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Brain2GAN：灵长类大脑中视觉感知的特征解缠神经编码和解码
图 6：基于生成的编码性能。对于每个单独的微电极单元，我们基于三个不同的特征表示拟合三个编码模型：z -、w - 和 CLIP 潜在表示。因此，我们拟合了 3 × 960 个独立编码器，从而得到 3 × 960 个预测神经响应，因为 V1、V4 和 IT 分别有七个、四个和四个微电极阵列（每个 64 个单元）（即 V1 中 7 × 64 = 448，V4 中 4 × 64 = 256，IT 中 4 × 64 = 256）。散点图在 X 轴上显示一个编码模型的预测-目标相关性 (r)，在 Y 轴上显示另一个编码模型，以研究两者之间的关系。每个点代表一个建模微电极单元在两个编码模型方面的性能（因此，每个图 960 个点）。负相关值设置为零。对角线表示两种模型的性能相同。Bonferonni 校正的 α = 5 . 21e − 5 的临界 r 值分别为人脸 ( df = 100 ) 和自然图像 ( df = 200 ) 的 r = 0 . 3895 和 r = 0 . 2807，用阴影区域表示。很明显，w 潜在值优于 z 潜在值和 CLIP 潜在值，因为大多数点位于 w 轴方向（对角线上方）。星号表示基于阴影区域外的数据点的每个感兴趣区域的平均相关系数。
微生物11-00432.pdf
摘要：沙门氏菌是鸡干性香肠（DFS）中的主要相关病原体。货架稳定的DF的安全性必须依赖于生产过程，这不仅应防止生长，而且应促进沙门氏菌的失活。该研究的目的是评估两种低酸鸡DF的生产过程中沙门氏菌的行为。通过挑战测试，即将沙门氏菌的鸡尾酒接种到肉糊中（6 loot 10 cfu/g），评估了在不同处理时间使用起动文化，纠正储存和高压加工（HPP）的影响（HPP）。通过成熟（10–15°C/16 D）和发酵加成熟（22°C/3 D d + 14°C/7 D），通过成熟（10–15°C/16 D）和小型（22°C/3 D + 14°C/7 D）详细阐述了培养基（FUET -TYPE，FT）和小（小吃，ST）口径的香肠。物理化学参数，并列举了沙门氏菌。将观察到的结果与文献中可用的预测模型进行的模拟进行了比较。在ft中，在生产过程中观察到沙门氏菌的略有下降，在ST中，在22°C下发酵期间发生了0.9-1.4 log 10的增加。因此，DFS安全必须基于过程温度和水活性的降低，这些因素可以用作基于伽马概念的预测模型的输入，作为生产者的有用决策支持工具。沙门氏菌致死性通过com-
药物对人分解和事后间隔的影响：昆虫，清道夫和微生物证据
图6。供体的毒理学筛查表明，所有捐助者的体内都有药物混合物，在分解过程中，这些药物被传递给幼虫（L），分解液（DF）和土壤（DS）。药物及其代谢产物在22个供体的所有矩阵中都被检测到我们无法收集的供体Tox 001，003和005的血清中。化合物，并报告了患者的病史。黄色的药物，但未报告，蓝色的化合物是指我们没有病史的捐助者。颜色的强度表明相对药物浓度。.....................................................................20
可解释的数字取证人工智能
法院、法律从业者和公众目前对基于人工智能 (AI) 的数字证据提取技术表现出一定的怀疑，这是可以理解的。人们对封闭式人工智能模型的透明度及其在数字证据挖掘中的适用性表示担忧。虽然人工智能模型牢牢扎根于数学、统计和计算理论，但争论的焦点是它们的可解释性和可理解性，特别是在它们如何得出某些结论方面。本文探讨了封闭式模型的问题、可解释性/可解释性的目标和方法。最重要的是，提出了可解释的基于人工智能的数字取证 (DF) 调查的建议。
玛丽亚·尤金妮亚·福尔特斯·布罗洛
2018 年：MEF Brollo、PH Flores、L. Gutierrez、C. Johansson、DF Barber 和 MP Morales，《纳米粒子的磁性及其在脂质体和细胞上的空间分布的关系》，Phys. Chem. Chem. Phys.，20，17829-17838。2017 年：H. Gavilan、EH Sanchez、MEF Brollo、L. Asin、KK Moerner、C. Frandsen、FJ Lazaro、CJ Serna、S. Veintemillas-Verdaguer、MP Morales 和 L. Gutierrez，《通过多元醇介导过程合成的磁赤铁矿纳米花的形成机理》，ACS Omega，2，7172-7184。
