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World File Search System空间和时
从行为学角度看人类在空间和时间中的旅行
关于人类旅行者的太空探索，我们的观点是考虑适应的核心概念，即优势超过劣势。无论是生理学、心理学、人类学、人体工程学还是机器人学，对研究结果的解释都应该朝着积极的方向发展，让男性和女性成为空间和时间系统的核心。这有很多方面。其中一个方面是自组织系统，其中组件的异质性和整体的自主性是其正常运作和探索任务成功的特征。这会成为未来月球和火星任务机组人员的操作规则吗？孤立和受限的机组人员与长时间的协同作用实际上是需要强调的影响因素。行为学研究用于通过将其方法应用于各种空间模拟设置、类似环境和实验活动来制定这些科学假设。通过关注过去 3 年的最新数据，我们发现了来自多学科方法的不同研究领域的现代贡献。在三次为期 4 个月、8 个月和 12 个月的火星模拟任务中，机组人员如何根据工作惯例和社交活动自行安排时间表的综合说明概述了在高度自主的情况下类似地演变的群体生活习惯（ Heinicke 等人，2019 年）。作者描述了当每个机组人员随着任务时间的增加在相同环境中面临隔离和监禁时朝着相似方向发展的共同特征。他们强调了长期太空旅行的社会心理、群体协调和团队绩效挑战以及技术和操作挑战。在关于团队行为生物学的新科学框架中，其他研究人员描述了这些极端环境系统的关键组成部分，这些组成部分可以与神经生物学系统相互作用，作为个体层面的输入，影响机组人员生命周期的动态（ Landon 等人，2019 年）。他们重点关注食物和营养、运动和体力活动、睡眠-觉醒-工作节律和栖息地设计。我们对远程太空任务的社会群体动态的了解可以在模拟研究中发现（Bell 等人，2019 年），在模拟研究中，太空机组人员需要应对他们从未遇到过的心理、认知、身体和操作方面的苛刻条件。研究人员揭示了与任务控制组 (MCC) 的冲突、凝聚力、效率、情绪或沟通方面的具体结果。例如，在基于更细致入微的类型学的新概念图下研究了冲突的性质，即注意到的不和、工作分歧、人际关系紧张和人际关系
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
解决空间和时间中核心物体识别的神经机制；一种计算方法
各种研究都对物体识别（大脑的基本能力）的潜在机制进行了研究。然而，对识别速度和准确度之间的平衡的探索较少。大多数物体识别的计算模型都无法解释识别时间，因此只关注识别准确度，原因有两个：缺乏感官处理的时间表征机制，以及使用非生物分类器进行决策处理。在这里，我们提出了一个物体识别的分层时间模型，使用脉冲深度神经网络与生物学上合理的决策模型相结合，以解释识别时间和准确度。我们表明，所提模型的响应动力学可以类似于大脑的响应动力学。首先，在物体识别任务中，该模型可以模拟人类和猴子的识别时间和准确度。其次，该模型可以复制文献中观察到的不同速度-准确度权衡机制。更重要的是，我们证明了所提模型中不同抽象级别（上级、中级和下级）的时间表征与先前研究中观察到的大脑表征动态相匹配。我们得出结论，由分层前馈脉冲结构产生的脉冲的积累可以很好地解释决策的动态，也可以解释不同抽象级别的表示动态。关键词：时间对象识别、速度-准确度权衡、深度脉冲卷积神经网络、积累到边界模型、动态表示相异矩阵
讲座 4 基因是什么以及它们如何发挥作用
1. 基因和 DNA 是如何组成染色体的？2. 开关如何在空间和时间中调节基因？3. 限制图谱使开关能够被隔离。4. DNA 复制是如何发生的？5. 什么是聚合酶链式反应 (PCR)？PCR 在社会中是如何应用的？6. 突变是如何发生的？7. 如何使用谱系来追踪具有表型和 RFLP 的突变基因的遗传？8. 突变如何改变表型？9. 基因和蛋白质之间的共线性是什么（即 DNA 序列如何指定蛋白质序列）？10. 什么是遗传密码？11. 哟！-它在 DNA 序列中 - 什么是
三角策略
摘要这是一项关于三角剖分策略的研究，该研究建议讨论有关该主题的信息，并通过为研究领域的知识构建过程提供正式质量来强调其相关性。作为一种方法论程序，根据主要基础和科学文章使用书目研究。在与作者对话中，发现三角剖分在允许使用不同的数据收集技术，从不同知识领域的理论和研究人员中脱颖而出，并在不同的空间和时间中收集来自不同来源的信息。关键字：三角策略。实证研究。可靠性和有效性。摘要这是一项关于三角剖分策略的研究，该研究建议讨论有关该主题的信息，强调了为研究领域的知识构建过程提供质量的相关性。主要基于书籍和科学文章，使用了方法论程序书目研究。在与作者的对话中，发现三角剖分是允许使用不同的数据收集技术，从不同知识领域的这些数据和研究人员动员的这些数据，就像从不同的空间和时代收集信息一样。关键字：三角策略。实证研究。可靠性和有效性。eNanto方法论程序，如果您使用书目研究，将张力作为主要基础和科学文章。摘要这是一项关于三角剖分策略的研究，该研究建议讨论有关该主题的信息，强调了其与在研究领域中建立知识的过程相关的相关性。 div>在与作者对话时，发现三角剖分允许使用技术
将 ISOSpace 传输到 3D 环境中进行注释和应用
摘要 人类的视觉感知非常明显，因此通常用语言描述周围的空间并不成问题。相反，人们也很容易想象出一个被描述空间的概念。近年来，人们为开发空间和时空关系的语言方案做出了许多努力。然而，这些系统到目前为止还没有真正流行起来，我们认为这是因为它们所基于的模型很复杂，而且缺乏可用的训练数据和自动标记器。在本文中，我们描述了一个支持空间注释的项目，它可以通过其许多功能促进注释，还可以用更多信息丰富它。这将通过 VR 环境的扩展来实现，通过 VR 环境可以更好地可视化空间关系并将其与真实对象联系起来。我们希望利用现有数据开发一种新的最先进的标记器，从而为未来的系统奠定基础，例如改进 Text2Scene 生成的文本理解。关键词：ISOSpace、ISOTimeML、Unity3D、注释、虚拟现实
复合ESCRT-III聚合物的图案化组件和逐步的VPS4介导的拆卸驱动细胞分裂
ESCRT-III家族蛋白形成复合聚合物，在整个生命之树的广泛细胞生物过程的背景下变形并切割膜管。在重建的系统中，AAA - 腺苷三磷酸酶VPS4诱导的ESCRT-III聚合物组成的顺序变化已被证明可以重塑膜。然而，尚不清楚如何在细胞环境中在空间和时间内组织和重塑复合材料ESCRT-III聚合物。Taking advantage of the relative simplicity of the ESCRT-III – dependent division system in Sulfolobus acidocaldarius , one of the closest experimentally tractable prokaryotic relatives of eukaryotes, we use super-resolution microscopy, electron microscopy, and computational modeling to show how CdvB/CdvB1/CdvB2 proteins form a precisely patterned composite ESCRT-III division环（RING）逐步进行VPS4依赖性拆卸，并收缩将细胞切成两部分。这些观察结果使我们提出了模式的复合聚合物中的顺序变化，作为ESCRT-III - 脱发膜重塑的一般机制。
一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。