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World File Search System蚂蚁
蚂蚁社交行为的萌芽神经科学
蚂蚁生理学是由1亿年的社会发展来制作的。蚂蚁执行许多复杂的社会和集体行为，但在示意图和规模上与果蝇果蝇Melanogaster（一种流行的单独模型有机体）相似。蚂蚁是有吸引力的互补受试者，以研究与果蝇中没有的复杂社会行为有关的适应。尽管对蚂蚁行为的研究兴趣和社会性的神经生物学基础，但我们对蚂蚁神经系统的理解是不完整的。最近的技术进步已经以较少依赖模型选择的方式对神经系统进行了尖端调查，为机械社会昆虫神经科学打开了大门。在这篇综述中，我们重新审视了有关蚂蚁神经系统和行为的重要方面，我们期待蚂蚁的功能性电路神经科学如何帮助我们了解如何区分孤独动物与高度社交动物。
进入爱尔兰蚂蚁全爱尔兰传粉媒介计划的红色名单...
多年来与该中心订婚的人将认识到这些价值观已经是我们开展业务方式的核心。我们确定的目标和目标的详细信息在本新闻通讯中稍后概述。在未来几年内拥有一个明确的框架来指导中心的工作，这对于其成功至关重要。国家数据和信息需求很大，但是中心需要专注于其职责以及在五年内实现的可行性。战略计划提供了该框架。该中心还同意了一种新的组织结构，最适合允许其完成其工作。已任命三位高级管理人员 - únaFitzpatrick博士，理查德·蒂尔森（Richard Tilson）和乔恩·霍金斯（Jon Hawkins） - 分别领导公司工作的三个支柱，即其科学，治理和财务以及ICT支柱。其余员工将围绕处理不同主题工作计划的运营单位进行构建。多亏了共享岛倡议下获得的资金，这些单位中的第一个围绕侵入性外星物种提供了一项工作计划，这是在建立的过程中。目前，该中心正处于扩展阶段，工作人员的补充从2024年初增长到仲夏的21个。这为中心很好。此外，今年早些时候发布的第四个国家生物多样性行动计划已确定该中心是提供许多关键战略行动的领导者。最近在开发新公司的治理和管理结构方面所做的工作意味着国家生物多样性数据中心现在很适合实现这些工作和其他未来的工作计划。
基于蚂蚁的神经拓扑搜索（ANTS）用于优化循环网络
摘要。为循环神经网络 (RNN) 手工制作有效且高效的结构是一个困难、昂贵且耗时的过程。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于蚁群优化 (ACO) 的新型神经进化算法，称为基于蚂蚁的神经拓扑搜索 (ANTS)，用于直接优化 RNN 拓扑。该过程从多种现代循环细胞类型中进行选择，例如 ∆ -RNN、GRU、LSTM、MGU 和 UGRNN 细胞，以及可能跨越多个层和/或时间步骤的循环连接。为了引入鼓励形成更稀疏的突触连接模式的归纳偏差，我们研究了核心算法的几种变体。我们主要通过制定不同的函数来驱动底层信息素模拟过程（模仿标准机器学习中的 L1 和 L2 正则化）以及引入具有专门角色的蚂蚁代理（受真实蚁群运作方式的启发），即构建初始前馈结构的探索蚁和从前馈连接中选择节点以随后制作循环记忆结构的社会蚁。 我们还结合了社区智慧，其中最佳权重由蚁群共享以进行权重初始化，从而减少本地训练候选 RNN 所需的反向传播时期数，从而加快神经进化过程。 我们的结果表明，ANTS 进化的稀疏 RNN 明显优于由现代记忆细胞组成的传统一层和两层架构以及众所周知的 NEAT 算法。 此外，我们还改进了实验中使用的时间序列数据集的先前最新结果。
