简称 FUNNY 试验 赞助商 伦敦玛丽女王大学 赞助商联系人 Mays Jawad 博士 研究与开发治理运营经理 Mile End Road London E1 4NS 电话:+44 (0)20 7882 7275 电子邮件:research.governance@qmul.ac.uk IRAS 参考 1003561 赞助商编号 012663 EudraCT 编号 2020-002099-11 首席研究员 Gareth Ackland 教授 围手术期医学教授 转化医学与治疗学(218A) 巴茨和伦敦医学和牙科学院威廉哈维研究所,QMUL 约翰瓦恩科学中心,Charterhouse Square London,EC1M 6BQ 电话:+44 (0)20 7882 2100 电子邮件:g.ackland@qmul.ac.uk 中央实验室 医生实验室 60 Whitfield Street London W1T 4EU 电话:(0)20 7307 7315
摘要。Mimivivus是一种巨型病毒,可感染变形虫,长期以来由于其大小而被认为是细菌。病毒颗粒由直径约500 nm的蛋白质衣帽组成,该蛋白质的直径封闭在多糖层中,其中约有120-140 nm长的纤维嵌入,总直径为700 nm。该病毒的基因组大小为1.2 Mb DNA,令人惊讶的是,仅在不进入细胞核的情况下在感染细胞的细胞质中复制,这在DNA病毒中是独特的特征。他们的存在是不可否认的;然而,与任何新发现一样,仍然存在有关其致病性机制的不确定性,以及Mimivulus Virophage耐药性元件系统(Mimivire)的性质,该术语描述了Mimivirus的免疫网络,这些术语与CRISPR -CAS系统非常相似。本综述的范围是讨论源自对麦米病毒的独特特征进行的结构和功能研究的最新发展,以及有关其针对人类推定的临床相关性的研究。
摘要:飞机维护是一个复杂的领域,设计包含机器学习 (ML) 算法的新系统可能成为一项挑战。在设计用于飞机维护规划的基于条件的维护 (CBM) 工具的背景下,本案例研究涉及 (1) 使用 Playful Probing 方法来获取洞察,从而了解如何设计与 ML 算法的交互,(2) 集成强化学习 (RL) 代理以实现维护规划中的人机协作以及 (3) CBM 指标的可视化。使用设计科学研究方法,我们设计了 Playful Probe 协议和材料,并通过举办参与式设计研讨会来评估结果。我们的主要贡献是展示如何引出将维护规划实践与 ML 估算工具和 RL 代理相结合的想法。通过参与式设计研讨会并让参与者观察如何使用 CBM 工件,Playful Probes 有利于引出用户与 RL 规划代理的交互需求,以帮助规划人员获得可靠的维护计划,并有可能理解如何表示 CBM 指标并通过轨迹预测将其可视化。
疫情使得人们在开会时需要保持距离,但多年来我们一直提倡为人们提供更多活动和思考空间。虽然我们从未称之为社交距离,但我们知道为人们提供更多物理空间和不同的环境意味着让他们的思想得到解放,从而进行更具创新性的思考。考虑为小组提供单独的大房间,以保持空间并控制噪音。如果无法外出,另一种选择是使用在线平台,这样小组就可以在家里或自己的办公室工作。
脑对脑接口 (BBI) 是一种通过神经成像和神经调节技术的组合促进两个大脑之间直接信息传输的系统。这些系统可以根据另一个用户的神经信号刺激一个用户的大脑。虽然脑机接口经常在人机交互 (HCI) 游戏和游戏社区中讨论,但 BBI 尚未得到充分探索。在本文中,我们通过提出三种类型的“心灵感应游戏体验”来研究 BBI 系统的社交游戏潜力,这些体验基于我们在之前的研究中设计、设计和评估的可穿戴 BBI 系统“PsiNet”。该系统通过脑电图 (EEG) 作为系统输入来测量玩家的神经活动,并使用经颅电刺激 (tES) 作为系统输出来刺激其他用户的相关大脑活动。我们希望这项工作能够激励游戏设计研究人员使用 BBI 系统等神经技术创造新颖的游戏体验。
