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Mn Chippewa部落开始冗长的过程以改变血液量子
“重要的是要与我们的投票人员清楚地表明，参加全民投票不会改变宪法。但是，全民公决是指导TEC关于是否要求秘书选举有关宪法（通过修正案）的决定的决定。秘书选举是根据我们目前的宪法进行这一改变的唯一方法。如果足够多的MCT成员投票通过修正案，则秘书选举的结果可能会改变宪法。全民投票和秘书选举在第十四条：全民公决和第十三条：明尼苏达州奇珀瓦部落宪法的修正案中。这可能是一个漫长的过程，随着我们朝着解决成员资格和入学标准的往往，将来会从其TEC成员和明尼苏达州Chippewa部落那里收到有关此主题的更多信息。”
蓝相液晶在化学图案表面上的成核和生长：表面锚定辅助蓝相相关长度
蓝相（BPS）是手性液晶，具有拓扑缺陷的常规晶格。通过分子自组装，BPS独特的软性对称性提供了许多与常规液晶不同的优秀特性。，已经开发出化学图案的表面，以将BP的自组装引导为具有所需晶格方向的完美单晶，从而进一步受益于光子学和智能电子光学设备的设计。然而，BP的相关长度（定义为保持相同BP时间端方向的距离，这是一个必不可少的设计参数）迄今仍未透露。在这里，纳米级化学模式设计的替代平面和同型锚固条纹的设计允许系统地研究沿不同动力学途径的图案化区域以外的BP的生长，以及相关长度的时间演化。对相关长度的新理解可用于指导BPS宏观的单晶的合理设计，该设计依赖于减少的图案表面，这为基于BPLC的新功能和开发提供了令人兴奋的材料，以将基于BPLC的功能和开发用于高级光学设备或软材料设计或软材料设计。
ASBSO：具有灵活搜索长度和基于内存的选择的改进的脑风暴优化
摘要 - 大脑风暴优化（BSO）是一种新提出的基于人群的优化算法，它使用对数MIC Sigmoid传递函数在收敛过程中调整其搜索范围。但是，这种调整仅随当前迭代的数量而变化，并且缺乏灵活性和多样性，这使得BSO的搜索效率和鲁棒性差。为了减轻此问题，建议将自适应步长结构以及成功的内存选择策略纳入BSO。这种提出的方法，基于内存选择BSO的自适应步长，即ASBSO，应用多个步长以修改新解决方案的生成过程，从而根据相应的问题和收敛期提供了灵活的搜索。能够评估和存储解决方案改进程度的新型记忆机制用于确定步长的选择可能性。一组57个基准功能用于测试ASBSO的搜索能力，并采用了四个现实世界问题来显示其应用值。所有这些测试结果表明溶液质量，可伸缩性和稳健性的显着提高。
用于长度估计、消化道视觉评估和计数的人工智能辅助自动化管道水产养殖中的虾类生产
摘要：养虾是水产养殖生产中一个世纪以来的实践。在过去的几年里，传统的养殖方法得到了一些改进，然而，它仍然主要涉及密集的手工劳动，这使得传统养殖既不省时也不省钱。因此，需要一种持续的监测方法来提高养虾的效率。本文提出了一种使用深度学习和图像处理方法自动监测虾的流程。自动监测包括长度估计、虾的消化道评估和计数。此外，还设计了一个移动系统来监测各种养殖池中的虾。这项研究显示了有希望的结果，并展现了人工智能在自动化虾监测方面的潜力。
使用长度训练进行语音图像分类...
摘要 —脑机接口利用脑信号来控制外部设备，而无需实际控制行为。最近，语音意象已被研究用于使用语言进行直接交流。语音意象使用用户想象语音时产生的脑信号。与运动意象不同，语音意象仍然具有未知的特征。此外，脑电图具有复杂和非平稳特性，导致解码性能不足。此外，语音意象难以利用空间特征。在本研究中，我们设计了长度训练，使模型能够对一系列少量单词进行分类。此外，我们提出了分层卷积神经网络结构和损失函数以最大化训练策略。所提出的方法在语音意象分类中表现出竞争力。因此，我们证明了单词的长度是提高分类性能的线索。关键词-脑机接口；脑电图；语音意象；卷积神经网络
结构疲劳裂纹长度估算和... - PHM 协会
本文介绍了“Angler”团队为 2019 年 PHM 大会数据挑战赛开发的方法。该挑战赛旨在使用当前载荷循环下的超声波信号估计某种铝结构的疲劳裂纹长度，并尽可能准确地预测未来多个载荷循环下的裂纹长度（多步预测）。为了估计裂纹长度，从超声波信号中提取了四个裂纹敏感特征，即第一个峰值、均方根值、峰度对数和相关系数。提出了一个集成线性回归模型来映射这些特征及其与裂纹长度的二阶相互作用。采用最佳子集选择方法来选择最佳特征。为了预测裂纹长度，推导出巴黎定律的变体来描述裂纹长度与载荷循环次数之间的关系。使用遗传算法学习巴黎定律的材料参数和应力范围。这些参数将根据上一步预测的裂纹长度进行更新。然后，预测了恒幅荷载工况或变幅荷载工况下未来荷载循环次数对应的裂纹长度。根据数据挑战赛委员会提供的分数计算规则，本文提出的方法获得了 16.14 分，在所有参赛队伍中排名第三。
