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知识表示和人类机器人互动领域知识的互动学习
本文介绍了在人机协作背景下代表，推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式，用于用不完整的comsense域知识来表示和理由，为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力，动作前提和效果的公理。此学习将主动探索，反应性动作执行和人类（口头）描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构，该机器人协助人类在室内域中。
CARB cEMV 渗透报告
磁条于 20 世纪 60 年代初推出，银行可以利用该技术将卡信息编码到卡背面的磁带上。这项技术为电子支付终端和芯片卡铺平了道路，提供了更高的安全性和实时授权，同时使各种规模的企业更容易接受卡。然而，在随后的几十年里，磁条漏洞变得显而易见，因为该技术容易受到欺诈和盗刷攻击，犯罪分子会在 ATM、销售点终端或加油泵上非法安装设备（盗刷器）来获取数据或记录持卡人的 PIN。犯罪分子利用这些数据伪造借记卡或信用卡，然后从受害者的账户中窃取资金。
与参数的多方量子密钥协议 -
摘要。本文提出了一种新型的多方量子密钥协议协议，其中通道独立于参数。所提出的多方量子密钥协议（MQKA）协议利用具有未知参数作为量子资源的非最大纠缠铃状状态，并执行单一操作来编码密钥信息。在独立于参数的通道中，每个方都不需要知道正在操作的频道的参数。与基于最大纠缠状态设计的先前MQKA协议相比，我们的协议可以在不知道非最大值纠缠状态的参数的情况下工作，这对于实验很方便。此外，安全分析表明，所提出的协议可以抵抗局外人和参与者的攻击。
家族中的新型病毒Iflaviridae和Partitiviridae与公共东部萤火虫Photinus pyralis
A.pylalis iflavirus的序列信息的注释图1。该图的顶部代表10,561bp的基因组，每个KB在5'至3'方向上指示。显示了多蛋白的ORF的位置以及该动物酸序列的程度。该图的底部显示了核域和登录数，包括病毒外套蛋白，解旋酶和RNA依赖性RNA聚合酶。B.具有分支支持值的昆虫特异性iflavirus多蛋白氨基酸序列的系统发育。PPIV1以橙色显示。C. partiti样病毒的序列信息的注释图。分别显示了两个片段，以及分别为RDRP编码的ORF和每个段上的假设蛋白。在图的底部显示了Interpro域和登录号。
细菌假设蛋白可能具有功能性
基因组分析是许多微生物学研究人员日常工作的一部分。这些分析经常揭示以不确定功能编码蛋白质的基因，对于许多细菌物种，这些未知基因构成了其基因组编码序列的显着比例。由于这些基因没有定义的功能，因此在分析中通常会忽略它们。实验确定基因的功能可能具有挑战性；但是，生物信息学工具的持续进步，尤其是在蛋白质结构分析中，使得逐渐更容易地将功能分配给假设序列。利用各种互补工具和自动化管道来注释假设序列，最终可以增强我们对微生物功能的理解，并为新的实验室实验提供方向。
DCM-PEB 方法
抓握动作需要前顶叶内区 (aIPs) 和腹侧运动前皮层 (PMv) 的连续参与，而顶叶额叶回路的作用最近得到了扩展，从而阐明了背侧运动前皮层 (PMd) 的作用。辅助运动区 (SMA) 也被认为可以编码抓握动作的握力；此外，已知 PMd 和 SMA 在运动意象中都发挥着至关重要的作用。在这里，我们旨在通过比较执行和想象的右手抓握来评估左侧 aIPs、PMv、PMd、SMA 和初级运动皮层 (M1) 之间的动态耦合，使用动态因果模型 (DCM) 和参数经验贝叶斯 (PEB) 分析。24 名受试者接受了 fMRI 检查 (3T)，在此期间他们被要求执行或想象一个抓握动作，并以常用物体的照片为视觉提示。我们测试了这两种情况是否 a) 对我们感兴趣的区域之间的前向和反馈耦合产生调节作用，以及 b) 这些参数的强度和符号是否存在差异。真实条件的结果证实了 aIPs、PMv 和 M1 的连续参与。PMv 也对 PMd 和 SMA 产生了积极影响，但仅从 PMd 接收到抑制反馈。我们的结果表明，抓握的一般运动程序由 aIPs-PMv 回路计划；然后，PMd 和 SMA 编码运动的高级特征。在想象过程中，从 aIPs 到 PMv 的连接强度较弱，信息流在 PMv 中停止；因此，计划了一个不太复杂的运动程序。此外，结果表明 SMA 和 PMd 相互配合以阻止运动执行。总之，执行和想象之间的比较表明，在抓握过程中，运动前区根据任务需求以不同的方式动态相互作用。
项目标题：
人脑是一种非常复杂的结构，由约860亿个相互连接的神经元组成，在任何一刻的任何时候共同协调了无数认知过程。神经科学家现在对微观神经元的细胞和分子功能有了很好的了解，并可以将一般功能过程映射到宏观上的大脑的不同区域。然而，对认知如何源于复杂的神经元网络产生的全面理解，以及在神经精神疾病的情况下如何破坏这一点。最近的研究人员已开始使用人工智能（AI）来模拟人脑的子过程。例如，Whittington等人[1]使用变压器网络模拟海马内的空间规划。其他组表明，训练有模型语言的AI模型的激活可以复制人类大脑的功能磁共振成像（fMRI）测量的大脑活动模式[2]。在我们的实验室中，我们一直在开发新型的AI工具，这些工具可以精确地编码单个大脑内的大脑结构和功能的复杂模式[3,4,5]。这些方法已被证明可以显着提高神经发育和认知表型可以从结构和功能性MRI数据中预测的精度[3,4]，以及模型，单个新生儿的大脑如何随着时间的流逝而随着时间的流逝而变化，而随着时间的流逝而变化[5]。最近，我们扩展了这些模型，以编码参与电影观看任务的人类大脑的功能动态。通过这种方式，可以预测单个大脑在从事任务时应如何响应，而仅在静止下观察它。这将使我们能够通过允许我们解散自然变异性（例如，由于脑组织的结构差异或大脑状态，例如
