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大米注释项目数据库（RAP-DB）更新2025我们如何维护稻米基因的最新功能信息
大米注释项目数据库（RAP-DB）已为水稻基因提供了20多年的功能注释。在过去的一年中，我们通过彻底审查相关文献手动策划和更新了有关大约700个基因座外显子内结构和功能的信息。迄今为止，我们已经为大约6,000个基因座策划了大米基因信息。值得注意的是，为了响应用户反馈，我们最近修改了1,000多个核苷酸结合亮氨酸重复的基因注释，其中包含Gottin等人报道的含有受体基因。（2021）。此外，为了提高文献策划的效率，我们将自然语言处理技术集成到了工作流程中。一个新开发的系统利用AI模型来识别包含水稻基因相关信息的出版物，从而大大加快了策展过程。以下数据和功能将在不久的将来提供。1）基于氨基酸序列的相似性和同步的模型作物（例如小麦，玉米和大豆）的直系同源基因候选基因。这些信息将可以通过每个基因页面访问，从而可以在物种之间使用农艺上重要的基因信息。2）用户反馈系统：将启动一个反馈系统，以允许用户贡献其他文献参考，功能注释或对基因结构提出的更正。这将促进社区驱动的更新，并确保RAP-DB仍然是大米基因的全面资源。我们希望这些更新将使RAP-DB成为水稻基因组学研究的用户友好和可靠的资源。请遵循我们的X帐户（@rapdbjp），我们在其中发布有关水稻相关研究的信息，RAP-DB上的更新等。
供身体残疾人和盲人的声音控制轮椅Hariharan S. 1*，Abinaya A. 2，Anjuga V. 3＆Bhuvaneshwari V. 4
这项工作着重于开发一种创新的移动解决方案，该解决方案可以增强身体和视觉障碍的人的独立性和可访问性。提议的语音控制轮椅配备了最新的语音识别技术，使用户能够发出简单的语音命令，例如“向前”，“向后”，“左”，“左”，“右”和“停止”和“停止”来控制其运动。该系统结合了强大的麦克风阵列和噪声策略算法，以确保在包括嘈杂设置在内的各种环境中准确的语音识别。对于盲人用户，轮椅与障碍物检测传感器和听觉反馈系统集成在一起，这些传感器和听觉反馈系统提供了实时的导航援助并确保运动过程中的安全性。轮椅的设计优先考虑用户友好性，对个人需求的适应性以及负担能力，使其可容纳更广泛的人口。实施涉及使用针对区域口音和不同语言模式量身定制的数据集培训语音识别模型，以增强包容性。障碍检测机制利用超声波和红外传感器，而听觉反馈系统则采用综合语音警报来方向指导。在受控和实际情况下对身体残疾和盲人进行广泛的测试表明，导航效率提高，降低对看护者的依赖以及更高的用户满意度。该项目弥合了技术与可访问性之间的差距，使用户能够重新获得对日常生活的自主权和信心。通过利用先进的语音控制系统和安全性增强，该项目彻底改变了针对残疾人的移动解决方案，为他们提供了有效与环境互动的变革性工具。
Kazuya TAKEDA，名古屋大学/TierIV
• 驾驶员识别（GMM） • 车辆跟驰行为建模（GMM） • 车道变换轨迹建模（HMM+GMM） • 驾驶员烦躁检测（贝叶斯网络） • 根据驾驶行为检测危险点 • 使用事件记录器评估驾驶员风险 • 驾驶诊断和反馈系统 • 驾驶数据检索系统 • 驾驶员注视和车辆操作建模（HMM） • 跟踪驾驶员观察到的路边标志 • 分析自动驾驶时的驾驶员注视行为 • 使用眨眼检测乘客焦虑（点过程） • 使用深度学习实现自动驾驶（CNN、RNN、AE、GAN、Transformer……）
生物反馈：基于不断发展的模糊神经网络和可穿戴技术的电子健康预测
摘要 可穿戴微电子技术和新型神经网络范式（如进化模糊神经网络 (EFuNN)）的最新进展使得基于生物反馈的应用得以部署，这些新型神经网络范式能够在线进化和学习。通过无创地测量心率、生物阻抗、体温、运动活动、血压、血氧和呼吸频率等生命体征，可以恢复错过的生理反应。然后，可以应用进化的 ANN 范式进行预测。已经应用进化模糊神经网络 (EFuNN) 范式进行预测，对可穿戴生物反馈系统进行了仿真。已经部署了一种用于无创生命体征测量的高度集成的可穿戴微电子设备。仿真结果表明，生物反馈控制模型可以成为一种有效的参考设计，能够实现短期和长期的电子健康预测。然后定义了生物反馈框架。
专家报告神经科学 - https://rm.coe.int
1. 简介：神经接口革命 神经技术是一个总称，用于描述用于理解和/或影响、访问、监控、评估、模仿、模拟或调节人类和其他动物神经系统的结构、活动和功能的各种设备、工具、系统和算法。神经技术包括各种各样的创新，例如神经接口 (NI)、神经成像技术（如结构和功能磁共振成像 (sMRI/fMRI) 和脑电图 (EEG)、运动神经假体、言语神经假体、辅助神经康复系统、可植入刺激系统（如深部脑刺激 (DBS)）、神经调节疗法、神经反馈系统和脑功能分析计算模型。
Atlantis I＆II和2EB+模块硬件用户手册
