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国家儿童和家庭投资策略 - 创新基金：有针对性的优先位置
•昆士兰州：北部地区莫雷顿湾（包括西南地区帕尔岛汤斯维尔的山山（Mount Isa）（包括伊普斯维奇，图瓦姆巴），远北地区（包括cairns）
S1 代表皮质小人范围内外的多感官环境和躯体位置
最近的文献表明，触觉事件在初级体感皮层 (S1) 中的表现超出了其长期确定的拓扑结构；此外，S1 受视觉调节的程度仍不清楚。为了更好地描述 S1，在触摸前臂或手指时记录了人类电生理数据。条件包括视觉观察到的物理触摸、没有视觉的物理触摸和没有物理接触的视觉触摸。从这个数据集中得出两个主要发现。首先，视觉强烈调节 S1 区域 1，但前提是触摸有物理元素，这表明被动触摸观察不足以引起神经反应。其次，尽管在假定的 S1 手臂区域记录，但神经活动在物理触摸期间代表手臂和手指刺激。手臂触摸的编码更强烈和具体，支持 S1 主要通过其拓扑组织编码触觉事件的想法，但也更普遍地涵盖身体的其他区域。
使用强化学习找到公共道路上两个位置之间的最短路径
鉴于人口增长，车辆的增长以及空前的空气污染，传统的城市运输计划系统越来越低效率。解决这些挑战需要创新的解决方案，人工智能成为关键人物，尤其是通过加强学习（RL）。本文介绍了一种基于RL的新型方法，旨在提高运输服务质量，最终减轻交通拥堵并减少空气污染。所提出的方法着重于确定源点和目的地点之间的最短途径，同时从战略上避免了拥挤的路线。这不仅减少了旅行时间，还会导致化石燃料消耗和能源使用的下降。通过利用RL技术，这种方法为改变城市运输系统提供了有前途的途径，使它们在面对当代挑战时更具适应性，高效和环境可持续性。
将转基因快速自选择且无克隆地整合到秀丽隐杆线虫中经过设计的 CRISPR 安全港位置中
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是 由 此预印本的版权持有者（此版本于 2020 年 5 月 27 日发布。 ; https://doi.org/10.1101/2020.05.26.117390 doi: bioRxiv preprint
事件细分的神经基础：环境中稳定的特征由神经状态反映
Small-scale locations Low-level visual features Large-scale locations Alexnet layers Shots MFCC Speech Events Low-level visual features Small-scale locations Large-scale locations MFCC Speech Events Speech Low-level visual features Alexnet layers Shots Small-scale locations Large-scale locations MFCC Events Events Low-level visual features Alexnet layers Shots Small-scale locations Large-scale locations MFCC语音
虚拟导航过程中灵长类动物外侧前额叶皮质神经活动的空间位置解码
1 渥太华大学大脑和思维研究所，加拿大安大略省渥太华 2 渥太华医院研究所，加拿大安大略省渥太华 3 伦敦健康科学中心临床神经科学系，西部大学，加拿大安大略省伦敦 4 西部大学西部神经科学研究所，加拿大安大略省伦敦 5 西部大学舒立克医学和牙科学院生理学和药理学系，加拿大安大略省伦敦 6 哥伦比亚大学扎克曼思维大脑行为研究所，美国纽约州纽约 7 哥伦比亚大学理论神经科学中心，美国纽约州纽约 8 西部大学舒立克医学和牙科学院生理学、药理学和精神病学系，加拿大安大略省伦敦 9 渥太华医院研究所神经外科分部，加拿大安大略省渥太华 * 任何通讯均应寄给作者。
GAO-18-614，西南边境安全：CBP 正在评估边境屏障的设计和位置，但在没有关键信息的情况下继续进行
为了实现这些目标，我们审查了相关文件并会见了机构官员，包括 CBP 设施和资产管理办公室 (OFAM) 内的边境墙系统计划、边境巡逻队运营需求管理部和国土安全部项目问责和风险管理办公室的官员。为了研究 CBP 如何评估屏障的潜在设计，我们访问了边境巡逻队的圣地亚哥分部，CBP 在那里建造并测试了屏障原型。我们观察了原型测试并参观了 CBP 计划更换现有屏障的边境巡逻站。我们会见了圣地亚哥和里奥格兰德河谷地区的边境巡逻官员，CBP 计划在这些地区修建新的屏障，以进一步了解他们使用 7 GAO、西南边境安全：需要采取额外行动以更好地评估围栏对行动的贡献并提供识别能力差距的指导，GAO-17-331（华盛顿特区：2017 年 2 月 16 日）的经验。
利用优化网络重建所节省的能源分配住宅区电动汽车充电负荷
1 密苏里大学堪萨斯城分校计算机科学与电气工程系，美国密苏里州堪萨斯城 64110 2 古德拉瓦莱鲁工程学院电气与电子工程系，古德拉瓦莱鲁，克里希纳区，维杰亚瓦达 521356，印度；jasthikiran88@gmail.com (KJ)；gsr_gsrinu@yahoo.co.in (SRG) 3 印度理工学院电气工程系，印度 Kharagpur 721302；ddas@ee.iitkgp.ac.in 4 休斯顿大学工程技术系，美国德克萨斯州休斯顿 77004；wshireen@uh.edu 5 萨勒诺大学管理与创新系统系，Via Giovanni Paolo II, 132, 84084 Fisciano，SA，意大利； psiano@unisa.it 6 约翰内斯堡大学电气与电子工程科学系，约翰内斯堡 2006，南非 7 奥尔堡大学能源技术系微电网研究中心 (CROM)，9220 奥尔堡，丹麦；joz@energy.aau.dk * 通信地址：golip@umkc.edu
评估和提高新地点气相传感器系统校准的可靠性，以进行环境测量和个人暴露监测
Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1
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Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1