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大脑功能解剖的纳米级成像
摘要：长期以来，显微镜技术的进步一直推动着神经科学的重大进步。超分辨率显微镜 (SRM) 也不例外，它以打破光学显微镜的衍射障碍而闻名。SRM 可以实现纳米结构的解剖设计和动力学，而这些是传统光学显微镜无法解决的，从神经元和神经胶质细胞的精细解剖结构到它们内部的细胞器和分子。在这篇评论中，我们将主要关注一种特定的 SRM 技术（STED 显微镜），并解释我们多年来为使其在神经科学领域实用和可行而取得的一系列技术进展。我们还将重点介绍关于神经元和神经胶质细胞动态结构-功能关系的几项神经生物学发现，这些发现说明了活细胞 STED 显微镜的价值，尤其是当与其他现代方法相结合时，可以研究脑细胞的纳米级行为。
不同生态系统中多种物种生物膜的概述
在各种天然生态系统中，细菌最常生活在梗塞的状态下，该状态在自我生产的细胞外基质中形成生物膜。由于它们对我们日常生活的不同方面的负面影响或积极影响，专门研究生物膜的研究数量正在增加。大多数研究是基于单个细菌物种形成的生物膜。这些简单的模型允许理解涉及的生物膜的机制。这同样有助于开发几种控制生物膜形成的方法。然而，这些模型并未密切模仿自然生物膜，称为生化和微生物学上异质和动态结构。出于这个原因，当前的研究更多地集中于使用复杂模型的多物种生物膜，以最好地近似自然环境。在这篇综述中，我们介绍了不同领域中多物种生物膜的可用样本，以说明财团内生活的复杂性和组织。最后，我们回顾了研究多物种生物膜的最常用的分析技术，强调了需要多尺度策略以更好地破译这种复杂的生活方式。
人工智能的未来：机器学习和知识图谱
知识图谱的价值包括以下内容：从单个用例开始，链接几个数据集和报告，然后有机地向其添加数据和链接，使其成为动态结构。有了用例后，确定所需的内容并根据分类法对其进行分类。虽然您可以参考行业标准分类法来获取想法，但请花时间使分类法对您的组织有意义，并了解用户如何组织他们的信息。购买现成的分类法或聘请顾问为您做这件事必然会导致问题。当您使用语义索引将用户自己的单词替换为同义词以更好地理解它们的含义时，组织结构会变得更加强大 - 本体。请求者不需要知道确切的标签即可检索他们想要的信息。让业务用户与分类学家、信息架构师和数据科学家一起参与知识图谱的持续开发。向知识图谱中添加描述性元数据，例如报告的版本或数据沿袭，以便用户可以判断它是否是正确的数据以及其质量是否可接受。
积极支持的技术经济可行性...
摘要 — 系留环是一种动态结构，可以经济高效地支持高空碳中和运输和太空发射基础设施。每座公里资本成本估计为 0.00121 美元/公里（分摊至 20 年）。如果将发射到附近行星、卫星和小行星的每公斤平准成本摊销至 150 万公吨的星际轨道有效载荷，则估计为 12.45 美元/公斤。系留环完全采用当今批量生产的材料建造，并利用了其他行业广泛使用且从工程角度易于理解的技术和物理原理。它使用称为“系留”的电缆产生升力的一个分量，并使用真空管内快速移动的磁约束质量流产生另一个分量。该架构使质量流能够以最小的磁摩擦进行限制，使其比轨道环、空间电缆和发射环等早期概念具有显著的运营成本优势。
经颅多普勒超声检查
MC的浓度通过转运蛋白及其调节蛋白的活性在时间和空间中进行了调整，从而使这些元素细胞结构能够调节各种细胞功能。mcs是动态结构，通过绑扎和信号蛋白的协调作用对细胞提示形成，拉长，缩回和分离。在研究MCS结构 - 功能关系时，这会带来挑战，因为需要精确解决MCS生物基因过程中发生的超微结构改变，并且与由MCS支持的过程驱动的细胞功能进行了定量有关。解决MCS的形态变化很难使用光学方法，许多研究报告了MCS结构的变化很少发生功能明显的可能性和功能性缺陷而没有MCS结构变化而发生。在最近的一项研究中，我们尝试通过使用电子显微镜的金标准在SOCE过程中对MCS发生的超微结构变化进行定量和系统评估来缩小知识的差距（Henry等，2022）。
建立一个现场建筑飞行员，用于人类与重型机器人之间的合作
