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协同生物技术和自然农业
世界经历了从饥荒时代到全球粮食生产时代的显着转变，该时代满足了成倍增长的人口。这种转变已经通过重要的农业革命实现，这是通过注入机械，工业和经济投入的强化为标志的农业。然而，农业的这种快速发展也导致了农药，肥料和灌溉等农业投入的扩散，这些投入引起了长期的环境危机。在过去的二十年中，我们目睹了农作物生产的高原，耕地损失以及气候条件下的急剧转变。这些挑战强调了迫切需要通过参与式方法来保护我们的全球下议院，尤其是环境，该方法涉及全球国家，无论其发展地位如何。为了实现农业可持续性的目标，必须采用多学科的方法来整合诸如生物学，工程，化学，经济学和社区发展等领域。在这方面的一项值得注意的举措是零预算自然农业，它强调了利用植物和动物产品的协同作用来增强作物的建立，建立土壤肥力并促进有益的微生物的增殖。最终目标是创建自我维持的农业生态系统。这篇评论倡导在自然农业中纳入生物技术工具，以环保的方式加快此类系统的动态。通过利用生物技术的力量，我们可以提高农业生态学的生产率，并产生大量的食物，饲料，饲料，纤维和营养素，以满足我们不断扩大的全球人群的需求。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
人工智能的认知元元 - Synk ai
Synk AI引入了一个针对人工智能互动和进化的开创性平台，这是为AI代理设计的荟萃分析。通过提供程序生成，空间和社会环境，Synk AI推进了AI行为研究和发展。此白皮书概述了平台的技术架构，实施方法和不同的应用，为AI互动和增长提供了新的范式。
生理温度下制备的急性脑切片在突触功能表征中的优势
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤，但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题，我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中，我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少，而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致，在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外，在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录，从而与 CT 下相比，运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明，在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
肝窦阻塞综合征的遗传预测因素——...
1 日内瓦大学儿科肿瘤学和血液学 CANSEARCH 研究平台，瑞士日内瓦 1205；nicolas.waespe@ispm.unibe.ch（NW）；sven.strebel@ispm.unibe.ch（SS）；simona.mlakar@unige.ch（SJM）；tiago.nava@unige.ch（TN）2 伯尔尼大学社会与预防医学研究所，瑞士伯尔尼 3012；claudia.kuehni@ispm.unibe.ch 3 伯尔尼大学细胞与生物医学科学研究生院（GCB），瑞士伯尔尼 3012 4 伯尔尼大学健康科学研究生院（GHS），瑞士伯尔尼 3012 5 查尔斯-布鲁诺癌症中心，CHU Sainte-Justine 研究中心，儿科系，加拿大魁北克省蒙特利尔 H3T 1C5； maja.krajinovic@umontreal.ca 6 加拿大蒙特利尔 CHU Sainte-Justine 儿科系临床药理学部，魁北克省蒙特利尔 H3T 1C5，加拿大 7 加拿大蒙特利尔大学医学院药理学系，魁北克省蒙特利尔 H3T 1J4，加拿大 8 伯尔尼大学医院内科学系儿科血液学/肿瘤学分部，瑞士伯尔尼 3012 伯尔尼 9 日内瓦大学医院妇女、儿童和青少年部，儿科肿瘤学和血液学分部，瑞士日内瓦 1205 * 通讯地址：Marc.Ansari@hcuge.ch；电话：+41-79-553-6100
协同生物技术和自然农业 - 边境
世界经历了从饥荒时代到全球粮食生产时代的显着转变，该时代满足了成倍增长的人口。这种转变已经通过重要的农业革命实现，这是通过注入机械，工业和经济投入的强化为标志的农业。然而，农业的这种快速发展也导致了农药，肥料和灌溉等农业投入的扩散，这些投入引起了长期的环境危机。在过去的二十年中，我们目睹了农作物生产的高原，耕地损失以及气候条件下的急剧转变。这些挑战强调了迫切需要通过参与式方法来保护我们的全球下议院，尤其是环境，该方法涉及全球国家，无论其发展地位如何。为了实现农业可持续性的目标，必须采用多学科的方法来整合诸如生物学，工程，化学，经济学和社区发展等领域。在这方面的一项值得注意的举措是零预算自然农业，它强调了利用植物和动物产品的协同作用来增强作物的建立，建立土壤肥力并促进有益的微生物的增殖。最终目标是创建自我维持的农业生态系统。这篇评论倡导在自然农业中纳入生物技术工具，以环保的方式加快此类系统的动态。通过利用生物技术的力量，我们可以提高农业生态学的生产率，并产生大量的食物，饲料，饲料，纤维和营养素，以满足我们不断扩大的全球人群的需求。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
认知控制与抑制中的焦点和大规模同步模式：综述
研究认知功能与潜在大脑活动之间的关系一直是、现在仍然是最大的神经科学挑战之一。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种领先的成像方法，用于量化和绘制与大脑活动相关的代谢变化的地理分布，包括静息时 (Riedl et al., 2016) 或主动处理信息时 (Chen and Glover, 2015)。脑电图 (EEG) 是一种成熟的电生理技术，可安全、非侵入性地 (Cohen, 2017) 记录静息或执行任务时 (Zani and Proverbio, 2003) 突触后浅层大脑活动的时间准确记录 (Burle et al., 2015)。结合脑磁图 (MEG)，EEG 对理解不同频率的大脑振荡与特定心理状态和过程的关系做出了广泛贡献 (Benedek et al., 2014)。此外，它还允许测量振幅、相位和同步性的局部变化，并探索与特定认知功能（Perfetti 等人，2011 年；Groppe 等人，2013 年；Roux 和 Uhlhaas，2014 年）相关的空间和时间分布，例如注意力和记忆力。本文将回顾支持认知控制和抑制的焦点和大规模协调模式的当前知识。
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。