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微生物组对主机社区动态的影响
持续的有机污染物（POP），其中包括全球广泛使用的农药和工业化学物质，对人类健康构成了秘密威胁。β -heacachlorocyclohexane（β-HCH）是一种具有惊人稳定性的有机氯农药，仍然在许多国家非法倾倒，并被认为是多种致病机制的原因。这项研究代表了暴露于特异性靶向神经元细胞（N2A），小胶质细胞（BV -2）和C57BL/6小鼠的β -HCH引起的神经毒性作用的开创性探索。如Western印迹和QPCR分析所示，β-HCH的给药触发了NF-κB的调节，NF-κB是影响炎症和促炎性细胞因子表达的关键因素。我们通过Proteo MIC和Western印迹技术证明了β -HCH诱导的H3组蛋白的表观遗传修饰。N2a中H3K9和H3K27的组蛋白乙酰化增加，在用β -HCH施用的C57BL/6小鼠的前额叶皮层中，它在BV -2细胞和海马群中降低。我们还通过新的对象识别测试（NORT）和对象位置识别任务（OPRT）行为测试对识别记忆和空间导航产生了严重的有害影响。认知障碍与BDNF和SNAP-25基因的表达降低有关，后者是参与突触功能和活性的介体。获得的结果扩大了我们对β -HCH暴露产生的有害影响的理解，通过强调其对神经疾病的发病机理的影响。这些发现将支持干预计划，以限制暴露于POPS引起的风险。监管机构应阻止进一步的非法使用，从而造成环境危害并危害人类和动物健康。
高度动态的分散工作流的可信服务发现
随着交互式数据流的提供量增加，作为物联网 (IoT) 的一部分部署的、可通过远程微服务访问的智能设备和传感器的数量和功能将急剧增加。这为通过在不同工作流配置中互连这些微服务来快速构建新应用程序提供了机会。挑战在于发现所需的微服务，包括来自受信任合作伙伴和更广泛社区的微服务，同时能够在不同的网络条件下稳健运行。本文概述了一种工作流方法，该方法提供可验证的可信服务的去中心化发现和编排，以支持多方操作。该方法基于采用自主主权身份研究的模式，特别是可验证凭证，以隐私保护和安全的方式在同行之间基于服务描述和先前服务使用情况的证明共享信息。这为批准和评估不同服务的质量提供了一个动态的、基于信任的框架。整理这些新的服务描述并与基于向量符号架构 (VSA) 的现有分散式工作流研究相结合，为高效、可信的服务发现提供了增强的语义搜索空间，这对于支持各种新兴的边缘计算环境是必不可少的。设计了一种动态分散式服务发现系统的架构，并通过应用于使用可信对等方报告的异常检测服务经验来确定服务选择的场景来描述。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
用于预测通货膨胀动态的量子神经网络
简介 准确预测经济的通货膨胀率一直是经济学家关注的问题之一。预测这一指标的巨大兴趣源于它是公共机构（例如中央银行法定利率的决策）制定宏观经济政策的关键指标，也是金融机构等私人机构制定宏观经济政策的关键指标，因为它们必须考虑通货膨胀来计算市场预期的实际盈利能力等。专注于构建通货膨胀预测模型的实证研究使用了不同的方法和方法进行事后估计。Ulke、Sahin 和 Subasi 1 确定，自回归分布滞后模型方法在 6 个月的范围内获得了最低的均方根误差 (RMSE)，值为 0.62，而支持向量机被证明是更长期限（12 个月）最准确的方法，RMSE 为 1.66。Acosta 2 应用 k-means 算法预测墨西哥的通货膨胀，RMSE 为 0.20。 Duncan 和 Martínez-García 3 应用因子增强模型，在一年的最大范围内获得了 56% 的准确率，RMSE 为 0.751。Medeiros 等人 4 得出的结论是，随机森林技术给出的最低 RMSE 值为
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
噬菌体和噬菌体抗性对微生物社区动态的影响
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepressedCorrectedCornecty：在有细菌的地方，会有噬菌体。这些病毒在塑造其嵌入的更广泛的微生物群落方面是重要的参与者，对人类健康产生了潜在的影响。另一方面，细菌具有一系列不同的免疫机制，可保护防止噬菌体，包括突变或完全丢失噬菌体受体，以及CRISPR-CAS适应性免疫。我们以前的工作表明了微生物群落如何影响噬菌体抗性的演变，但对逆向噬菌体的相互作用与这些不同的噬菌体抗性机制之间的相互作用如何影响嵌入它们的更广泛的微生物群落。在这里，我们进行了为期10天的完全阶乘进化实验，以研究噬菌体如何影响人造四种细菌群落的结构和动力学，其中包括铜绿假单胞菌野生型野生型或无法通过CRISPR-CAS进化噬菌体耐药性的异源突变体。此外，我们还使用数学建模来探索完整的社区行为的生态互动，并确定有关噬菌体对社区动态影响的一般原则。我们的结果表明，通过噬菌体的添加，微生物群落的结构发生了巨大改变，鲍曼尼杆菌杆菌成为主要物种和p。铜绿物被驱动几乎灭绝，而p。铜绿物胜过其他特征。此外，我们发现p。铜绿菌株具有进化基于CRISPR的抗性的能力，通常在a存在时会更好。鲍曼 - 尼（Bauman-Nii），但由于噬菌体被灭绝，因此随着时间的流逝，这种好处在很大程度上消失了。最后，我们表明，在有没有噬菌体的微生物社区进行建模时，仅成对数据是不够的，强调了高阶相互作用在管理复杂社区中的摩尔群体动态中的重要性。结合在一起，我们的数据清楚地说明了靶向主要物种的噬菌体如何允许释放最强的竞争者，同时也有助于维持社区多样性
