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由活性上肢外骨骼的不同水平的透明度引起的人类运动修饰
主动上肢外骨骼是神经恢复的潜在强大工具。该潜力取决于几种基本控制模式，其中一种是透明度。在这种控制模式下，外骨骼必须遵循人类运动而不会改变它，从理论上讲，这意味着无效的相互作用工作。达到透明度的水平高，尽管不完美，既需要一种适当的控制方法，又需要对外骨骼对人类运动的影响进行深入评估。本文基于识别外骨骼动力学的识别，或者是在力反馈控制或结合下引入了三种不同的“透明”控制器的评估。因此，这些控制器可能会通过设计明显诱导不同水平的透明度。进行的调查可以更好地理解人类如何适应一定是不完事的透明控制器。一组14名参与者受到这三个控制者的束缚，同时在副臂平面进行运动。随后的分析是根据相互作用，运动学，肌电图和人体工程学反馈问卷进行的。结果表明，在执行透明的控制器较少的情况下，参与者的策略往往会引起相对较高的相互作用工作，并具有较高的肌肉活动，从而导致运动学指标的敏感性很小。换句话说，截然不同的残留互动工作并不一定会引起非常不同的运动运动学。这样的行为可以通过自然的人类倾向来解释以维护其首选的运动学的努力，应在将来的透明控制器评估中考虑到这一点。
科学家发现维生素 B6 的一种形式可以参与肿瘤反应性免疫细胞
这项研究的核心是对与 MR1 结合的小分子进行无偏质谱分析、对 MR1 与维生素 B6 相互作用的结构解析、以及由主要作者、莫纳什大学生物医学发现研究所的 Mitchell McInerney 博士和 Wael Awad 博士以及墨尔本大学彼得多尔蒂研究所的 Michael Souter 博士和 Yang Kang 先生进行的免疫学测定。
引用：Bhatkar P.B. （2025）通过生成AI增强银行安全性的弹性姿势：预测，主动和自适应策略，
引用：Bhatkar P.B.（2025）通过生成AI增强银行安全性中的弹性姿势：预测性，主动和自适应策略，《欧洲计算机科学和信息技术杂志》，第13（2），43-50页，摘要：这项研究探讨了生成人工智能在增强银行安全性弹性方面产生人工智能的变革潜力。通过结合定量模拟和定性评估的混合方法方法，我们演示了生成性AI模型如何显着改善脆弱性检测，事件响应时间和业务连续性计划。我们的发现表明漏洞检测提高了30％，恢复时间减少了45％，这表明AI驱动的方法代表了银行安全框架的范式转移。该研究为实施生成的AI解决方案提供了一个全面的框架，同时应对实践挑战和道德考虑。关键字：生成AI，银行安全，弹性，脆弱性检测，预测分析，自适应策略
climehop：一种用于教学成本有效生物多样性保护的交互式应用程序
应用程序“ ClimeHop”已设计为在课堂设置中单独使用的学生使用，在该课程中，在学生完成应用程序的不同步骤之后，讲师可以领导讨论。有关讨论会议可能的问题和主题的建议，请参见下面。取决于学生的背景（例如经济学，生态或环境科学），某些问题可能比其他问题更相关。我们还鼓励讲师提出针对当地保护情况（包括保护政策工具）的其他问题。此外，物种保护和气候变化是迅速发展的主题。因此，我们会鼓励讲师在其课堂讨论中包括当前的研究和政策发展。虽然没有关于气候变化和生物多样性损失等不断发展的主题的课堂讨论指南可以解决所有相关问题，但我们希望提供一些可能讨论的可能方面的灵感。我们将可能的讨论问题构成了三个一般主题：“生物多样性保护”，“保护成本和成本效益的重要性”以及“气候变化及其对成本效益的生物多样性保护的影响”。
生物活性成分生物合成途径的转录组和代谢组学研究
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
基于电活性聚合物的软微夹钳
