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喂养果蝇的肠道微生物体来自年轻蝇和老蝇的微生物组
经历了最大的变化，因为它们与38天大的苍蝇明显分离。年龄被认为是解释组之间的差异（Anosim，p <0.001，r = 0.6281）的最重要因素，而不是对观察到的差异显示影响的饲料（p = 0.429，r = 0.0013）（图2a）。年龄相关的分离似乎是在样品中的几个属的特征2b）。这两个时间点的大多数样品与大多数观察到的OTU一起吸引了Origo，这表明潜在的共享组成。3.2。微生物富集可以调节衰老蝇中的微生物组组成。
喂养果蝇的肠道微生物体来自年轻蝇和老蝇的微生物组
越来越明显的是，肠道中的无数微生物在细胞内并附着在身体部位（或植物的根）上，对宿主起着至关重要的作用。尽管这已知数十年，但分子生物学的最新发展允许扩大对这些微生物的丰度和功能的洞察力。在这里，我们使用了醋果蝇果蝇（Drosophila Melanogaster），研究了整个苍蝇的适应性度量，分别喂养了从年轻或老蝇中收获的肠道微生物的悬浮液。我们的假设是，苍蝇具有“年轻微生物组”的组成性丰富，在老年时会更长，更敏捷（即的健康状态增加。我们的研究中传来了三个主要的回家信息：（1）年轻蝇和老蝇的肠道微生物群都有明显不同； （2）用年轻和老年微生物组的喂食果蝇改变了受体苍蝇的微生物组，（3）两种不同的微生物饮食对运动运动的活性或受体蝇的寿命没有任何影响，这与我们的工作假设相矛盾。结合在一起，这些结果为宿主与其微生物组之间的相互作用提供了新的见解，并清楚地表明，肠道移植和益生菌的表型作用可能是复杂的，不可预测的。
产生蛋白质：动物体的分馏，质量...
随着猪的生长，商业生产均匀生长。许多生产者的受访者报告说，提出了一个三向Cross F1品种，这是一个与约克郡女性交叉的Landrace，繁殖到Duroc Boar。生产者协会呼应F1跨遗传学的“生长最统一的商业生长猪，也是屠宰场中最一致的尸体”（加拿大猪出口商协会，2023年，第3段）。然而，Weis（2013）指出，尽管输入以产生肉，鸡蛋和牛奶的投入迅速合理，但商业牲畜生产中仍存在“不可避免的生物物理极限”（第115页）。当完美雕刻的猪的遗传学与创新的药物相遇时，旨在提高完美，理性的效率的创新药物，既是该动物的出处，又是其较大的系统，它是与消费者相距甚远的。国家
人类脑电图和人工神经网络揭示了自然图像中物体真实世界大小的解耦表征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 3 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.19.553999 doi：bioRxiv 预印本
在车辆摄像头传感器上使用EMI破坏活物体对象检测精度
摘要 - 计算机视觉是一项快速前进的技术，在很大程度上依赖相机传感器来为机器学习（ML）模型提供决策。已确认在各种未来派应用中发挥关键作用，例如自动驾驶汽车的进步，自动驾驶和目标跟踪无人机，停车援助和避免碰撞系统。但是，随着硬件级传感器黑客攻击的越来越多，即使是相机传感器也容易受到损害。本实验论文提出了使用电磁干扰（EMI）对机器计算机视觉（CV）进行机器学习能力的传感器黑客攻击的想法。开发了中端EMI入侵设备，以破坏计算机视觉系统的准确性和监督功能。评估研究了传感器黑客入侵对依赖实时饲料的障碍识别模型至关重要的摄像头传感器的影响，从而比较了有或没有传感器篡改的决策能力以评估整体效果。我们的结果表明，EMI显着影响相机传感器的性能，降低基于机器学习的对象检测系统的准确性和帧速率。这些发现强调了相机传感器对传感器黑客入侵的脆弱性，并突出了需要改进安全措施以保护计算机视觉系统中此类攻击的必要性。索引术语 - EMI，计算机视觉（CV），ML，自动驾驶车辆，避免碰撞
用于视觉的物体检测系统...
