XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System更慢
小麦 Sal1 基因家族的 CRISPR-Cas9 基因编辑
摘要：高度保守的 Sal1 编码一种双功能酶，具有肌醇多磷酸-1-磷酸酶和 3 ′ (2 ′)，5 ′-二磷酸核苷酸酶活性，已被证明在被破坏时会改变植物的非生物胁迫耐受性。精确的基因编辑技术被用于在六倍体面包小麦中产生 Sal1 突变体。带有三个向导 RNA (gRNA) 的 CRISPR（成簇调节间隔短回文重复序列）Cas9 系统被用于灭活 Bobwhite 小麦基因组中的六个 Sal1 同源基因。所产生的所有 Sal1 基因均被禁用的突变小麦植株茎更细，生物量略有减少，在缺水条件下衰老更慢，但在干旱条件下产量没有提高。我们的结果表明，多重 gRNA 能够有效地对六倍体小麦中的 Sal1 基因家族进行靶向基因编辑。这些 Sal1 突变小麦植株将成为进一步研究该基因家族在小麦中功能的资源。
夏季温度极端变化的速度
夏季温度极端可能会对人类和生物圈产生很大的影响，极端热量是气候变化最明显的症状之一。多种机制，可以预测极端热量的速度比典型的夏季更快，但目前尚不清楚这是否发生。在这里，我们表明，在观察和历史气候模型模拟中，最热的夏日在每个半球和1959年至2023年的热带地区都以与全球中位数相同的速度变暖。相比之下，最冷的夏日比全球平均平均水平中的中位数更慢，在28个CMIP6模型中，该信号在262个模拟中均未模拟。观察到的冷尾伸展表明，尽管缺乏炎热的日期扩增，观察到的夏季温度却变得更加可变。与中位数相比，可以根据表面辐射净辐射和蒸发分数的变化从表面能量平衡的角度来解释热和冷极端变暖的年际变化和趋势。热带炎热的日期放大预计将来会出现（2024- 2099，SSP3-7.0场景），而北半球的热热预计将继续跟随中位数。
印度国家的电力过渡（SET）2024
2024年印度国家的电力过渡（SET）报告发现，古吉拉特邦和卡纳塔克邦有效地将可再生能源整合到了其电力部门中，显示出足够的准备，可以进一步促进电力过渡，并具有强大的市场支持者，以促进清洁电力的未来增长。在我们报告的两个迭代中，这两个州对几个不同参数的一致性表现突出了它们在电力过渡方面的强度。诸如哈里亚纳邦，安得拉邦，旁遮普邦和拉贾斯坦邦等国家在某些方面表现出相当大的进步，但是在所有方面的进步并不是一致的。同时，尽管我们的评估参数发生了变化，但今年，贾坎德邦，比哈尔邦，西孟加拉邦和北方邦的移动速度比其他人更慢。他们需要优先考虑全面的战略和干预措施，以促进其权力部门的可持续增长和过渡。我们建议加强国家级别的监管框架，并确定国家级别的过渡计划和轨迹，以在次级国家层面上向电力过渡方向进行广泛的进步。
通过马哈拉诺比斯距离识别下肢外骨骼中的用户意图
摘要 — 现有的下肢机器人外骨骼控制策略对用户意图的侧重点有所不同，这些意图的分辨率各不相同，从高级目标（提高速度）到中级动作（增加步幅）再到低级关节行为（增加髋关节屈曲）。虽然外骨骼上的传感器只能通过人机界面间接感知人类，但它们在穿戴设备所需的时间方面比更直接的方法更具优势。在本研究中，要求外骨骼用户（包括身体健全和脊髓损伤）改变他们的预期步行速度。机载传感器测量结果用于离线测试基于马哈拉诺比斯距离的意图识别算法。该算法的目标是识别意图变化并正确分类其类型，但不是通过外骨骼实现该变化。该算法正确识别了用户希望以比设备标称速度更快或更慢的速度行走的情况。对于体格健全的受试者，已知意图变化与算法正确识别之间的平均延迟为 0.63 秒。对于体格不健全的受试者，这一延迟平均为 0.93 秒。这些概念验证结果表明，基于马哈拉诺比斯距离的意图识别是可能的，而对该方法的分析表明，还有进一步改进的空间。
投资评论金融市场...