摘要 - 本文介绍了Fortis欧盟项目中的开创性飞行员，旨在增强建筑环境中自主重型机器人的整合。已经建立了飞行员，以评估这些机器人对革命行业标准的潜力，特别是在涉及运输和集会的任务中。本文提供了有关在动态结构设置中与人类机器人相互作用（HRI）相关的富挑战的洞察力，在安全性，安全性，效率和适应性至关重要的情况下。通过考虑使用自主装载机和伸缩式手机的应用，本研究为未来的建筑机器人技术研究和开发奠定了基础。我们通过开发特定用例的开发以及现有的HRI分类法以对人类与机器人之间的相互作用进行分类来强调该研究对该领域的贡献。该立场论文旨在告知听众正在进行的重要飞行员，而不是提出结论性的结果，为正在进行的科学探索和行业中的实际应用奠定了基础。
DNA G-四链体和 i-基序结构的形成在人类细胞中是相互依赖的
常见 B 型 DNA 和其他 DNA 构象之间的动态结构转变为基因表达提供了额外的调控层。1–4 G-四链体 (G4) 和 i-基序 (iM) 是两类重要的非规范 DNA 结构，分别在人类基因组中某些富含鸟嘌呤和胞嘧啶的区域形成。由于 iM 结构是通过堆叠插入的半质子化胞嘧啶碱基对 (C+:C) 形成的，因此最初认为 iM 的形成需要弱酸性 pH 值，然而，现在已经确定这些结构是在细胞环境中的生理 pH 值下形成的。5,6 G4 结构由 pi 堆叠的平面 G 四联体形成，其中每个 G 四联体由四个鸟嘌呤碱基组成，通过 Hoogsteen 氢键结合在一起，并通过生理相关的阳离子进一步稳定。 7–10 G4 和 iM 折叠机制已用于预测它们在基因组中形成的倾向以及它们在调控区域中的过度表达。5,11 此外，它们的结构特征
具有可证明稳定性的涵道风扇无人机悬停至高速平飞过渡的神经网络控制
摘要 本文主要研究涵道风扇垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的过渡控制。为了实现从悬停到高速飞行的稳定过渡，提出了一种基于神经网络的控制器来学习系统动态并补偿飞机动态和所需动态性能之间的跟踪误差。首先，我们推导了飞机全包络动力学的非线性系统模型。然后，我们提出了一种基于神经网络的新型控制方案并将其应用于欠驱动飞机系统。所提出的控制器的主要特征包括投影算子、状态预测器和动态形成的自适应输入。证明并保证在整个神经网络学习过程中，状态预测器和神经网络权重的跟踪误差都有上限。高度自适应的输入形成动态结构，有助于实现所提出的控制器可靠的快速收敛性能，尤其是在高频扰动条件下。从而使飞行器的闭环系统能够以期望的动态性能跟踪一定的轨迹，仿真和实飞试验均取得了满意的结果，完成了设计的飞行路线。
2022-2025 年战略计划
一、引言 2022-2025 年战略计划旨在以上一战略计划为基础，保留实施过程中发现的积极方面，同时通过制定环境扫描 1 和区域磋商期间收集的信息，寻求总体方法的普遍改进。 COVID-19 大流行凸显了社会和组织对敏捷和适应性的高度需求。设定未来目标不应妨碍在全球局势发生时迅速作出反应的能力。从这个意义上讲，世界海关组织的战略计划应制定明确的路线图，以确保世界海关组织现在和将来都符合目标，同时考虑到海关当前和未来的机遇和挑战，同时在应对未知情况时保持敏捷、灵活和弹性。 动态结构 战略计划的结构基于多种要素的组合，旨在确保方法得到简化，相关行动的实施与环境扫描中所包含的理想未来有关，以及世界海关组织秘书处妥善满足成员的期望。该战略的五个层次可简要描述如下：
使用神经数据转换器进行神经群体活动的表征学习
理论上，神经群体活动反映了潜在的动态结构。可以使用具有显式动态的状态空间模型（例如基于循环神经网络 (RNN) 的模型）准确捕获此结构。但是，使用循环来显式建模动态需要对数据进行顺序处理，从而减慢脑机接口等实时应用的速度。在这里，我们介绍了一种非循环替代方案——神经数据转换器 (NDT)。我们通过将 NDT 应用于具有已知动态的合成数据集和来自猴子运动皮层的数据（在由 RNN 很好地建模的伸手任务期间），测试了 NDT 捕获自主动态系统的能力。NDT 可以对这些数据集以及最先进的循环模型进行建模。此外，它的非循环性可以实现 3.9 毫秒的推理，远低于实时应用的循环时间，并且比猴子伸手数据集上的循环基线快 6 倍以上。这些结果表明，明确的动力学模型对于建模自主神经群体动力学来说不是必需的。代码：github.com/snel-repo/neural-data-transformers。