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玩电子游戏时，视觉诱发的反应会得到增强
摘要 众所周知，视觉可以引导运动，但人们很少意识到运动皮层也为视觉系统提供输入。在本文中，我们研究了视觉刺激的神经处理是否在运动活动期间受到剧烈调节，假设在从事依赖于视觉刺激的运动任务时，视觉诱发反应会得到增强。为了验证这一点，我们告诉参与者，他们的大脑活动是控制视频游戏，而实际上，该游戏是预先录制的游戏的回放。这种欺骗对一半的参与者有效，旨在调动运动系统，同时避免与实际运动或躯体感觉相关的诱发反应。在其他试验中，受试者主动使用键盘控制玩游戏或被动观看回放。视觉诱发反应的强度是通过连续刺激和头皮上的诱发电位之间的时间相关性来衡量的。我们发现被动观看期间相关性降低，但主动和假玩之间没有差异。在假游戏过程中，中央电极上的 Alpha 波段 (8-12 Hz) 活动减少，表明尽管没有明显的运动，但运动皮层仍然被激活。为了解释游戏过程中注意力的潜在增加，我们进行了第二项研究，受试者在观看过程中数屏幕上的项目。我们再次发现假游戏过程中相关性增加，但数数和被动观看之间没有差异。虽然我们不能完全排除注意力的参与，但我们的研究结果确实表明在主动视觉过程中视觉诱发反应有所增强。
MLSEQ：RNA-Seq数据的机器学习接口
MLSEQ是用于应用机器学习算法在下一代RNA-sequecting（RNA-SEQ）数据中应用的综合软件包。研究人员出于各种目的呼吁MLSEQ，其中包括疾病结果的预测，最佳特征子集（基因，转录本，其他同工型）的识别以及根据其预测重要性对特征进行分类。使用此软件包，研究人员可以上传其原始的RNA-seq计数数据，预处理数据并执行各种机器学习算法。预处理方法包括DESEQ平均值（TMM）归一化方法的DESEQ中值和修剪平均值，以及每毫米读取计数的对数（log-CPM），方差稳定转换（VST），正规化对数转换（RLOG）和方差模型在观察级别（voy）级别（voy）变换（voy）。归一化方法可用于纠正系统变化。转换方法可用于使离散的RNA-seq数据在层次上更接近微阵列，并进行基于微阵列的层化算法。当前，MLSEQ软件包包含90多个基于微阵列的分类器，包括最近开发的基于VOOM的判别分析分类器。除了这些分类器外，MLSEQ软件包还包括基于离散的分类器，例如Poisson线性判别分析（PLDA）和负二项式线性判别分析（NBLDA）。在预处理数据上，研究人员可以构建分类模型，对这些模型进行参数优化，评估模型性能并比较不同分类模型的性能。此外，可以通过构建模型预测测试样本的类标签。MLSEQ是用户友好，简单，目前是文献中针对RNA-Seq分类开发的最全面的软件包。要开始使用此软件包，用户需要上传其计数数据，其中包含每个样本映射到每个成绩单的读数数。可以从RNA-SEQ实验中获得此类计数数据，也可以从其他测序实验（例如芯片测序或元基因组测序）中获得。提出了此小插图，以指导研究人员如何使用此软件包。
学习通过增强学习来控制相机曝光