美联储通过大流行及其经济后果削减了工作。然而，决策者可以考虑2024年的成功，因为经济既保留健康的增长又充分就业，而通货膨胀率下降了美联储的目标范围。实际上，数据表明，关于实际GDP的增长和生产力提高（以及股票市场回报），美国已经赢得了与其他全球经济体相对于其他全球经济体赢得的胜利。尽管有积极的趋势，但最近的动态仍发生了变化。美联储在第四季度开始降低利率，自9月以来，其政策利率降低了一个全部百分点。，但美联储还表明，随着通货膨胀率持续存在，未来它可能会更慢，而且强大的经济体意味着几乎没有理由更加积极地削减。根据美联储州长的最新调查，现在的基准期望仅降低0.5％，到2025年底。仅三个月前，市场预计到那时的隔夜利率将达到2.9％。在短期利率期望中，这种向上的重新校准也使长期债券的收率也向上推动。具体来说，基准10年债券的收益率为4.57％，比该季度开始的3.67％的收益率显着升高。这种运动可能会对经济产生影响，政府，公司和潜在的购房者等著名的借款人需要承受更高的融资成本。
身体不满意的时间感知和互感相互作用 bimsa：使用内存处理加速长序列对齐 转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索 psilocybin导致性别，时间和剂量依赖性变化
此外，在帕金森氏病，抑郁症，躁郁症，焦虑症和精神分裂症等精神病和神经系统疾病中观察到的时间感知的扭曲仍然知之甚少（Teixeira等，2013）。例如，患有抑郁症的人通常集中于过去的过去经历，并且经常报告时间似乎缓慢甚至感觉已经停止了（Ren等，2023）。同样，患有帕金森氏病的患者也倾向于感知时间更慢。另一方面，焦虑会引起时间的加速感知，尤其是在高压力和唤醒时期（Holman等，2023）。患有注意力缺陷多动障碍的人可能会感觉到时间比实际的时间更快或慢（Ptacek等，2019）。Stanghellini等。发现，精神分裂症患者可能将时间的看法描述为缺乏连续性，而感到彼此断裂的时刻（Stanghellini等，2016）。这可能表现为即时时间流的损失，使事件感到孤立和无关，这有助于组织日常活动和维持社交互动的困难。因此，时间感知的研究不仅是理解人类认知的基础，而且对实用应用具有巨大的潜力，这些应用可能会对个人和社会福祉产生积极影响，并且对于诊断和治疗各种精神病学和神经疾病具有实际意义。
零事故是运营能力的体现
“零事故是作战能力的指标”是我们的四项安全原则之一。有人可能会问，作战能力和零事故是如何错综复杂地联系在一起的，因为安全措施往往限制了我们的训练或行动。虽然安全措施可能并不总是最有效的做事方式，但安全措施是为了降低事故发生的严重程度和概率，从而保护我们最宝贵的资产：我们的人员和设备。此外，当发生事故时，作战发展将不得不以更慢的速度进行，训练的复杂性也必须降低，因为要实施更严格的规则并要求更高的监督。通过实现零事故，事故造成的干扰被最小化，这使得新加坡空军能够以更高的能力运作。这反过来也会让我们的人员有信心发挥出最佳水平并突破作战界限，否则当事故发生时，这些界限就会被削弱。最后，在和平时期没有任何事故或事件的训练也展示了我们飞行员的纪律性和专业精神，这将反映出我们战时的作战能力。在本期《FOCUS》中，来自 121 中队的 Tessar Goh 中尉分享了该中队如何实现 50 年的安全且成功的运输飞行行动。这一成就确实值得称赞，我希望看到每个新加坡空军中队都实现这一里程碑
深度学习分类对持续无创脑机接口控制的好处
