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一个高质量的基因组和两个针对新的梅托纳斯种类的转录组数据集，这是一个深部的真核生物
mantamonads被认为代表了真核生物树中的“孤儿”谱系，可能在真核生物根部最常假定的位置附近分支。最近的系统基因分析将它们与“ crums”超组的一部分以及胶状果糖和核纤维相同。这个超组似乎是在氨甲基底部分支的，这对于理解真核生物的深层进化历史至关重要。但是，缺乏代表性物种和与之相关的完整基因组数据阻碍了其生物学和进化的研究。在这里，我们隔离并描述了两种新的Mantamonads，Mantamonas vickermani sp。nov。和mantamonas sphyraenae sp。nov。，对于我们生成的转录组序列数据以及后者的高质量基因组。Sphyraenae基因组的估计尺寸为25 MB；我们的从头组装似乎是高度连续的，并具有9,416个预测的蛋白质编码基因。这个近染色体规模的基因组组装是CRUMS超级组的第一个描述。
'事情开始看起来很可怕'：我们对过去气候的深入研究听起来很警告澳大利亚这个独特的角落
我们从西南WA的这些鱼类种群中获得了基因组数据。从中，我们确定了他们的进化历史，例如他们上次共享一个共同的祖先，以及他们过去是否有联系。单独使用计算机建模，我们调查了过去的气候如何影响该物种的居住地以及未来可能如何改变。
引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。
在最后630 Kyr
海洋碳储存是大气CO 2的主要水槽之一，被认为是过去冰川期间CO 2缩减的主要因素。物理和生物地球化学过程都控制着海洋中碳储存的能力。在更新世的冰川期间，大西洋南半球起源的大量深水群体已显示出可促进南大洋中的碳存储。但是，几乎没有研究过印度洋水质量的纬度延伸。在这项研究中，我们结合了印度洋西南部两个沉积物岩心的有孔虫εnd和底栖δ13c（MD96-2077，33°S，3781 m的水深度； MD96 - 2052，19o s，2627 m水深），以范围的范围内的既有型号又有范围的范围。最后630 Kyr。有孔虫εND和底栖δ13c的联合使用允许区分与水质量混合和水质量中的碳积累相关的δ13c变化。营养丰富的深水无法用南部采购水的比例增强来解释，在冰川时期内，核心地点比2700 m深，至少延伸至33°°s进入印度海洋。从海洋同位素阶段（MIS）14到MIS 10，冰川碳的存储逐渐增加，直到在极端冰川时期达到其最高容量MIS 12和10。轨道强迫（100公斤偏心，41千钟倾斜），限制性空气交换和增强的海洋分层，在相对较低的偏心率和倾斜的时期内促进了较高的碳储存。此外，在MIS 10之后，在底栖δ13c和δ13c和δ18o核心MD96 - 2077的记录中观察到从100千克偏心率到41千摩尔的倾斜循环，并且Sea-Ice覆盖了从Agulhas Plachap plaplaup plapplas corepore Core核心位置的Sea-Ice覆盖变化。
3DPROTDTA：基于残基级蛋白图的药物目标亲和力预测的深度学习模型
准确预测硅中的药物目标亲和力（DTA）对于现代药物发现至关重要。在药物开发的早期阶段应用的DTA预测的计算方法，能够大大降低其成本。最近提出了基于机器学习的广泛方法进行DTA评估。它们最有前途的是基于深度学习技术和图形神经网络来编码分子结构。Alphafold做出的蛋白质结构预测的最新突破使得无前前数量的蛋白质，而没有实验定义的结构可用于计算DTA预测。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习DTA模型3DPROTDTA，该模型与蛋白质的图表结合使用了Alphafold结构预测。该模型优于其在通用基准数据集上的竞争对手，并且具有进一步改进的潜力。
RAP-G：使用遗传算法进行深度边缘计算的可靠性感知服务放置
摘要 - 为了确保较低的延迟，服务提供商越来越多地转向边缘计算，将服务和资源从云到网络的边缘，尽可能靠近用户。但是，由于视频和图像处理应用程序在计算上特别密集，因此它们的部署通常基于边缘和云之间的分布式配置，这在依靠不可靠的网络时可能会增加故障的风险。在这项工作中，我们提出了算法RAP-G（具有遗传学的可靠性意识服务放置），该算法使用遗传算法（GA）考虑了网络链接的可靠性并在云和边缘之间分发服务。我们还开发了一种称为RF2（可靠性意识的第一拟合）的第一拟合算法的新变体，该算法在合理的时间内考虑可靠性。评估了RAP-G算法的性能，并将其与RF2算法进行比较。实验结果表明，考虑在服务提供的可靠性和RAP-G的优势方面的重要性。索引术语 - 边缘计算，人工智能，超可靠的低潜伏期通信，服务编排
prosaposin在与深度静止有关的状态下保持成年神经干细胞
在大多数脊椎动物中，成年神经干细胞（NSC）连续产生离散大脑区域的神经元。在成人大脑中长时间长时间进行NSC池的关键过程是NSC静止，这是一种可逆且严格调节的细胞周期停滞状态。最近，鉴定出溶酶体以调节NSC静止增殖平衡。然而，无论是溶酶体活性促进NSC增殖还是静止，并且在NSC静止持续时间或深度上仍然无法探索溶酶体活性的影响。使用RNA测序和药理操作，我们表明溶酶体对于NSC静止率是必需的。此外，我们揭示了编码溶酶体调节剂prosaposin的PSAP的表达富含静态的NSC（QNSC）（QNSC），这些NSC（QNSC）位于NSC谱系上游，并在成人Zebrafilefla-file filla-file sh-telen-Cephalon中显示出深/长的静态阶段。我们表明，shRNA介导的PSAP敲低增加了活化的NSC（ANSC）的比例以及驻留在较浅的静止状态（由ASCL1A和Deltaa表达）中的NSC。总的来说，我们的结果将溶酶体蛋白PSAP确定为（直接或间接）静止调节剂，并展现溶酶体功能与NSC静态异质性之间的相互作用。
配置IEEE 802.1q Timeaaware塑造器，并使用深度加固学习
摘要 - 围绕行业5.0的讨论强调了完全相互联系的工业生态系统，将AI和数字双胞胎整合在一起。在这种环境中，工业设备必须与人类工人无缝合作，需要低延迟，高数据速率连接才能实时监控。为了满足这一需求，已经开发了时间敏感的网络（TSN）标准。但是，在动态工业网络中配置TSN会带来挑战。IEEE 802.1Q标准提供了诸如时光塑形器（TAS）之类的机制，以在正确配置时达到确定性延迟。在本文中，我们可以在动态网络中处理TA的配置，例如重新配置生产线以适合生产目标或在生产线中部署新应用程序，从而在网络中添加了新的流。我们的解决方案采用了深入的增强学习（DRL），通过模拟进行了训练和评估，从而适应不断变化的网络条件和动态生产线重新配置。
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。