相机曝光控制是通过控制曝光时间，增益和光圈来调整展示水平的任务，以达到给定场景的所需亮度和图像质量水平。调整较差的暴露参数导致暴露过度，暴露不足，模糊或嘈杂的图像，这可能会导致基于图像的应用程序中的性能降解，并且在最坏的情况下甚至是威胁生命的事故。因此，找到适当的相机暴露是确保计算机VI- sion应用功能的第一步，例如对象检测[5，16]，语义分割[9，17]，深度估计[10，26]和视觉传感器[1，13]。相机外观控制中有几个基本要求。必须保证快速收敛以在动态降低的情况下保持适当的暴露水平。此外，曝光控制环是相机系统中最低的循环之一。因此，必须考虑轻巧的算法设计用于车载级操作。最后，不应牺牲融合图像的质量以满足要求。此外，同时控制的参数数的数量也很重要，因为它会影响收敛时间和收敛图像的最终质量。单一控制方法[14，18，20]以一种方式控制暴露参数，以达到所需的暴露水平，而不是控制暴露参数。但是，收敛的参数通常不是最佳的，例如[长时间曝光时间，低增益]和[短曝光时间，高增益]对。结果，该值导致不良图像伪像，例如由于长时间的暴露时间或由于高增益而引起的严重噪声而导致运动模糊。关节曝光参数控制[7，8，8，21，23，24]通常需要在广泛的搜索空间中进行多个搜索步骤，以找到最佳组合。结果，它们会引起闪烁效果和缓慢的收敛速度。此外，由于其优化算法[7，8]，图像评估指标[7，8，20，21]和GPU推论，因此需要高级计算复杂性[23]。在本文中，我们提出了一种新的联合暴露参数控制方法，该方法利用了增强学习来实现即时收敛和实时处理。所提出的框架由四个贡献组成：•简化的训练场，以模拟现实世界的di-verse和动态照明变化。•闪烁和图像属性感知奖励设计，以及用于实时处理的轻巧和直观的状态设计。•静态的动态照明课程学习，以提高代理的暴露能力。•域随机技术减轻训练场的限制并在野外实现无缝的一般性，而无需额外的训练。
内容 - ROSPHOTO
«范德莱»。18 世纪中叶至下半叶荷兰或英国制造的纸张。[11，页125，第2749号]，即上面可能写着一封 19 世纪早期的信件。法语版信件中没有亚历山大一世的亲笔签名，这很自然地可以解释为，法语原件已寄往目的地，但不一定寄往巴黎，而是寄往收件人当时所在的任何地方。现在来看看信件的内容，这两份信件的纸张边缘都用哀悼的框架勾勒出来，这与当时为死者设立的死亡和哀悼通知形式完全一致。死者。这封信涉及 1808 年 4 月 30 日大公夫人伊丽莎白·亚历山德罗夫娜的去世，她于 1806 年 11 月 3 日为皇后伊丽莎白·阿列克谢耶夫娜所生。在 1808 年 4 月 30 日的宫廷礼仪日记中，记载道：“早晨八点，皇太后陛下无限悲痛，皇室极为惋惜，皇太后殿下在出生第二年便去世了。”[5，第 196 页]330].另据报道，下午 2 点，当皇帝的忏悔者与其他宫廷神职人员一起主持完葬礼后，最高命令下达给了外交部长，数数。N.P.鲁缅采夫“关于为礼仪部门准备关于安葬皇太后遗体的命令” [5，第 173 页]332].这位两岁大公爵夫人的死讯当然是针对一份在政府官僚机构中发表的特别宣言而发布的：“去年四月三十日，以全能上帝的力量，我们挚爱的女儿伊丽莎白·亚历山德罗夫娜大公夫人在两岁时去世。在向我们宣布这一悲伤事件时，我们确信，我们所有忠实的臣民都会与我们分享悲痛“[9]根据 1808 年 5 月 21 日法国特使维琴察公爵阿尔芒·德·科兰古给拿破仑的报告，拿破仑的死讯于 5 月 12 日正式公布，当时科兰古代表法国大使馆向N.P.表示深切哀悼。鲁缅采夫 [6，页.141]，因为无法与皇帝交谈。第二天，大使在给拿破仑的报告中指出：“皇帝对他的女儿的去世深感悲痛，她于 12 日去世”[6，第 123 页]148].周围的人利用这一点，使夫妻之间的关系得到更新……”[6，第 173 页]151].154] 1.在同一份电报中，谈到其他主题，特使写道：“大公夫人的去世引起了人们对皇后的极大同情：她处于彻底的绝望之中，皇帝本人也感到深深的悲伤。5 月 22 日，科兰古在致外交部长卡多尔公爵让-巴蒂斯特·尚帕尼 (Jean-Baptiste Champagny) 的一份报告中报告称，皇帝“已经好几天没有外出或处理事务了”[6，第 14 页]。5月29日，使者报告：“自从太子妃死后，皇帝很少出来，也不邀请任何人到他的地方；”
