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对发病机理和宿主相互作用的见解
效应蛋白在锈菌病原体与小麦宿主之间的相互作用中起着至关重要的作用。高通量“ OMICS”数据的可用性已经改变了该领域的游戏规则，可以识别和比较各种锈病和菌株的效应子。这项研究采用了高通量的“ OMICS”数据来探索多种锈菌真菌的共享效应方面，包括三种小麦锈菌，puccinia triticina，puccinia striiformis和puccinia graminis，以及puccinia sorghi（玉米锈）和梅拉姆普斯罗拉·洛里奇（Melampsora lurici-Poppoplar），这项研究采用了全面的生物信息学管道来预测每个锈病的候选效应蛋白（CSEP），评估其亚细胞定位，基于其序列相似性群集相似的效应子，并筛选其表达谱以评估病原体中潜在的作用。这项研究揭示了构成每个物种蛋白质组的4％的不同效应子，其定位预测表明宿主细胞内的靶向多样。效应子序列的聚类导致鉴定1,027个效应子部落和2,186个单线，而格拉米尼菌则表现出最高数量的单线，这表明进化加速和适应以逃避宿主防御。保护分析表明，在三种小麦锈菌中共享了30个共同的部落，其中许多人也发现了triticina和graminis之间。表达谱分析显示早期感染期间的差异表达，表明在发病机理中作用。这项研究强调了锈菌的分子多样性和适应性策略，为疾病管理提供了见解。关键字 - 比较分析 - 抗病性 - 效应蛋白 - 发病机理 - 植物病原体相互作用 - 锈菌 - 小麦简介
特刊 - 互动学习：循环中的人...
特刊“交互式学习：为主动人机交互的循环系统设计中的人类设计”已经扩展了！潜在的主题：认知负载 - 可以使用模型来调整决策。应该预培训（即，为普通用户学习），而应进行交互或个性化的数量（即，对特定用户进行微调）？响应设计和相互作用的方式 - 使用自然/隐式反馈信号，例如自然语言，语音，眼动，面部表情和互动过程中的手势。有效的相互作用 - 速度和相互作用数量。人类的偏好或内部奖励是非平稳的，并且会随着时间的流逝而变化。限制可能是由于缺乏信任，可用性和生产力，尤其是在适应不可预见的阶级和任务环境中的变化时。特定的系统体系结构 - 问题和机器学习应用程序；人类信任问题不同的建筑问题。案例研究 - 例如，GIS中的图像分割和区域数字化之类的案例研究是可取的。
神经免疫相互作用和免疫肿瘤学
神经系统是肿瘤微环境的重要组成部分，驱动肿瘤发生和肿瘤进展。肿瘤微环境中的神经元提示（例如，神经递质和神经肽）会导致免疫细胞的表型变化，例如增加衰竭和抑制效应细胞，从而促进免疫逃避和癌症的进展。在本评论中讨论了两种通过肿瘤相关神经的免疫调节：通过神经元刺激（即通过神经传递）调节和检查点介导的神经元免疫调节。后者通过在肿瘤内神经和神经胶质细胞的膜上的免疫检查点的表达发生。在这里，我们总结了有关肿瘤环境中神经免疫回路的新发现，同时强调了新的和负担得起的抗癌治疗方法的潜在靶标。
肿瘤微环境的标志及其与新兴免疫疗法方式的相互作用
1 Guy's Cancer Center，Guy's and St Thomas'NHS基金会信托基金会，英国伦敦SE1 9RT； Christian.linares@nhs.net（C.A.L。 ）; Sola.adeleke@nhs.net（S.A.）2 Kent肿瘤学中心，Maidstone和Tunbridge Wells NHS NHS Trust，Hermitage Lane，Maidstone，Meadstone，Kent ME16 ME16 9QQ，英国； anjana.varghese@nhs.net 3医学肿瘤学部，梅德韦NHS基金会信托基金会，吉林汉姆ME7 ME7 5NY，英国； aruni.ghose@nhs.net（A.G.）; elisabet.sanchez@nhs.net（E.S. ）; matin.sheriff@nhs.net（M.S.） 4 Barts Cancer Centre, Barts Health NHS Trust, London EC1A 7BE, UK 5 Mount Vernon Cancer Centre, East and North Hertfordshire NHS Trust, Northwood HA6 2RN, UK 6 Immuno-Oncology Clinical Network, UK 7 Centre for Tumour Biology, Barts Cancer Institute, Cancer Research UK Barts Centre, Queen Mary University of London, London EC1M 6BQ, UK; s.shinde@smd22.qmul.ac.uk 8生命科学与医学学院，癌症与药学学院，伦敦国王学院，伦敦国王学院，伦敦WC2R 2LS，英国9号，99 cyrus.chargari@aphp.fr 10医学肿瘤学，法国维勒维夫94805的医学肿瘤学系； elie.rassy@hotmail.com 11 Kent and Medway医学院，肯特大学，坎特伯雷CT2 7LX，UK 12 AELIA组织，第9 km Thessaloniki -Thermi，57001 Thessaloniki，Greece，Greece *通信 *通信：stergiosssiosboussios@gmail.com或stergios.boil.com或stergios.bous.bous.bous@s.net或stergios.boussios@kcl.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk†这些作者同样为这项工作做出了贡献。