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考虑电池储能系统的孤岛微电网多目标经济排放调度优化策略
摘要 — 经济调度 (ED) 是电力系统中的关键问题之一。ED 倾向于通过优化传统发电机 (CG) 的尺寸来最小化燃料/运营成本。温室/有毒气体排放是与 CG 相关的主要问题之一。排放调度 (EMD) 通过发电机的最佳输出来减少温室/有毒气体排放。多目标经济排放调度 (MOEED) 问题是通过考虑燃料成本和排放目标来制定的。主要目标是以折衷的方式优化燃料成本和 CG 的环境排放。在本文中，提出了通用代数建模系统 (GAMS) 中的 CONOPT 求解器来寻找微电网的 ED、EMD 和 MOEED 问题的最佳解决方案。微电网由风力涡轮发电机 (WTG)、光伏 (PV) 模块、三个 CG 和一个电池储能系统 (BESS) 选项组成。所提出的算法已经在四个案例研究中实施，包括所有能源、无 WTG、无 PV 模块和无可再生能源 (RES)。为了确定所提出算法的有效性，将其与各种算法进行了比较。比较结果表明，所提出的算法更有效、更新颖、更强大。最后，结果表明，所提出的方法可以有效地优化上述所有案例研究的目标函数，并且 GAMS 中的 CONOPT 求解器在比较中优于所有方法。还介绍了 BESS 对 ED 微电网运营/燃料成本的影响。以 µ G 为单位的需求响应范式正在发生变化。还建立了需求灵活性 (DF) 模型，优化过程中消费者需求发生变化。DF 的结果显示成本降低，需求方管理更好。
市场分析 - 巴西机场行业 2020 年 5 月
Conac - 共和国总统府制定巴西民航政策的咨询机构。基础设施部 - 通过民航部长，该部协调和监督机场和航空基础设施的发展行动。Conaero - 由直接与机场管理部门合作的机构组成的咨询和审议委员会，旨在提高机场的效率。Infraero - 负责巴西 59 个机场的公共公司，拥有以下机场的 49%：瓜鲁柳斯 (SP)、维拉科波斯 (SP)、巴西利亚 (DF)、康芬斯 (MG) 和加利昂 (RJ)。Decea - 空域管制部，隶属于航空司令部和国防部。
增强第 806 条供应链风险管理机构程序
1) 依据 DFARS 239.7303(b)(l)，USD(A&S) 特此授权国防部长根据 DF ARS 239.7304(b) 作出决定，并根据 239.7305 采取授权的行动，适用于国防部的任何组织单位，包括军事部门 (MILDEP) 和国防部第四等级（即 OSD、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有不在 MILDEP 中的其他组织实体）（统称为“国防部部门”），并且任何此类决定应对有关的国防部部门具有约束力。USD(A&S) 的这一权力与第 3.f 段中描述的 MILDEP 部长的权力不同，并且不能进一步重新授予。
定义地热领域的 LCA 指南以增强结果可比性
1 意大利锡耶纳大学生物技术、化学和药学系 R2ES 实验室，53100 锡耶纳，意大利；marialaura.parisi@unisi.it（MLP）；tosti@csgi.unifi.it（LT）2 胶体和表面科学中心（CSGI），50019 佛罗伦萨，意大利；barbara.mendecka@unifi.it（BM）；daniele.fiaschi@unifi.it（DF）；giampaolo.manfrida@unifi.it（GM）3 巴黎高科矿业大学，PSL 大学，观察、影响和能源中心（OIE），06904 Sophia Antipolis Cedex，法国；melanie.douziech@mines-paristech.fr（MD）； paula.perez_lopez@mines-paristech.fr (PP-L.) 4 佛罗伦萨大学工业工程系，50135 佛罗伦萨，意大利 5 那不勒斯帕特诺佩大学科学技术系，80133 那不勒斯，意大利 * 通讯地址：sergio.ulgiati@uniparthenope.it (SU); isabelle.blanc@mines-paristech.fr (IB)