摘要迷幻的psilocybin既有承诺作为精神疾病的治疗,又是改善健康个体幸福感的方法。在某些司法管辖区(例如,俄勒冈州,美国),psilocybin用于这两个目的的使用是或很快就会被允许使用,但对这一转变的公众态度被研究了。我们要求795个美国美国人的全国代表性样本评估psilocybin使用的道德状态,以适当的许可环境,以治疗精神病疾病或增强福祉。在两种情况下,参与者表现出强烈的两党支持,将个人的决定评为道德上的积极。这些结果可以为有效的psilocybin使用而有效的政策制定决策,鉴于在创新的调节模型的背景下引起的强大公众态度。我们没有探索对psilocybin在无监督或无许可的社区或社会环境中使用的态度。
合成孔径雷达(SAR)是一个尖端的遥感系统,在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节,可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而,从理论上讲,侧面空气传播的雷达(SLAR)的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制,而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题,已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差(SVA)算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是,主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题,通过利用配对高分辨率(HR)和低分辨率(LR)SAR图像的数据库中的先验信息[6,7,8]。对于尖锐的主机,神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像,这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是,SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的,并且是经典的增强轴(例如旋转和翻转)是不现实的。此外,斑点噪声高度损坏了SAR图像,从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是,诸如[11,12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂(SLC)SAR图像减少斑点噪声。在本文中,我们建议评估使用Fell fell
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
Jan 27。 DE 2025 - “在毕马威(KPMG),我们的零信任框架旨在``永不信任,始终验证''的原则。 这将通过... 进行严格的身份验证Jan 27。 DE 2025 - “在毕马威(KPMG),我们的零信任框架旨在``永不信任,始终验证''的原则。这将通过...
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.,英国 2 智能行为理解小组,伦敦帝国理工学院,英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学,希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学,希腊 5 DCS 公司,弗吉尼亚州亚历山大,美国 6 人类研究与工程理事会,DEVCOM 陆军研究实验室,马里兰州阿伯丁试验场,美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学,CEA,LETI,Clinatec,F-38000 格勒诺布尔,法国 8 巴黎萨克雷大学,CEA,List,F-91120,帕莱索,法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM),华沙,波兰 10 deeptale.ai,波兰
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇(1-6 个通道)时,这种需求尤其大,稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性,尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略,但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限(例如可穿戴设备、手机)时,这些方法并不实用。为了解决这个问题,我们提出了动态空间滤波(DSF),这是一个多头注意力模块,可以插入神经网络的第一层之前,通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时,我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能,但当存在严重通道损坏时,其准确率比基线高出 29.4%。此外,DSF 输出是可解释的,因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
摘要 本研究旨在分析两种浮萍:青萍和浮萍在不同温度(15–25 °C)和光周期(12–24 小时)组合下生长发育的情况,同时控制电导率、pH 值和氧含量等物理化学参数。将植物置于合成氮培养基中,并监测其生长 40 天。使用方差分析 (ANOVA) 和主成分分析 (PCA) 等统计学方法进行数据分析。结果表明,这两种浮萍在较高温度(25 °C)和较长光周期(24 小时)下生长得更好。在最佳条件(25 °C 和 12 小时光周期)下,青萍的表面积覆盖率高达 58.4%,生物量超过 1.44 克鲜重,表明其能高效利用有利条件。而 Lemna trisulca 在极端条件下(15 °C 和 12 小时光照周期)表现出更稳定的生物量(1.03 克鲜重)增长和 45.8% 的覆盖率。关于对变化的物理化学条件的适应性,Lemna minor 对有利参数的响应更好,在最佳 pH 6.05 和电导率 31.6 µS/cm 下实现更高的生长率,而 Lemna trisulca 即使在变化更大的条件下也表现出稳定的生长,在较高电导率(583 µS/cm)和较低 pH(6.96)下生长下降最小。研究结果表明,Lemna minor 在最佳条件下更具竞争力,这可能是由于其更有效地利用了可用资源。其快速生长使其在生物修复中特别有价值,而 Lemna trisulca 可能更好地应对变化的水生条件。结论强调了这两个物种之间的适应性差异,这对于管理水生生态系统具有重要意义。浮萍适合于稳定的环境,而浮萍则适用于变化多端的条件,这表明它们在环境保护和生物修复方面具有多种潜在用途。这些研究为浮萍的适应能力提供了重要数据,这对于有效管理水生生态系统至关重要。
该学生的总体目标是创建量身定制的超稳定膜纳米盘,以加速结构表征并生成粘合剂到整体膜蛋白。自行车疗法具有独特的技术:自行车肽将短线性肽限制在使用中央化学支架的稳定的双循环结构中。该结构赋予了强大的类似药物的特性,包括高亲和力结合和快速组织渗透,以对针对小分子或抗体疗法的靶标产生治疗剂。自行车最初是通过针对固定目标筛选数十亿个变体来选择的。此选择是可溶性蛋白或具有较大结构性外域的膜蛋白的常规方法,但对于多跨膜(Multitm)膜蛋白(尤其是离子通道和GPCR)来说,仍然是一个重大挑战。MULTITM蛋白更难表达和纯化,并且通常会失去洗涤剂中的天然构象。MULTITM蛋白代表了自行车的一些最重要的目标,因此Howarth在蛋白质技术和蛋白质工程方面的专业知识可以促进这一挑战。Howarth组创建了Spytag,这是一种与间谍蛋白质混合后形成自发异肽键的肽。每个成分由常规20氨基酸组成,并且在不同条件下反应是快速而特异的(Keeble/Howarth PNAS 2019,Keeble和Howarth,Chem SCI 2020)。纳米盘是小蛋白,可以封装整体膜蛋白,形成一个含有天然膜脂质的环。生长抑素受体。纳米散发是在与清洁剂溶解度更接近细胞环境的环境中研究溶解的膜蛋白的变化性。然而,纳米盘面临着不稳定和缺乏受控组装的挑战,这些挑战抑制了它们对许多应用的使用,包括按噬菌体显示筛选粘合剂,对粘合剂的亲和力确定和冷冻剂以了解和优化自行车结合。将Spytag/Spycatcher技术与纳米盘结合起来,可以实现纳米盘的分子内环化,增强多性蛋白质的稳定性,并生成具有可调尺寸范围的Spyring-Nanodiscs,可适应于不同的膜蛋白和复合物。在这里,我们将首先验证E. coli表达的Spyring-nanodiscs从HEK 293S细胞中捕获,该单元具有感兴趣的Multitm靶标的自行车,其文献具有隔离和已知配体的先例,例如自行车和已知配体的特征是通过生物物理或生化测定法具有亲和力和特异性。APO和配体蛋白质结构也将通过冷冻研究进行研究。然后,我们将使用异肽交联和基于结构的设计采用蛋白质工程,合并
硬件产品硬件产品生命周期涵盖了价值链,该价值链始于材料的获取,直到生命的尽头。由于其冗长的供应链和难以减少的生产方法,该行业在实现净零排放方面面临困难。技术部门的范围3排放构成了全球温室气体排放中最大的部分。这主要是因为在收购原材料,零件/组件生产阶段以及最终消费者使用已出售商品时产生的排放。