聚合物复合材料中的金属 - 有机框架纳米片... 软tick中的微生物群驱动疫苗 巨型量子电动力学对纳米化的单SIV颜色中心 薄片依赖性水通过氧化石墨烯膜传输以及饮用水中的地敏（GSM）和2-甲基异菌酚（MIB）的排斥 地上和地下生物多样性对全球草原生态系统功能具有互补的影响 材料化学 - 数字CSIC 中间区域作为生物多样性保护的缓冲区 目前关于食物蛋白和肽在中的调节作用的证据 持续释放抗菌化合物的药物洗脱伤口敷料 北半球阻止了当前气候模型中的模拟：评估从CMIP5到CMIP6的进展以及对分辨率的敏感性 可持续消防保护：用高级涂料技术减少碳足迹 2H -MOS2纳米片的共价交联 - 数字CSIC 直接偶极 - 偶极相互作用对强烈不均匀红外腔场中二维材料的光学响应的影响 蚂蚁菌落优化
在聚合矩阵中掺入二维纳米结构的复合材料具有多种技术（包括气体分离）的功能成分。前瞻性地，使用金属有机框架（MOF）作为多功能纳米燃料，将显着扩大功能范围。但是，事实证明，以独立纳米片的形式合成MOF是具有挑战性的。我们提出了一种自下而上的合成策略，用于可分散的铜1,4-苯二甲基甲酸MOF MOF薄片，层层层和纳米尺寸。将MOF纳米片掺入聚合物矩阵中赋予所得的复合材料，具有与CO2/CH4气体混合物的出色二氧化碳分离性能，以及与压力分离选择性的异常和高度期望的提高。通过层压板浓缩的离子束扫描电子显微镜揭示，与各向同性晶体相比，MOF纳米片对膜横截面的优越占用源于膜横截面，从而提高了分子歧视的效率，并消除了无可生度的持续性途径。这种方法为各种应用打开了超薄MOF - 聚合物复合材料的门。
何时以及为什么人的大脑尺寸减小？蚂蚁
人类大脑的大小在Homo上一次与黑猩猩共享一个共同祖先以来的六百万年中几乎相当三倍，但自从上次冰河时代结束以来，人的大脑被认为减少了体积。这种减少的时机和原因是神秘的。在这里，我们使用变更点分析来估计人类脑进化速率变化的时机。我们发现，人类的大脑在2.1和150万年前经历了正变化，这与考古记录中HOMO和技术创新的早期发展相吻合。，但我们还发现，在过去的3000年中，人脑大小的减少是令人惊讶的。我们的约会不支持有关减少脑大小的假设，这是体型减少的副产品，这是转向农业饮食的结果或自我措施的结果。我们建议我们的分析支持以下假设：脑大小的最新减小可能是由于知识的外部化和小组级决策的外在化而导致的，部分原因是分布式认知的社会系统出现以及信息的存储和信息共享。人类生活在社会群体中，其中多个大脑有助于集体智慧的出现。尽管很难研究HOMO的深刻历史，但可以使用ANT作为模型来阐明群体规模，社会组织，集体智力和其他潜在选择性对脑进化的影响。蚂蚁及其物种丰富度的显着生态多样性涵盖了人类社会性方面的收敛，包括庞大的群体规模，农业生活历史，劳动分工和集体认知。蚂蚁提供了广泛的社会系统，以产生和检验有关大脑大小扩大或减少的假设，并有助于解释人类确定的大脑进化模式。尽管人类和蚂蚁代表了社会和认知进化中截然不同的途径，但蚂蚁提供的见解可以广泛地告知我们影响脑大小的选择性力量。
基于蚂蚁优化 PID 控制器的效率...
摘要 —本文采用带单位反馈的闭环系统中的 PID 控制器来控制机器人机械手。控制器的使用难点在于参数调整，因为调整参数仍然使用试错法来找到 PID 参数常数，即比例增益 (K p )、积分增益 (K i ) 和微分增益 (K d )。在这种情况下，蚁群优化算法 (ACO) 用于寻找 PID 的最佳增益参数。蚂蚁算法是一种组合优化方法，它利用蚂蚁从巢穴到食物所在位置寻找最短路径的模式，该概念应用于通过最小化目标函数来调整 PID 参数，从而使机器人机械手具有改进的性能特征。本研究采用 Matlab Simulink 环境，首先建立系统模型，然后利用蚁群算法确定适当的系数 𝐾 p 、 𝐾 i 和 K d ，以使机器人机械手两个关节的轨迹误差最小化。然后，将这些参数应用于机器人系统。根据计算机仿真结果，与经典 PID 相比，所提出的方法 (ACO-PID) 给出了一个具有良好性能的系统。
使用 CRISPR- 对蚂蚁 Lasius niger 进行基因改造......