本文全面介绍了该项目的开发过程及其显著贡献，该项目旨在打造一套专为视障人士定制的物体检测系统。该系统利用 Python 编程语言结合 YOLO（You Only Look Once，只看一次）算法，提供实时物体检测功能。本文深入探讨了所采用的方法、面临的挑战以及为优化系统性能、可用性和可访问性而设计的创新解决方案。通过协作，我们设计出了大量创新解决方案，涵盖算法选择、模型训练、硬件集成、用户体验设计、文档编制和持续改进等各个方面。这项协同努力的成果展现了在为视障人士提供增强的态势感知和导航辅助方面取得的显著进展，从而促进了社区的包容性和自主性。
视觉语言预训练与物体对比度学习3D场景的理解
近年来，视觉语言预训练框架在自然语言过程和计算机视觉方面取得了重大进展，从而在各种下游任务上取得了显着的绩效提高。但是，当扩展到点云数据时，现有的作品主要集中在构建特定于任务的模型上，并且无法提取概括良好的Univer-Sal 3D视觉嵌入。我们仔细研究了语义3D场景理解中的三个常见任务，并获得了对训练模型的开发的关键见解。以这些观察的启发，我们提出了一个视觉语言的预训练框架 - 工作3DVLP（3D视觉语言预训练对象对比度学习），它可以灵活地对3D视觉 - 语言下游任务转移。3DVLP将视觉接地作为代理任务，并引入了对象级别引导检测（OID）损失，以在场景中获得高质量的建议。此外，我们设计对象级交叉对比度对齐（OCC）任务和对象级别的自我对比度学习（OSC）任务，以将对象与示例对齐并显然区分场景中的不同对象。广泛的实验验证了三个3D视觉任务上3DVLP的出色表现，反映了其在语义3D场景理解中的优势。代码可在https://github.com/iridescentttt/3dvlp上找到。
CMDA：基于 LiDAR 的 3D 物体检测的跨模态和领域对抗自适应
最近基于激光雷达的 3D 物体检测 (3DOD) 方法显示出良好的效果，但它们通常不能很好地推广到源（或训练）数据分布之外的目标域。为了减少这种领域差距，从而使 3DOD 模型更具泛化能力，我们引入了一种新颖的无监督领域自适应 (UDA) 方法，称为 CMDA，它 (i) 利用来自图像模态（即相机图像）的视觉语义线索作为有效的语义桥梁，以缩小跨模态鸟瞰图 (BEV) 表示中的领域差距。此外，(ii) 我们还引入了一种基于自训练的学习策略，其中模型经过对抗性训练以生成领域不变特征，这会破坏对特征实例是来自源域还是看不见的目标域的区分。总的来说，我们的 CMDA 框架指导 3DOD 模型为新颖的数据分布生成高度信息丰富且领域自适应的特征。在我们对 nuScenes、Waymo 和 KITTI 等大规模基准进行的大量实验中，上述内容为 UDA 任务提供了显著的性能提升，实现了最先进的性能。
聚合物体表面的控制节点生长
非常需要设计纳米颗粒表面形状的局部变化。这是因为这些修饰阳离子可以改善生物相容性和细胞摄取。23在这里，我们描述了一种在含核碱酶的多聚膜膜外表面形成局部变形的方法。我们表明，在插入包含互补核酶的二嵌段共聚物时，类似触手的节点可以在聚合物的表面形成（图1b）。与蓄水池一样，膜变形和随之而来的淋巴结形成依赖于不同的膜成分之间的互补氢键。将核碱酶配对的可编程性纳入自组装合成聚合物24 - 28先前已被利用以控制纳米颗粒形态，29 - 35瓶刷组件36和颗粒表面化学，37，以及37层的聚合，38,39货物货物40 - 42-42-42-42-42-42-42和增强的水。43
探索杂物体的化学空间
Figure 1: Depicts a) A conceptual figure showing different chemical subspaces, including unknown chemical space (gray), exposome chemical space (yellow), measurable chemical space (blue), measured chemical space (magenta), and identified/characterized chemical space (green) whereas b) shows the chemicals in US-EPA CompTox with 800 k unique structures.主成分图是使用六个元素质量缺陷和US-EPA Comptox中化学物质的单异位素质量产生的（这些计算的详细信息可在其他地方提供33,34）。应注意的是，子空间的大小仅用于可视化目的，并且不代表这些空间的真实大小。