图 1 | BCI 数据的持续深度学习分类。在线 BCI 任务期间记录的 EEG 数据滑动窗口用于训练 Schirrmeister 等人（2017 年）报告的浅层 CovNet 架构。这些窗口长 500 毫秒，每 40 毫秒移动一次。根据提供的数据训练了两种类型的模型。“运动模型”使用与在线 BCI 实验相同的运动皮层电极蒙太奇进行训练。“所有模型”均使用所有可用电极进行训练。在连续步骤中，浅层 CovNet 架构使用密集层和 softmax 变换执行时间卷积、空间滤波、平方非线性、均值池化、对数变换和线性分类。在测试期间，训练后的模型为每个窗口提供类成员的估计概率。在模拟光标控制环境中，具有最高估计概率的类（红色圆圈）用于将虚拟光标移动到该最高估计概率的方向，并与该最高估计概率成比例。通过改变试验分类所需的总概率阈值（神经网络输出随时间的总和），探索了神经网络预测和控制系统之间的功能映射。低概率阈值模拟更快的光标控制，而高阈值模拟更慢的光标控制（有关更多详细信息，请参阅文本）。
音乐舒适的诱饵
摘要本文研究了Spotify的Web API的数据，这些数据是在1958年8月至2021年5月第一张图表发行的Billboard Hot 100图表上的所有歌曲，以确定音乐苦难与经济痛苦之间的关系。十二个因变量 - 持续时间，舞蹈性，能量，钥匙，声音，声音，声音，响度，响度，仪器，术语，livesice，Valence和Tempo-用于衡量Arthur Okun的美国经济痛苦指数对每个特征的影响。使用12种单独的线性回归 - 一个用于每个因变量的一个 - 我发现，在经济困难增加的时候，消费者可能会选择聆听更长，更安静，更慢，更快乐的歌曲，这些歌曲具有较小的方式，较高的舞蹈性，舞步，较低的语音性，livesence，livesice和声音的水平。与以前的研究一致，这些结果表明人们在不确定的经济时期听音乐时如何寻求舒适感和摆脱压力的现实。此外，我提出了一个音乐苦难指数，该指数通过将统计上显着的变量除以其回归系数来为回归结果带来价值。由此产生的音乐苦难指数与经济痛苦的正相关为0.606，因此表明，流行音乐的消费者偏好与美国经济状况之间存在牢固的关系。最后，考虑到90％的美国人口定期听音乐，人们通过听音乐来调节自己的情绪，本文认为，可以利用音乐痛苦来估计消费者对美国经济的实时脉搏。
大脑即计算机的隐喻
我问我的朋友：“你读过屠格涅夫的作品吗？”她毫不犹豫地给出了否定的回答。她的大脑里有她读过的小说的数据库吗？她的大脑在使用搜索算法吗？如果没有，我们还能如何想象这一壮举的实现？我问：“昨晚吃饭时坐在你旁边的那个男人叫什么名字？”她不记得了。半小时后，当我们谈论其他事情时，她说：“我现在想起来了，他叫杰罗姆。这个名字突然出现在我的脑海里。”如果大脑使用搜索算法来做到这一点，它会不会与前面的例子不同，会不会是一个更慢但更有条理的过程？我们能想象一个由大脑的“硬件”制成的设备，可以执行搜索算法吗？或者任意算法？在我（Davis，2017）的文章中，我强调图灵完备所需的东西很少。毫无疑问，可以用大脑的神经元建造一台通用计算机。然而，我们尚不清楚机器人能否进化。遗传密码中氨基酸由字符串编码的例子表明，这种可能性并非遥不可及。事实上，口语和书面语也是代表物体、动作和概念的任意符号的例子。有人穿过繁忙的街道，熟练地穿梭于车流之中。如何编写程序让机器人做到这一点？直到最近，人们才提出了一种使用大量数值计算的方法。如今，人们可以考虑另一种方法，即为此目的“训练”多层神经网络。想象大脑做这样的事情肯定比执行涉及大量算术计算的过程更容易。