疫苗接种：针头规格和长度
1 必要时可注射至上外侧肱三头肌区域 2 如果皮肤绷紧且皮下组织不聚拢 3 首选部位 4 一些专家建议体重低于 60 公斤的男性和女性使用 5/8 英寸针头，如果使用，皮肤必须绷紧且皮下组织不得聚拢。 5 大腿前外侧的股外侧肌也可以使用。大多数青少年和成年人需要 1 至 1.5 英寸（25-38 毫米）的针头来确保肌肉内注射。
改进的湍流动能行星边界层对流大气边界层长度尺度方案
基于对流大气边界层的大涡模拟 (LES) 的先验分析，提出了改进的湍流混合和耗散长度尺度，用于基于湍流动能 (TKE) 的行星边界层 (PBL) 方案。湍流混合长度结合了表面层中的表面相似性和 TKE 约束，并对混合层中的横向夹带效应进行了调整。耗散长度是根据考虑剪切、浮力和湍流混合的平衡 TKE 预算构建的。在 TKE 通量中添加了一个非梯度项，以校正 TKE 的非局部湍流混合。改进的长度尺度被应用于 PBL 方案，并使用理想的单柱对流边界层 (CBL) 情况进行了测试。结果在广泛的 CBL 稳定范围内表现出强大的适用性，并且与 LES 基准模拟非常一致。然后将其实施到社区大气模型中，并通过 3D 真实情况模拟进行进一步评估。新方案的结果与其他三种成熟的 PBL 方案的质量相当。模拟和无线电探空仪观测剖面之间的比较表明，新方案在晴朗的日子里表现良好。
表达全长刺突蛋白的改良安卡拉痘苗 SARS-CoV-2 疫苗
摘要 迫切需要开发疫苗来预防 SARS-CoV-2 感染并减轻 COVID-19 大流行。在这里，我们开发了两种基于改良安卡拉痘苗 (MVA) 的疫苗，它们表达在融合前状态稳定的膜锚定全长刺突蛋白 (MVA/S) 或形成三聚体并分泌的刺突的 S1 区 (MVA/S1)。两种免疫原都含有受体结合结构域 (RBD)，这是抗体介导的中和的已知靶标。用 MVA/S 或 MVA/S1 免疫后，两种刺突蛋白重组体均诱导了针对纯化的全长 SARS-CoV-2 刺突蛋白的强 IgG 抗体。MVA/S 对纯化的 RBD、S1 和 S2 诱导了强烈的抗体反应，而 MVA/S1 诱导了对 RBD 区域外的 S1 区域的抗体反应。两种疫苗均在肺部诱发抗体反应，并与支气管相关淋巴组织的诱导有关。接种 MVA/S 而非 MVA/S1 疫苗的小鼠对 SARS-CoV-2 产生了强大的中和抗体反应，这与 RBD 抗体结合滴度密切相关。从机制上讲，S1 与 ACE-2 的结合很强，但在室温下长时间预孵育后会降低，这表明 RBD 会随时间发生变化。这些结果表明 MVA/S 是针对 SARS-CoV-2 感染的潜在候选疫苗。
研究论文解码大脑系统：针对可变长度脑电图数据的动态自适应卷积群体投票方法
大脑是一个复杂而动态的系统，由相互作用的集合及其时间演化组成。脑电图 (EEG) 记录的大脑活动在学习研究和应用领域中对解读人类的认知过程起着至关重要的作用。在现实世界中，人们对刺激的反应不同，并且大脑活动的持续时间因人而异。因此，实验中收集的试验中 EEG 记录的长度是可变的。然而，当前的方法要么固定每次试验的 EEG 记录长度，这会丢失隐藏在数据中的信息，要么使用滑动窗口，这会在切片的重叠部分消耗大量计算量。在本文中，我们提出了 TOO（仅遍历一次），一种处理可变长度 EEG 试验数据的新方法。TOO 是一种卷积仲裁投票方法，它通过卷积实现滑动窗口并用 1×1 卷积层替换全连接层来打破模型的固定结构。 1×1 卷积层生成的每个输出单元对应于滑动时间窗口创建的每个切片，这反映了认知状态的变化。Ten，TOO 对输出单元采用群体投票，并确定代表整个单次试验的认知状态。我们的方法为不同长度的试验提供了一个自适应模型，只需遍历每个试验的 EEG 数据一次即可识别认知状态。我们设计并实施了一个认知实验并获取了 EEG 数据。利用从该实验收集的数据，我们进行了评估，将 TOO 与最先进的滑动窗口端到端方法进行比较。结果表明，TOO 在试验级别获得了良好的准确率（83.58%），而计算量却低得多（11.16%）。它还可能用于其他应用领域的变量信号处理。