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自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
机械合金化和放电等离子烧结制备先进锌镁合金
摘要：锌及其合金因具有增强的生物相容性而被视为制备可生物降解医疗器械（支架和骨固定螺钉）的有前途的材料。这些材料必须实现机械性能和腐蚀性能的理想组合，而合金化或热机械过程可能会影响这些性能。本文介绍了不同机械合金化 (MA) 参数对 Zn-1Mg 粉末成分的影响。同时，本研究描述了 MA 制备对 Zn-6Mg 和 Zn-16Mg 合金的影响。采用放电等离子烧结 (SPS) 法压实选定的粉末。随后，研究了它们的微观结构并测试了它们的力学性能。整个过程导致晶粒显着细化（Zn-1Mg 为 629 ± 274 nm）并形成新的金属间相（Mg 2 Zn 11 、MgZn 2 ）。烧结样品的压缩性能主要与合金元素的浓度有关，浓度增加导致强度提高但延展性变差。根据所得结果，Zn-1Mg合金的性能最好。
选择在火星上用于原位资源利用的微生物系统
已经探索了各种微生物系统，以适用于火星原位资源利用率（ISRU），并适合利用火星资源并将其转换为有用的化学产品。仅考虑完全基于生物的解决方案，可以区分两种方法，这些方法归结为正在使用的碳的形式：（a）可以直接将无机碳（大气CO 2）转换为目标化合物或（b）两步过程的专业物种的部署，该过程依赖于独立于碳和随后的碳和随后的和/或随后的复合物和/或随后的复合物。由于微生物代谢种类繁多，尤其是与化学支持处理的结合，因此通常很难进行分类。这可以扩展到作为生物制造平台输入的氮和能量的形式。为了提供可能适合空间系统生物工程的微生物细胞工厂的观点，对不同方法进行了高级比较，特别是关于优势，这可能有助于扩大红色星球上的早期人类立足点。
NPR1在系统性获得的气孔免疫中的作用
摘要：气孔免疫是植物病原体防御系统的主要门。与发病机理相关的非表达1（NPR1）是水杨酸（SA）受体，这对于气孔防御至关重要。sa诱导了气孔闭合，但是NPR1在后卫细胞中的特定作用及其对系统性获得的耐药性（SAR）的贡献仍然很大未知。在这项研究中，我们比较了野生型拟南芥和NPR1-1基因敲除突变体对病原体攻击的反应，从气孔运动和蛋白质组学变化方面。我们发现NPR1不调节气孔密度，但是在病原体攻击下，NPR1-1突变体未能关闭气孔，导致更多病原体进入叶子。此外，NPR1-1突变体中的ROS水平高于野生型中的ROS水平，并且几种参与碳固化，氧化磷酸化，糖酵解和谷胱甘肽代谢的蛋白质在丰度上有所不同。我们的发现表明，移动SAR信号通过启动ROS爆发改变了气孔免疫反应，而NPR1-1突变体通过翻译调节具有替代性启动效应。
由CRISPR/CAS9
摘要：Kiwifruit属于Actinidia属，有54种物种显然在功能上都是外胞菌的。XX/XY型的性别确定因素，具有男性异型剂，独立于倍性水平。最近，Sygi蛋白被描述为女性发育的抑制剂。在本研究中，我们通过针对Sygi基因中的两个不同位点来利用CRISPR/CAS9技术，以在两个四倍体男性辅助中诱导Chinensis var的两个四倍体男性饰品中稳定的基因敲除。chinensis。两种基因型的再生效率分别为58％和73％。尽管尚未能够验证表型对浮动结构的影响，但由于组织培养的奇异果植物需要长时间才能使其振动，但我们获得了两条再生线，表明其基因组的唯一构度固定近来固定，这两种情况都构成了替代构成的构成，这两种情况都构成了构成的基因构成。对两个再生植物的GRNA1基因座的评估导致与单个核苷酸不同的靶向区域不同的次要变体的共同值。可以假定该区域的基因组重复。
基于一维卷积神经网络和长短期记忆估计视觉意图的智能眼控电动轮椅
摘要：当使用凝视运动操作电动轮椅时，检查环境和观察物体等眼球运动也会被错误地识别为输入操作。这种现象被称为“点石成金问题”，对视觉意图进行分类非常重要。在本文中，我们开发了一种实时估计用户视觉意图的深度学习模型，以及一种结合意图估计和凝视停留时间方法的电动轮椅控制系统。所提出的模型由 1DCNN-LSTM 组成，它从 10 个变量的特征向量估计视觉意图，例如眼球运动、头部运动和到注视点的距离。对四种视觉意图进行分类的评估实验表明，与其他模型相比，所提出的模型具有最高的准确性。此外，实施所提出模型的电动轮椅的驾驶实验结果表明，与传统方法相比，用户操作轮椅的努力减少了，轮椅的可操作性得到了提高。从这些结果中，我们得出结论，通过从眼球和头部运动数据中学习时间序列模式可以更准确地估计视觉意图。
