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World File Search System飞蛾
对锥虫飞蛾知识的贡献（...
摘要。印度的生物多样性热点安达曼（Andaman）和尼科巴群岛（Nicobar Islands）拥有各种各样的昆虫物种，其中许多物种是该地区特有的。目前的工作着重于安达曼和尼科巴群岛的锥虫蛾的多样性，并显着扩大了对安达曼和尼科巴群岛的已知锥虫蛾动物区系的知识，报告了19种的新分布记录。这项工作提供了成人生殖器的鉴别诊断，分布数据和显微照片，包括对五种生殖器结构的首次描述，即tatobotys varanesalis（Walker，1859年）； Ravanoa Xiphialis（沃克，1859年）； Nosophora albiguttalis Swinhoe，1890年； Nosophora Conjunctalis Walker，1866年；和Macaretaera Hesperis Meyrick，1886年。此外，还记录了七个属的文档，即群岛。Macaretaera Meyrick，1886年； Ravanoa Moore，1885年； Bocchoris Moore，1885年； BotyodesGuenée，1854年； Heamopsis Kirti＆Rose，1987年； Zitha Walker，1866年和Termioptycha Meyrick，1889年，强调了这个不受欢迎的地区的生物地理意义，以及对持续的Faunistic Surveys的需求。
生态聚会小册子 - 蝴蝶和飞蛾
翼展：1 ¾ - 2 ½” 颜色：扇贝状，边缘不规则，边缘有明显的凹痕。隐蔽的颜色使冬眠的成虫能够伪装在枯叶中。前翅为橙色，带有深褐色斑点，后翅在夏天大多为黑色，但在春天和秋天为橙色，带有黄色斑点。后翅下侧有一个小的白色或银色逗号形状，两端扩大。栖息地：开阔林地和树林边缘是主要的繁殖和冬眠栖息地。范围：遍布美国东部大部分地区，从南部到佛罗里达州中北部和北部墨西哥湾沿岸各州，从西部到怀俄明州和科罗拉多州东部。生命周期：每年 2 代。
使用飞蛾优化的有效算法（...
Divya Rawat 1，Pushpendra Singh 2 1,2电气工程系，政府。女子工程学院，印度AJMER-305002摘要蛾火焰优化（MFO）算法是Swarm Intelligence家族的成员，可用于解决各个现实世界中的复杂优化问题。MFO及其不同的变化，可以简单地理解和易于操作。这些算法在解决诸如电力和能源系统，工程设计，经济调度，图像处理和医疗应用等各个领域的优化问题方面取得了巨大成功。这篇全面的评论探讨了MFO的不同变体，包括经典版本，二进制类型，修改版本，混合版本，多目标版本以及不同扇区中MFO算法的应用方面。此外，提出了MFO算法的评估以评估其相对于其他算法的性能。该文献的主要重点是对MFO及其应用进行调查和分析。此外，总结的评论部分深入研究了MFO算法及其变体的潜在研究方向。关键字：飞蛾火焰优化（MFO），蛾火焰优化算法（MFOA），复杂优化，MFO分析，应用程序。1。辛格拉姆 - 弗拉姆优化算法是一种新的元启发式优化方法，该方法是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的，基于夜间特殊导航方法的飞蛾行为的模拟。他们利用一种称为横向方向的机制进行导航。在这种方法中，飞蛾通过保持相对于月球的固定角度而飞行，这是一种非常有效的机制，可以在直路上长距离行驶，因为月球远离飞蛾。这种机制确保了夜间直线飞翔的飞蛾。但是，我们通常会观察到飞蛾在灯光周围螺旋飞行。实际上，飞蛾被人工灯所欺骗并表现出这种行为。由于这种光非常接近月球，因此，保持与光源相似的角度会导致飞蛾的螺旋蝇路径。在MFO算法中，飞蛾以对数螺旋的方式在火焰中飞来飞去，并最终汇聚到火焰。螺旋方式表示勘探区域，并确保利用最佳解决方案。优化是指为特定问题找到最佳解决方案的过程。随着问题的复杂性增加，在过去的几十年中，对新优化技术的需求比以前更为明显。数学优化技术曾经是在提出启发式优化技术提出之前优化问题的唯一工具。数学优化方法主要是遇到一个主要问题的确定性：local
数据注意皮肤飞蛾的基因组序列，monopis laevigella