年度报告2024
较小的奴隶湖鸟类天文台（LSLBO）在艾伯塔省北部的小奴隶湖省公园（标准化努力）完成了其第31年的鸟类人口监测。通过研究和教育致力于鸟类保护，LSLBO管理了四个核心监测计划：春季迁移监测，秋季迁移监测，监测禽类生产力和生存率（地图）和秋季猫头鹰迁移监测。春季迁移监测每天4月16日至6月10日（56天），计算了来自161种的81,363只鸟类。进行监测的天数高于平均水平，但由于天气条件较差，每日平均时间略低。4月16日，成千上万的juncos，数万只鹅于5月3日至5日，一周后，成千上万的“默特尔”鸣鸟因繁忙的开端而使大多数其他物种都流失了。Willet和一只西方的Kingbird，成为标准迁移监测工作中要记录的243和244种。在海岸线上设置了一个额外的非标准净网，但从53种的物种中带来了低于平均840只鸟。在103次重新录制记录中，最古老的已知鸟是一只毛茸茸的啄木鸟，估计是12岁。秋季迁移监测发生在每天7月12日至10月3日（84天），略高于平均努力，以计数149种的56,212只鸟类。鸣禽的迁移是不稳定的，尤其是到八月。天气良好，允许高于平均水平的雾气网努力，这导致从创纪录的69种造成的2400只鸟类高于平均水平。8月4日，一张支票捕获了145只鸟时，必须释放59只鸟。Fall 226重新捕获的最古老的鸟是“桃金娘”的莺，估计年龄4岁或以上。从6月1日至7月28日运营了四个地图站点，完成了我们第31届地图贡献。地图程序被转移到第4期，当时捕获较低且物种较少的物种比未运行的第10期积极迁移。尽管转变为降低捕获率，但仍有539只鸟（迄今为止排名第四）。从314张地图捕获记录中，最古老的已知鸟是10岁的加拿大莺。评估了所有75种观察到的物种的年度繁殖状态。有针对性的秋季猫头鹰迁移监测是在8月31日至10月30日的46个晚上进行的21年。北部的锯齿状猫头鹰网阵列和一个较小的北方猫头鹰网阵列捕获了107锯猫头鹰和创纪录的高10个北方猫头鹰。前几年带来的两只锯猫头鹰在其他地方被重新捕获：一个在Beaverhill Bird天文台，另一个在萨斯喀彻温省的一个猫头鹰乐队站。其他协作项目包括羽毛取样（加拿大环境和气候变化，加拿大移民监测网络），tick收集（卡尔加里大学），路边猫头鹰调查（西弗雷泽（West Fraser）（西弗雷泽），旧数据上传（艾伯塔省），栖息地大学使用调查设计（NAIT），ebird demants（Querird Lab）（皇家艾尔伯特（Ebird Lab））（皇家阿尔伯特（Ebird）供应（皇家阿尔伯特（Elberta）） 数数！）。发表了三个使用LSLBO数据的技术报告。迁移监控计划收到了平均727名现场和现场演示的访客，有1,196人。LSLBO发布了22个每周博客，并在CBC广播节目中出现。在所有核心监控和维护项目中，员工和志愿者之间累积了502个人日，从中有17名志愿者从中为监视活动提供了90人的日子。此外，纪录打破了47人，该地区于12月15日在第30届奴隶湖圣诞鸟类数量中批准了该地区。