生物医学植入材料的进展——简要回顾
不锈钢、钛和钴铬合金等金属合金具有出色的强度、摩擦学特性和生物相容性，是生物植入物的首选材料。然而，长期植入金属合金可能会因离子渗出而导致炎症、肿胀和瘙痒。为了解决这个问题，聚合物越来越多地用于骨科应用，取代骨固定板、螺钉和支架等金属部件，并最大限度地减少全髋关节和膝关节置换术中的金属对金属接触。陶瓷以其硬度、热障、耐磨和耐腐蚀性而闻名，在电化学、燃料和生物医学行业中得到广泛应用。本综述深入研究了各种生物相容性材料，这些材料经过精心设计，可以与身体无缝结合，减少炎症、毒性或免疫反应等不良反应。此外，本综述还探讨了包括金属、聚合物和陶瓷在内的各种生物材料在植入应用中的潜力。虽然金属生物材料仍然不可或缺，但聚合物和陶瓷有望成为替代方案。然而，表面改性金属材料具有混合效果，结合了不同成分的优势。生物医学植入材料的未来在于先进的制造技术和个性化设计，从而为复杂的医疗需求提供量身定制的解决方案。
分子生物科学
低温电子显微镜（冷冻）单个颗粒分析的进步通过促进了完全水合的大分子分子络合物的原子和近原子分辨率结构的体外确定，从而彻底改变了结构生物学，这些结构表现出了全面水合的巨大分子配合物，这些结构均具有跨大小范围的构成和构象异构性。低温电子断层扫描（冷冻）和亚图平均迅速发展，正在为原位提供类似的大分子复合物的见解，而无需标签或严厉的生化纯度。此外，冷冻物可以直接在分子，纳米分辨率下直接在没有化学固定或染色伪影的分子纳米分辨率下可视化细胞和组织表型。这项前瞻性评论涵盖了Cryoem/ET的最新发展以及相关技术，例如低温浓缩的离子束铣削扫描电子显微镜和相关光学显微镜，越来越多地增强和通过人工智能算法增强和支持。讨论了他们对新兴概念的潜在应用，主要是补充医学组织病理学分析的前景。机器学习解决方案有望解决组织，细胞和大分子冷冻中的“大数据”所带来的当前挑战，从而提供了对疾病过程的新颖，定量见解的希望，这些疾病可能会转化为诊所并导致改进的诊断和靶向治疗方法。
复杂手工装配案例研究 - MDPI
摘要：手动装配操作容易受到人为错误的影响，而人为错误可能会降低最终产品的质量。本文展示了人为可靠性分析在实际制造环境中的应用，以确定手动装配错误发生的地点和原因。使用 SHERPA 和 HEART 技术进行人为可靠性分析。根据质量记录，选择了三项关键任务进行分析：（1）使用紧固件安装三种类型的支架，（2）使用缓冲环夹将数据线固定到装配结构上，以及（3）安装盖罩以保护入口。使用 SHERPA 识别的错误模式为：36 个动作错误、9 个选择错误、8 个信息检索错误和 6 个检查错误。根据 HEART，人为错误概率最高的是那些对几何相关错误敏感的装配部件（支架和缓冲环夹）。研究表明，具有感知吸引力的装配说明似乎最有可能减少错误并提高绩效。其他确定的行动领域包括改进检查流程和为工人提供更好的跟踪和更好的反馈。实施装配指导系统可能会提高工人的绩效并减少装配错误。
基于能量的自我中心视频中的无监督凝视预测
摘要：随着沉浸式计算设备的出现，自我中心感知迅速发展。人类注视预测是分析自我中心视频的一个重要问题，主要通过基于显着性的建模或高度监督的学习来解决。我们定量分析了监督深度学习模型在看不见的域外数据的自我中心注视预测任务中的泛化能力。我们发现它们的性能高度依赖于训练数据，并且仅限于训练注释中指定的域。在这项工作中，我们解决了在不使用任何训练数据的情况下联合预测人类注视点和自我中心视频时间分割的问题。我们引入了一个无监督的计算模型，该模型汲取了事件感知的认知心理学模型的灵感。我们使用 Grenander 的模式理论形式来表示时空特征，并将惊讶建模为预测注视点的机制。对两个公开数据集（GTEA 和 GTEA+ 数据集）的广泛评估表明，所提出的模型可以显著超越所有无监督基线和一些监督凝视预测基线。最后，我们表明该模型还可以对以自我为中心的视频进行时间分割，其性能可与更复杂、完全监督的深度学习基线相媲美。