背景皮肤飞蛾monopis laevigella（Denis＆Schiffermüller，1775年）是Tineidae家族的飞蛾。它的英语白话名称源自幼虫的喂养习惯，这些习惯以众多动物衍生的物质（例如鸟巢，腐肉，猫头鹰和鸟类）为食（Boyes，2018b； Pelham-Clinton，1985年）。因此，该物种在不列颠群岛内非常普遍，甚至在圣基尔达，奥克尼和设得兰群岛的群岛中也发现（Pelham-Clinton，1985）。在全球范围内，该物种的分布在欧洲，北美（以前在那里被确定为M. rusticella）和亚洲，在中国向东到Shaanxi省（Xiao＆Houhun，2006年）。该物种在北大西洋中广泛发现，在冰岛很丰富，并从格陵兰岛记录。在法罗群岛（Faroe Islands）中，该物种被认为是同生型的，在未加热的附属建筑中的动物物质（例如羊毛）繁殖（Kaaber，2010年）。相比之下，圣基尔达（St Kilda）的人口似乎在海悬崖上而不是（以前的）人类居住，大概是以海鸟的鸟粪为食（Pelham-Clinton，1985）。
与雄性飞蛾大脑中有吸引力和厌恶女性产生的气味剂相关的独特的杂种神经胶质
摘要Heliothine moths的信息素系统是研究高阶嗅觉处理基础原理的最佳模型。在Helicoverpa Armigera中，三个男性特异性肾小球接收到有关三个女性产生的信号的输入，即主要的信息素分量，作为吸引力剂和两个次要组成部分，具有双重功能，即吸引力与吸引吸引力的抑制作用。通过触角肾小球，通过三个主要路径传达信息，包括侧向脑部，包括侧向杂脑 - 内侧道是最突出的路径。在这项研究中，我们从三个男性特异性肾小球中的每个中的每个中都追踪了生理上鉴定的内侧投射神经元，目的是将其末端分支映射在侧面的原脑脑中。我们的数据表明，神经元的广泛投影是根据行为意义组织的，包括代表吸引力与抑制的信号的空间分离 - 但是，基于次要组件的数量，具有独特的切换行为后果的能力。
全向电流从层压飞蛾纹理的聚合物包装增强，用于大区域，柔性IIII-V太阳能模块
摘要 - ePitaxial提升（ELO）过程允许更便宜的机械功能，超薄和高效率III-V太阳能电池。ELO太阳能电池是适用于太阳能电池必须符合弯曲表面并提供高效率和高特定发电（W/kg）的自然候选物。此类示例包括无人驾驶汽车，电动汽车和便携式电力的发电。然而，在考虑这些移动太阳能应用时，由于显着的供应液压反射，不可避免地会发生的大大差异（AOI）大大降低了整体系统效率。在本文中，我们使用低成本的，胶体的自组装过程来证明在ELO太阳能电池阵列的聚合物包装层上蛾类抗反射纳米结构的整合。飞蛾 - 眼睛结构减轻了菲涅尔的反射，并增加了与传统不介于未介入的聚合物包装的Elo太阳能电池阵列相对于ELO太阳能电池阵列的所有测量角度的光电流产生。纳米结构在商业范围内生存，这是必须满足的重要标准，以确保将整合到商业处理中的可行性。进行室外太阳能表征测量，并在直接的光学照明下，Moth-eye纹理质感太阳能电池显示，在79°AOI中，最大的I SC增强了约58％，与传统的未具体未纹理的无缝合物包装式阵列和23次直接降低时，最大的IM cons cons a aoi aoi相对，并在79°AOI中增强了I c and sc and rays，并在79°的AOI中增强了i sc sc，并在79°AOI中增强了最大的IM sck and Interialtion impartivation imiminal I rusigation imimains I最大I I最大I I次数观察到AOI。
飞蛾和海蛞蝓体内的机载计算机可能……
我设想计算机芯片直接与活体动物交互——没有键盘、没有电线、没有中介。计算机芯片不仅可以记录动物自由移动时细胞内发生的事情，甚至还可以控制引导这些运动的信号和路径。对某些人来说，这可能听起来像幻想，对另一些人来说则是噩梦。但华盛顿大学的一组研究人员认为，在 Manduca sexta 和海蛞蝓 Tritonia diomedea 体内植入微型计算机芯片可能会解答有关神经细胞如何做出决定、整合信息和驱动复杂行为的问题。“如果你想了解生物系统是如何控制的，你需要知道它们正在接收的信息和它们发出的信息，”团队成员 Tom Daniel 说，他是华盛顿大学的 Komen 教授兼生物科学副主任。其中一些信息可以用现有技术收集。然而，为了记录驱动行为的神经和肌肉信号，动物必须受到身体限制，这阻碍了研究的进展。用于记录生物信号的电极几乎不允许移动，数据必须通过电线发送到附近的电子设备进行处理和存储。由于动物不能移动，它们无法接收到相同的感官刺激，也不能像在自然环境中一样自由地做出反应。新方法在很大程度上克服了这个问题。