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八个月大的婴儿通过减肥...
婴儿学会以出色的速度浏览物理和社会世界的复杂性，但是他们如何完成这项学习仍然是未知的。人类和人工智能研究的最新进展提出，实现快速有效学习的关键特征是元学习，即利用先前的经验来学习如何在将来更好地学习的能力。在这里我们表明，在接触新的学习环境后，在很短的时间内成功地从事荟萃学习。我们开发了一个贝叶斯模型，该模型捕获了婴儿如何将信息归因于传入事件，以及如何通过其层次模型在任务结构上优化该过程。我们在学习任务期间将模型与婴儿的凝视行为拟合在一起。我们的结果揭示了婴儿如何积极利用过去的经验来产生新的归纳偏见，从而使未来的学习速度更快。
将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
高分子 - 重量-DNA-DNA-萃取 -
该协议详细介绍了海洋大藻类组织的高分子量DNA提取。海洋大量藻类包含各种独特的细胞壁成分，包括硫酸化的多糖和多酚。这些成分通常与高分子量（HMW）DNA共同流行，并导致文库准备和测序结果减少。该方案融合了聚乙烯 - 丙烯吡啶酮（PVPP）和β-莫咖啡乙醇（BME），以减少多酚污染，并以乙酸钾（KOAC）（KOAC）的早期盐盐措施来解决多糖。该方案在很大程度上是从牛津纳米孔HMW DNA从拟南芥叶片中提取的，该叶子叶结合了QIAGEN血液和细胞培养DNA MIDI KIT进行柱清洁。DNA产品通常需要在洗脱后进行额外的清理，我们建议所有HMW应用的Bluepippin 15KB尺寸选择。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
基于地理加权回归的水 - 土壤 - 能源溶液的预测
摘要：由于全球城市化，城市地区遇到了许多环境，社会和经济挑战。已经提出和实施了不同的解决方案，例如基于自然的解决方案以及绿色和蓝色基础设施。考虑到与这些解决方案相关的外源性因素是评估其可能影响的关键问题。这项研究研究了可能的解释性因素及其演变，直到2054年对紫外线地区的几种解决方案进行了研究：废水恢复，地表地热能和区域的热量减震能力。此研究由一系列统计模型，即普通最小二乘（OLS）和地理位置加权回归（GWR）进行，这些回归（GWR）集成在地理信息系统中。主要的驱动因素被确定为土地使用/土地覆盖和人口分布。结果表明，GWR模型捕获了空间自相关的很大一部分。的预测结果，低，中和高潜力实施特定溶液的区域。此外，将解决方案的实施能力与所描述的需求进行了比较，因为需要减慢地表城市热岛的影响和对化石能量的依赖。此外，降温能力始终与人类活动有明显的联系。需要进一步研究以发现剩余的原因，尤其是空气质量，水，植被和气候变化。
选定机场增强电气弹性的努力
•FAA近年来，由于老化的空中交通管制系统，FAA遇到了越来越多的挑战，并且对最关键和高危系统的现代化现代化的速度却很慢。2023年的运营风险评估确定了FAA的138个系统，51（37％）是不可持续的，备件的短缺，持续资金的短缺，几乎没有技术刷新资金或能力的大量短缺。另外54（39％）的可能是不可持续的。•教育部联邦学生援助办公室没有充分计划部署免费的联邦学生援助申请（FAFSA）处理系统。新系统的初始推出被推迟了几次，面临几个关键的技术问题，并且经历了非常差的客户服务。这导致了截至2024年8月25日提交FAFSA的高中生和其他首次提交FAFSA的9％。•在2001年至2018年之间进行了三次失败的尝试之后，弗吉尼亚州开始了第四次努力 - 电子健康记录（EHR）现代化计划，以取代其健康记录系统。在2022年，国防部分析研究所估计，EHR现代化生命周期成本将总计498亿美元 - 实施13年的327亿美元和171亿美元的维持费用为15年。va仍处于在160个地点部署其新的EHR系统的早期阶段。截至2024年12月，VA将EHR系统部署到其六个地点，并计划在2026年在四个地点部署它。EHR实施的剩余位置超过160个。
增强超高分子量块共聚物链迁移率的策略，以访问大时尺寸（> 100 nm）
Cian Cummins，Alberto Alvarez-Fernandez，Ahmed Bentaleb，Georges Hadziioannou，Virginie Pon-Sinet等。Langmuir，2020，36（46），pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202
开发含有含油酰乙醇胺的功能性乳制品零食，可降低正常体重和肥胖小型摄入量的食物
乙醇乙醇酰胺（OEA）是一种安全的生物活性脂质，在临床和临床模型中表现出强大的厌食性特性。为了评估OEA递送动力学对其厌食的重要性，我们开发了含有液体或半固体形式的含OEA的乳制品零食。OEA +液体零食，但不是半固体的零食，在摄入零食后4小时进行的饮食行为测试中，分别减少了正常体重和肥胖的小型摄食量的14％和18％。体外消化实验表明，与半固体结构相比，当小吃是液体时，肠道消化中的OEA释放大大增强。对液体零食摄入后几个血浆参数的动力学研究表明，取决于微小的重量状态，其潜在机制不同，而OEA +液体零食可能对内源性大麻素和其他相关的N-酰胺氨基胺代谢的影响在正常体重小型肥胖症和肥胖症中的动力生成中的作用。
一种高效且基于轻巧的身份方案，用于在集群无线传感器网络中安全通信
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
封闭的管状机械超材料作为轻质负荷结构和能量吸收器
周期性的桁架晶体材料，尤其是当与当前的添加剂制造技术结合使用时，引起了轻质材料工程的关注。作为基本立方桁架家族的成员，简单的桁架晶格沿主要方向具有最高的良好和强度，并且在承载载荷机械超材料中起着重要作用。高的各向异性机械性能和对屈曲载荷和剪切负荷的低阻力限制了其在能量吸收中的使用。在这里，我们提出了一类简单的封闭管晶格，具有有限的负载方向依赖性以及高机械性能和不规则的稳定后产物后反应。通过在微观上直接激光写作使其复杂结构的制造成为可能。实验和模拟表明，无论负载方向如何，弹性模量和简单封闭管状晶格的屈服强度都比简单立方体晶格的晶格明显大。在0.1的相对密度下，与桁架晶格相比，闭合的管状晶格可以分别吸收沿方向[100]和[110]的能量的4.45倍和6.14倍。平均标准化的Young的模量和屈服强度分别比最杰出的壳质超材料的质量大28％和53％。如此出色的机械性能使其成为用于承载和吸收能量的应用的潜在候选者。