1 Guy's Cancer Center，Guy's and St Thomas'NHS基金会信托基金会，英国伦敦SE1 9RT； Christian.linares@nhs.net（C.A.L。）; Sola.adeleke@nhs.net（S.A.）2 Kent肿瘤学中心，Maidstone和Tunbridge Wells NHS NHS Trust，Hermitage Lane，Maidstone，Meadstone，Kent ME16 ME16 9QQ，英国； anjana.varghese@nhs.net 3医学肿瘤学部，梅德韦NHS基金会信托基金会，吉林汉姆ME7 ME7 5NY，英国； aruni.ghose@nhs.net（A.G.）; elisabet.sanchez@nhs.net（E.S.）; matin.sheriff@nhs.net（M.S.）4 Barts Cancer Centre, Barts Health NHS Trust, London EC1A 7BE, UK 5 Mount Vernon Cancer Centre, East and North Hertfordshire NHS Trust, Northwood HA6 2RN, UK 6 Immuno-Oncology Clinical Network, UK 7 Centre for Tumour Biology, Barts Cancer Institute, Cancer Research UK Barts Centre, Queen Mary University of London, London EC1M 6BQ, UK; s.shinde@smd22.qmul.ac.uk 8生命科学与医学学院，癌症与药学学院，伦敦国王学院，伦敦国王学院，伦敦WC2R 2LS，英国9号，99 cyrus.chargari@aphp.fr 10医学肿瘤学，法国维勒维夫94805的医学肿瘤学系； elie.rassy@hotmail.com 11 Kent and Medway医学院，肯特大学，坎特伯雷CT2 7LX，UK 12 AELIA组织，第9 km Thessaloniki -Thermi，57001 Thessaloniki，Greece，Greece *通信 *通信：stergiosssiosboussios@gmail.com或stergios.boil.com或stergios.bous.bous.bous@s.net或stergios.boussios@kcl.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk†这些作者同样为这项工作做出了贡献。
交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
用交互式培训工业最终用户程序员...
新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统，最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验，就需要培训。要培训用户，辅导系统通常用于基于块的编程（即使是通过编程进行铅编程），但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程（CITS），这是一种新颖的辅导方法，它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间，CIT为它们提供了宽敞的SCA旧，从而为用户提供了有关失误的立即反馈，并为下一步提供指导。为了评估CIT，我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究，将我们的培训方法与培训视频进行了比较，培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一，发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
通过新的直线编译器从Sigma协议中普遍合并的非交互式零知识
摘要。非交互式零知识证明（NIZK）是阈值加密系统中的必不可少的构件，例如多党签名，分布式关键产生和可验证的秘密共享，允许当事方在不揭示秘密的情况下证明正确的行为。此外，普遍合并（UC）Nizks在较大的密码系统中启用无缝组成。构建Nizks的一种流行方式是使用Fiat-Shamir变换来编译交互式协议。不幸的是，菲亚特 - 沙米尔（Fiat-Shamir）转换的nizk需要倒带对手，并且不可直线提取，这与UC相反。使用Fischlin的转换具有直线提取性，但以基本协议的许多重复为代价，导致具体效率差且难以设定参数。在这项工作中，我们提出了一个简单的新变换，该转换将代数关系的Sigma协议编译为UC-NIZK协议，而没有任何重复的开销。
生理计算如何使人类机器人相互作用受益？
摘要：随着系统的增长越来越大，人类操作员经常被忽略。尽管人类机器人互动（HRI）在认知资源方面可能非常苛刻，但现有系统尚未考虑操作员的心理状态（MS）。由于人类不是天前的代理人，这种缺乏可能导致危险情况。现在，神经生理学和机器学习工具的数量越来越多，可以进行有效的操作员的MS监视。因此，在闭环解决方案中向MS发送反馈。涉及一致的自动化计划技术来处理这种过程可能是重要的资产。这篇观点文章旨在为读者提供重要的文献综合，以期实施适应操作员MS的系统，以改善人类机器人操作的安全性和性能。首先，对于远程操作，对这种方法的需求是HRI的示例。然后，定义了几种对这种类型的HRI至关重要的MS，以及相关的电生理标记。将重点放在链接到与任务和任务需求的主要降级MS以及与系统输出（即反馈和警报）链接的附带MS。最后，详细详细介绍了共生HRI的原理，并提出了一种解决方案，将操作员状态向量包括在系统中，使用混合定位性决策框架来驱动这种相互作用。