Atlantis系统是一种生理监测和反馈系统，可提供包括脑电图（EEG记录），DC和慢速皮质电位（DC/SCP）在内的生物信号的测量，监测和反馈。所有记录均使用锡，金或氯化银的标准传感器从人体表面无创进行。该系统提供了与患者脑电图记录中一个或多个状态相对应的视觉或听觉信号（例如，脑α波活动），以便患者可以接受操作学习。信号处理和反馈由用户的PC提供由Brainmaster提供的软件。信息来自脑电图记录的光谱分析。该系统结合了光学和磁性隔离/耦合技术，为用户的PC提供安全且Lownoise的接口。Atlantis分为三种配置，即“ 2x2”，“ 4x4”和2eb+。这些仅在可用的通道数量和类型上有所不同。与提供的软件一起使用时，该系统使用Windows PC
在线性代数教学中应用生成人工智能的应用
摘要。本文探讨了生成人工智能（GAI）在线性代数教学中的应用。具有强大的生成能力和创造力，为教育教学带来了新的可能性。This paper first introduces the concept of GAI and its application background in the field of education, then discusses various specific application scenarios of GAI in teach- ing linear algebra, including: assisting teachers in efficient text processing and teaching design, generating personalized learning resources, promoting deep in- quiry through smooth human-computer dialogue, constructing interactive learn- ing platforms, real-time evaluation of learning progress and effectiveness, dy- namic updating and优化教学内容，扮演虚拟教师的角色以及开发智能评估和反馈系统。这些局限性可以提高教学效率和学生的兴趣，还可以提高教育领域的创新思想和方法。
TATuP 31/2 (2022)：专题·研究文章：生产消费——能源自给自足和反弹效应：德国家庭消费模式变化对气候的影响
导致消费增加的原因可能是多方面的，但经济激励起着至关重要的作用。目前较低的上网电价可能会鼓励更高的能源消费，因为家庭更倾向于最大化自用而不是上网补偿 (Galvin 2020, Weiß 等人 2021)。股权融资的持续成本较低，也可以鼓励慷慨消费。实行负荷转移的产消者，即将电力消耗转移到太阳能光伏发电量最大的阳光充足的时段，以及有效使用智能计量技术的产消者，是另一个方向的节能行为变化的例子。Galvin (2020) 和 Dütschke 等人 (2021) 提供了关于全面监测能源消耗的产消者群体重要性的实证研究结果。研究表明，使用广泛的反馈系统通常可以减少能源消耗 8% 到 12% (Dromaque 和 Grigoriou 2018；Gährs 等人 2021)。
阿纳夫·卡普尔
Arnav Kapur 麻省理工学院 15,000 美元 “用它！” Lemelson-MIT 学生奖毕业生获得者 AlterEgo，一种非侵入性外周神经计算机接口和 ISGEC（计算机基因表达构建），一个可定制的基因表达测量平台 挑战：计算机和人工智能一直被视为外部实体或代表我们进行计算和行动的外部黑匣子设备。问题是，我们能否颠倒过来，将人类和计算机（人工智能）结合为一个实体，以增强人类的认知和能力，而不是依赖将我们与环境隔离开来的外部接口？仅在美国，就有超过 750 万人在患病或受伤后患有言语障碍。1然而，最常用的可以让这些患者更好地沟通的系统效用有限。符号集（印有字母、单词或图标的纸张）和一种称为稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的过程（将字符应用于显示器上，用户通过眼球运动进行选择）既难以使用，又会导致令人沮丧的缓慢交流，因为用户通常一次只能选择一个字符。因此，患有言语障碍的人往往无法实时分享他们的想法和观点。解决方案：Arnav 的主要发明 AlterEgo 是一个由三部分组成的感官和听觉反馈系统。第一部分使用来自内部语音系统的微妙神经肌肉信号来提取语音。当我们大声说话时，我们的大脑会将电信号传输到 100 多块肌肉和声带以产生语音。当我们在内心对自己说话时，通过非常微妙地只使用我们的内部语音系统，神经信号就会被发送到这些内部系统。从皮肤表面，AlterEgo 能够检测到来自口腔深处的这些信号，并理解一个人想要说什么。系统的第二部分传输从电信号中收集的信息，并将其发送到在后台运行在设备上的人工智能代理。人工智能代理理解数据并准备响应以供音频反馈系统投射。设备的第三部分是双重的。用户可以通过
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。