我们喜欢阅读[1]中的自由能原理(FEP)的解构 - 几年前在[2]中引入的。这么说,没有人喜欢被告知他们犯了错误。幸运的是,[1]中的所有观察结果都很有趣,有些是正确的,没有混淆FEP。在接下来的内容中,我们使用了Biehl等人的观察结果。(同上)要深入研究它们提出的有趣点以及在FEP环境中的含义。为了对这些观察进行上下文,我们首先排练了得出FEP的主要步骤,然后专注于Biehl等人中解决的三个基本问题。;也就是说,构成马尔可夫毛毯分区的(子集的)(子集)之间的动态耦合的确切形式是什么?将自我组织解释为自我播种(即贝叶斯推论)时,有什么含义会出现非零的证据?进一步,差异自由能梯度何时消失?这三个问题的第一个出现在Biehl等。分布在他们的观察结果1-3中。第二和第三次出现在观察5和周围的讨论中。Biehl等。 进行几个观察;但是,有些是概括的(例如,在一般运动坐标的背景下)。 他们的观察6是一个例子。 我们忽略了这些观察结果。 请注意,Biehl等人的观测值编号。 是指纸的主要文本中分配的数字,而不是在纸张开头提供的子弹指定列表中的顺序。Biehl等。进行几个观察;但是,有些是概括的(例如,在一般运动坐标的背景下)。他们的观察6是一个例子。我们忽略了这些观察结果。请注意,Biehl等人的观测值编号。是指纸的主要文本中分配的数字,而不是在纸张开头提供的子弹指定列表中的顺序。一个人可以阅读Biehl等。作为对FEP的早期表述的批评 - 与隐性假设和不完整的(启发式)证明有关,反对对FEP本身的批评。但是,他们确定的问题仍然是基本的。[3]中解决了其中一些问题。但是,该专着尚未受到外部同行评审的约束(并且至少包含一个技术错误)。[4]中介绍了贝叶斯力学的简洁版本。在接下来的内容中,我们将使用[3]中的符号和命名法,这是目前对FEP的最全面的处理方法,我们向读者推荐读者以详细申请物理系统。本文的新颖贡献是对动态流的条件的明确规范,以确保马尔可夫毯子有足够的能力。
在萨里卫星技术有限公司,我们使用推进器来推动一些航天器在太空中移动。我们将一根管子装满气体,就像给气球充气一样,然后将其安装到卫星上。
近距离微型无人机摄影测量用于建筑调查 L. Carnevali 1、E. Ippoliti 1、F. Lanfranchi 1、S. Menconero 1、M. Russo 1*、V. Russo 2 1 罗马大学建筑历史、表现与修复系,00161 罗马,意大利 - (laura.carnevali、elena.ippoliti、fabio.lanfranchi、sofia.menconero、m.russo)@uniroma1.it) 2 Errealcubo 工作室,40137 博洛尼亚,意大利 - ing.valentinarusso@gmail.com 第 II/WG II/2 委员会 关键词:微型无人机、建筑调查、立面采集、数据比较、仪器验证 摘要:历史立面的调查存在几个瓶颈,主要与几何结构、装饰框架、自然或人工障碍物的存在、环境限制有关。城市环境带来了额外的限制,受地面采集活动的约束,导致建筑数据丢失。TLS 和近距离摄影测量的集成允许覆盖这些东西,但不能克服由于地面视角而产生的阴影效应。去年,无人机在调查活动中的大量使用扩大了调查能力,加深了对建筑分析的了解。与此同时,不同国家出台了几项行为规则,规范了无人机在不同领域的使用,严重限制了它们在城市地区的应用。最近,已经出现了非常小巧轻便的平台,可以部分克服这些规则限制,为非常有趣的未来场景开辟了道路。本文介绍了一种非常小的 RPAS(不到 300 克)的应用,配备了一台低成本相机,用于对博洛尼亚(意大利)一座历史建筑立面进行近距离摄影测量调查。建议的分析试图指出系统的准确性和细节采集能力。本文的最终目的是验证该新平台在建筑测量流程中的应用,拓展近景摄影测量在建筑采集过程中的未来应用。
数据收集自 69 家大型雇主,并对其中 25 家进行了访谈,目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括:(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求,(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应,(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测,(4) 60% 的雇主考虑销售额,45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测,(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究,重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)