摘要 在微尺度上抓取和操纵物体具有很大的前景，尤其是使用由软材料制成的机械结构，例如，这种结构可以确保在微手术过程中的安全操作。软机器人应该是操纵微物体的首选，但它们的采用需要软传感器，这些传感器可以在空气或溶液中工作。最终，它们应该能够在低电压下驱动，并且易于制造。本文介绍了我们对基于导电聚合物的传感器的研究结果。我们证明这种材料适合构建敏感结构，并提出了一种微夹钳来说明结果。观察到大应变，产生 0.17 mN 的抓取力。此外，与以前的工作相比，我们表明制造过程可以缩小规模，同时保留材料在驱动和传感模式下的行为。获得的宏观机械模型对于微尺度驱动和传感仍然有效。
科学家开发出可调节的有机活性神经探针，可实现近传感器信号处理
(a) 麻醉期间捕获的高分辨率电生理记录和癫痫发作期间在较长时间间隔内捕获的病理记录。(b) 图表说明了传感器在大鼠大脑的横截面视图中的放置位置，作为模型。(c) 与使用电极收集的信号 (蓝色) 相比，从放大传感器 (红色) 获得的信号表现出更高的信号分辨率和幅度。此外，与植入电极 (黑色) 记录的信号相比，放大传感器成功检测到癫痫发作期间明显的 5-10 Hz 振荡信号，这在时频频谱图中很明显。图片来源：POSTECH
知识引导的深度强化学习用于交互式推荐
摘要最多 350 个字：（请输入）交互式推荐旨在适应和学习项目和用户之间的动态交互，以实现推荐系统的响应性和准确性。强化学习天生有利于应对动态/交互环境，因此在交互式推荐研究中引起了越来越多的关注。然而，大多数现有工作倾向于学习固定的用户兴趣，而忽略了它们本质上是动态的。论文首先介绍推荐系统及其应用。然后是详细的文献综述，涵盖三个主要相关领域：序列感知推荐、交互式推荐和知识感知推荐系统。论文还回顾了基于强化学习的推荐系统应用，并讨论了其优点和缺点。之后，本论文报告了关于交互式推荐系统的一般问题陈述和要解决的挑战，包括用户动态兴趣建模、强化学习优化的计算成本以及基于强化学习的推荐系统的性能下降。特别是，我们提出了一套通过强化学习改进交互式推荐的技术和模型。我们提出了一种学习分布式交互嵌入的新模型，该模型可以以紧凑而富有表现力的方式捕获用户的动态兴趣。受到图卷积网络和知识感知推荐的最新进展的启发，我们设计了一个知识引导的深度强化学习 (KGRL) 模型，以利用强化学习和知识图谱的优势进行交互式推荐。该模型在演员-评论家网络框架内实现。它维护一个本地知识网络来指导训练阶段的决策过程，并采用注意力机制来发现项目之间的长期语义。为了降低强化学习的计算成本，我们进一步设计了一种增强优化策略，缩小了更新步骤的空间并改变了奖励函数。我们在模拟在线环境中对提出的三种方法进行了全面的实验，结果表明，与文献中的基线和最先进方法相比，我们的模型的性能得到了持续的改进。最后，本论文讨论了交互式推荐系统的未来工作和潜在的进一步改进。
交互式计算的概念和工具
通过电子邮件或当面交流的一些话对我的帮助比对话者想象的要大。我正在考虑阅读 Colin Klein、Edward Lee、Liesbeth De Mol、Marc Pouzet 和 Nick Wiggershaus 的建议和意见。由于这篇论文的动机主要来自分析哲学家和计算机科学家提出的问题，我非常感谢我在 Jean Nicod 学院的巴黎高等师范学院接受的培训，以及我有机会在罗格斯大学进行为期一年的访问。我特别要感谢 Liz Camp、Carolina Flores、Michael Murez 和 François Recanati。我还要感谢 Benjamin Icard、Pierre Trefouret、Frédéric Fogacci 和 Wendy Carrara 的想法和建议，帮助我思考论文发表后的下一个冒险。
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。