了解生物量表的蝙蝠感染动态的进步
1 1 Ecohealth Alliance，纽约，纽约，10018，美国2生态与进化生物学系，图兰大学，新奥尔良，新奥尔良，洛杉矶70118，美国3，美国3病毒性人畜共患病中心，比勒陀利亚大学医学病毒学系，南非，南非，南非4 MRC-UNOLOGY CENTRY CERTIOL CERTION CIROLICY CERTION for VIRUS INFOR BIOB MANTA MON TRISTION CERTION，GLASAMA MONTAMA MONTAMAIDE＆GLASANY COIRBANY INKI＆GLASANA美国大学，芝加哥大学芝加哥大学6日生态学与进化系，大学，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637，美国7 Odum生态学学院，乔治亚大学，GA 30602，GA 30602，美国8美国感染性疾病中心60655，美国10日60655，俄克拉荷马大学诺曼，俄克拉荷马州诺曼大学，美国11号，美国11号生物学系，巴克内尔大学，宾夕法尼亚州刘易斯堡，宾夕法尼亚州刘易斯堡，17837，美国12个微生物学，免疫学和病理学系，媒介和感染性疾病中心，科罗拉多州立大学1 Ecohealth Alliance，纽约，纽约，10018，美国2生态与进化生物学系，图兰大学，新奥尔良，新奥尔良，洛杉矶70118，美国3，美国3病毒性人畜共患病中心，比勒陀利亚大学医学病毒学系，南非，南非，南非4 MRC-UNOLOGY CENTRY CERTIOL CERTION CIROLICY CERTION for VIRUS INFOR BIOB MANTA MON TRISTION CERTION，GLASAMA MONTAMA MONTAMAIDE＆GLASANY COIRBANY INKI＆GLASANA美国大学，芝加哥大学芝加哥大学6日生态学与进化系，大学，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637，美国7 Odum生态学学院，乔治亚大学，GA 30602，GA 30602，美国8美国感染性疾病中心60655，美国10日60655，俄克拉荷马大学诺曼，俄克拉荷马州诺曼大学，美国11号，美国11号生物学系，巴克内尔大学，宾夕法尼亚州刘易斯堡，宾夕法尼亚州刘易斯堡，17837，美国12个微生物学，免疫学和病理学系，媒介和感染性疾病中心，科罗拉多州立大学
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
为具有未知动态的系统提供安全保证
摘要 - 随着自主系统在我们的社会中变得越来越综合和积分，需要准确建模并安全地控制这些系统的需求已大大增加。在过去的十年中，使用深度学习技术来建模和控制系统很难使用第一原理建模。但是，为此类系统提供安全保证仍然很困难，部分原因是学习模型的不确定性。在这项工作中，我们旨在为不容易从第一原则衍生而来的系统提供安全保证，因此，使用深度学习技巧更加有助于学习。鉴于感兴趣的系统和安全限制系统，我们从数据中学习了系统动态的集合模型。利用集合不确定性作为学习动力学模型中不确定性的量度，我们计算了最大的鲁棒控制不变式集合，从该集合开始，该系统从该集合开始，从而确保系统满足实现模型不确定性的条件下的安全性约束，这些模型不确定性包含在预定的可允许模型集合中。我们证明了使用倒置的模拟案例研究的方法的有效性，并与Turtlebot进行了硬件实验。实验表明，我们的方法可鲁棒化系统对模型不确定性的控制作用，并在不过分限制的情况下产生安全行为。可以在项目网站1上找到代码和随附的视频。
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
一个评估反映认知的大脑动态的平台......
改进上肢肌电假肢的努力通常旨在为肢体缺失者提供高度功能性 [1]。尽管技术进步，但与完整肢体相比，这些设备提供的功能有限，并且会施加高认知负荷，导致疲劳和沮丧 [2]，这可能导致设备排斥 [3]。需要通过测量来直接评估认知负荷，以进一步了解在使用假肢期间如何有效地发展视觉运动行为。为此，脑电图 (EEG) 是理想的选择，因为它可以以高时间分辨率测量持续的神经活动。大脑中参与和与任务相关的区域的主动处理反映在 alpha 范围 (8-12 Hz) 内振荡幅度 (功率) 的抑制上 [4]，[5]。熟练运动表现的发展特点是将处理资源有效分配给大脑中与任务相关的区域 [6]。最近，这种方法被用来证明与解剖手相比，使用假肢时头皮上检测到的阿尔法波功率有所下降，这反映了更有意识的控制 [7]。基于这项工作，我们提出了一个平台来评估使用假肢时的大脑动态。第一部分描述了为该平台创建的可定制、轻量级肌电假肢模拟器。第二部分描述了平台中使用的无线脑电图设备和分析。该项目已获得新不伦瑞克大学研究伦理委员会的批准 (REB #2019-098)，所有试点测试均根据 REB 指南进行。最后，我们展示了反映功能抑制的皮质阿尔法波分布的试点数据，这可能表明认知负荷较高。