序列标记。umi通过使每个DNA分子在不同的读取群中使每个DNA分子与CNV检测特别有用。结果：在这里，我们提出了分子拷贝数改变（MCNA），这是一种新的甲基动态，允许使用UMI检测拷贝数变化。该算法由四个主要步骤组成：UMI计数矩阵的构建，使用控制样品构建伪参考，log-Ratios的计算，分割以及最后的统计推断异常分段断裂。我们证明了MCNA在患有弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的数据集上取得了成功，我们强调MCNA结果与比较基因组杂交具有很强的相关性。结论：我们提供了MCNA，这是一种新的CNV检测方法，可在https：// gitla b.com/pierr ejuli en.viail ly/mcNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA/MCNA许可下免费获得。MCNA可以通过使用UMI显着提高CNV变化的检测准确性。
谐振非弹性X射线散射在SASE FEL分辨率极限之外的温致密Fe化合物中
共振非弹性X射线散射（RIX）是一种广泛使用的光谱技术，可提供对原子，分子和固体的电子结构和动力学的访问。但是，RIX需要一个狭窄的带宽X射线探针才能达到高光谱分辨率。从X射线游离电子激光器（XFEL）传递能量单色光束（XFEL）的挑战限制了其在几次实验中的使用，包括用于研究高能量密度系统。在这里，我们证明，通过将XFEL自发自发发射（SASE）的测量与RIX信号相关联，使用神经代理的动态内核反卷入率，我们可以实现比起X-Ray bardeming x-ray barde-bardwidth bander-band banders off band barde the bard bands faster of the Electonic结构的分辨率。我们进一步展示了该技术如何允许我们区分Fe和Fe 2 O 3的价结构，并提供了对温度测量值以及温度温度化合物中的M壳结合能的估计值。
高分辨率“地图”揭示了大脑内源性 NMDA 受体的结构和功能复杂性
在《细胞》杂志发表的一项研究中，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心朱树嘉团队与中国科学院上海药物研究所李阳团队解析了成年哺乳动物大脑皮层和海马体中内源性N-甲基-ᴅ-天冬氨酸受体（eNMDAR）的组装和结构。
量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析
（2）都柏林三一学院心理学学院（3）都柏林三一学院三一学院神经科学研究所（4）加利福尼亚大学伯克利分校的心理学系伯克利分校的抽象焦虑与额叶执行功能的缺陷有着牢固的联系。然而，尽管焦虑在学习任务方面的表现受损也与焦虑有关，但焦虑症中强化学习（RL）障碍的计算研究却产生了不同的结果。WM过程会导致与RL过程并行的学习行为，并调节有效的学习率随负载的函数。但是，WM过程通常没有在焦虑和RL的研究中进行建模。在当前的研究中，我们利用了一个实验范式（RLWM），该范式使用多个刺激集尺寸来操纵WM和RL过程在增强学习和保留任务中的相对贡献。使用交互式RL和WM过程的计算模型，我们研究了通过RL或WM中的缺陷来影响生理或认知焦虑症的个体差异。升高的生理学，但没有认知，焦虑评分与所有设置大小的学习和保留测试过程中的表现差异很强。在计算上，较高的生理焦虑评分与降低的学习率和WM衰减率提高显着相关。为了强调对WM对学习的贡献的重要性，我们考虑了在没有WM模块的情况下拟合RL模型的效果。在这里，我们发现，在考虑的10个仅RL模型中的9个中的9个中，至少将较高生理焦虑的学习绩效降低至至少部分错误地归因于随机决策噪声。这些发现揭示了在焦虑中学习的双重过程障碍，这与比认知焦虑表型更生理有关。更广泛地说，这项工作还表明，在研究与心理病理学相关的学习缺陷时，会计WM对RL的贡献的重要性。引言我们从世界经验中学习的能力是成功决策和最终生存的关键要素。以及精神病理学的其他方面，焦虑与学习障碍有关，包括学习较慢和表现降低（1）。增强学习模型（RL;（2）已成功地用于研究跨动物和人类学习的认知机制。将这项工作扩展到临床领域，RL模型已用于研究心理病理学对学习的影响（3）。在这里，关于确切的精确
5mC 选择性脱氨酶的发现及其在碱基分辨率甲基化位点超灵敏直接测序中的应用
摘要 挖掘噬菌体中的新酶活性对于开发新的生物技术工具仍然很重要。在本研究中，我们使用 MetaGPA（一种将宏基因组数据中的基因型与表型联系起来的方法）来识别脱氧胞苷脱氨酶，这是一种与宏病毒组中的胞嘧啶修饰高度相关的蛋白质家族。出乎意料的是，这些脱氨酶的一个子集在单核苷酸和单链 DNA 底物中都表现出对 5-甲基胞嘧啶 (5mC) 的偏好，而不是胞嘧啶 (C)。在甲基化组测序工作流程中，这些酶优先脱氨 5mC，这使得甲基化胞嘧啶能够直接转化，同时完全消除任何未修饰胞嘧啶的背景脱氨。这种直接转换允许以单碱基分辨率精确识别甲基化位点，具有无与伦比的灵敏度，为基因组和甲基化组的同时测序提供了广泛的应用。
使用IPSL模型的全球高分辨率模拟中的热带气旋
摘要尽管经过多年的广泛研究，但在我们不断变化的气候中，热带气旋（TC）活性的演变仍然不确定。这部分是因为该问题的答案主要依赖于几十公里的水平分辨率的气候模拟。此类仿真直到最近才能用于大多数建模中心，包括Pierre-Simon Laplace研究所（IPSL）。使用IPSL模型中的最新数值发展，我们执行了一系列仅遵循大气层的历史模拟，这些模拟遵循大气压协议。我们评估将分辨率从200公里增加到25公里对TC活性的影响。与以前的工作一致，我们发现TC活动的系统改善，相对于观察值的分辨率增加。然而，仍然缺乏与分辨率转化的TC频率的明确签名。环地理分布在单个盆地的规模上也有所改善。在北大西洋上尤其如此，在北大西洋上，与观察到的分布的一致在25公里处令人印象深刻。与观测值一致，TC活动与该盆地中的大规模环境和ENSO相关。相比之下，在北太平洋西部的25公里处，TC频率仍然太小，与重新分析相比，发现湿度和涡度的明显偏见。尽管我们发现了几个小弱点，但我们的结果表明，IPSL模型是研究气候时间尺度上TC的合适工具。因此，这项工作为进一步的研究开辟了道路，从而有助于我们对TC气候学的理解。
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。
通过小鼠的整个生命的肠道微生物组的高分辨率时间分析1
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.11.07.515511 doi：Biorxiv Preprint