图 7 实验示意图。1. 从蜂群中挑出蜂王放入产卵盘中。2. 将产卵盘放入气候室中 1 小时。3. 1 小时后检查盘中是否有卵。如果蜂王已经产卵，则将蜂王转移到新的干净盘中继续产卵。4. 继续收集卵 4-5 小时，然后将蜂王放回自己的蜂群。5. 用细刷将卵排列成一条线靠在盘壁上，准备注射。6. 玻璃毛细管针上装有六种 CRISPR-Cas9 构建体中的一种。7. 60% 的卵注射了 CRISPR-Cas9 构建体，20% 的卵注射了水，20% 的卵作为未注射的对照。8. 根据处理方法将卵转移到自己的饲养巢中，以便工蜂照顾它们并将它们养育成成年
“固体”植物与“液体”蚂蚁菌落
信息处理是生物学的重要组成部分，可以协调生物内过程，例如开发，环境适应和有机体间交流。尽管在具有专门脑组织的动物中，大量信息处理以集中式的方式发生，但大多数生物计算分布在多个实体上，例如组织中的细胞，根系中的根或群体中的蚂蚁。物理背景，称为实施例，也影响生物计算的性质。虽然植物和蚂蚁菌落都执行分布计算，但在植物中，单位占据固定位置，而单个蚂蚁则四处移动。这种区别，固体与液体大脑计算，塑造了计算的性质。在这里，我们比较了植物和蚂蚁菌落中的信息处理，强调了相似性和差异的起源和利用差异。我们以讨论这种体现的观点如何为植物认知的辩论提供了讨论。
Alval Ulegs蚂蚁地雷。
SARS-COV-2尖峰蛋白的结构，并与宿主受体参考文献结合1 Ye，Z.-W。 （2020）。 Int J Biol Sci。 16（10），1686-97。 2个单词健康组织（2020）。 可从：https：//www.who.int/news-room/注释/详细信息/详细信息/toxpains/toxpription/toxplion-of-sars-cov-2-implications-for-infote-infection-infection-prevention-prevention-prevention-precapainestions。 3 Zhu，N。等。 （2020）。 n Engl J Med。 20，382（8），727-33。 4 Chan，J.F.-W。等。 （2020）。 柳叶刀。 15，395（10223），514-23。 5 Lauer，S.A。等。 （2020）。 Ann Intern Med。 172（9），577-582。 6 Zhou，R。Etal。 （2020）。 int j inf。 96，288-90。 7 He，X。等。 （2020）。 nat Med。 26（5），672-5。 8 Mizumoto，K。等。 （2020）。 欧元监视。 25（10），PII = 2000180。 9 Gao，M。等。 （2020）。 respir med。 169，106026。 10 Yu，P。等。 （2020）。 J感染。 221（11），1757-61。 11 Liu，Z。等。 （2020）。 int j inf。 99，325-27。 12 Letko，M。等。 （2020）。 NAT微生物。 5（4），562-9。 13 Xu，H。等。 （2020）。 int J Oral Sci。 24，12（1），1-5。 14 Crapp，D。等。 （2020）。 科学。 367（6483），1260-3。 15 Hoffmann，M。等。 （2020）。 单元格。 181（2），271-280.e8。SARS-COV-2尖峰蛋白的结构，并与宿主受体参考文献结合1 Ye，Z.-W。 （2020）。Int J Biol 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24，12（1），1-5。 14 Crapp，D。等。 （2020）。 科学。 367（6483），1260-3。 15 Hoffmann，M。等。 （2020）。 单元格。 181（2），271-280.e8。11 Liu，Z。等。（2020）。int j inf。99，325-27。12 Letko，M。等。 （2020）。 NAT微生物。 5（4），562-9。 13 Xu，H。等。 （2020）。 int J Oral Sci。 24，12（1），1-5。 14 Crapp，D。等。 （2020）。 科学。 367（6483），1260-3。 15 Hoffmann，M。等。 （2020）。 单元格。 181（2），271-280.e8。12 Letko，M。等。（2020）。NAT微生物。5（4），562-9。13 Xu，H。等。（2020）。int J Oral Sci。24，12（1），1-5。14 Crapp，D。等。（2020）。科学。367（6483），1260-3。15 Hoffmann，M。等。（2020）。单元格。181（2），271-280.e8。16美国疾病控制与预防中心（2020年）。 可从：https：//www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/lab/resources/antibody-tests-guidelines.html。16美国疾病控制与预防中心（2020年）。可从：https：//www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/lab/resources/antibody-tests-guidelines.html。