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审查生物传感器和实验室芯片技术的状态：极端环境和太空探索的机会
1 Department of Pharmacy, University of Naples Federico II, Naples, Italy, 2 BAT Center-Interuniversity Center for Studies on Bioinspired Agro-Environmental Technology, University of Napoli Federico II, Naples, Italy, 3 Bioelectronics Task Force at University of Naples Federico II, Naples, Italy, 4 Department of Physics, University of Naples Federico II, Naples,意大利，纳普尔斯大学帕植物大学科学技术系5意大利，纳普尔斯，意大利，10个INAF-IAP，Istituto di Astrofisica e Planetologie splanetologie splanetologie，意大利罗马，11个国家研究委员会 - 海洋生物资源和生物技术学院CNR-irbim，CNR-IRBIM，ANCONA，ANCONA，ITALY，意大利，意大利，12地球科学院
高盐环境和沿海环境中的反硝化作用
1 阿利坎特大学科学学院生物化学与分子生物学、土壤学与农业化学系，Carretera San Vicente del Raspeig s/n，03690 San Vicente del Raspeig，阿利坎特，西班牙 2 阿利坎特大学环境研究多学科研究所“Ramón Margalef” (IMEM)，Carretera San Vicente del Raspeig s/n，03690 San Vicente del Raspeig，阿利坎特，西班牙 ∗ 通讯作者。阿利坎特大学科学学院生物化学与分子生物学、土壤学与农业化学系，Carreter a San Vicente del Raspeig s/n，03690 San Vicente del Raspeig，阿利坎特，西班牙。电话：+ 34 96 5903400 分机 1258；传真：+ 34 96 590 3464。电子邮件：carmen.pire@ua.es 编辑：[Serena Rinaldo]
基于激光和雷达传感器数据融合的临时视觉限制环境的多体腿跟踪
背景（黑色气缸）检测；这两个图像都是整个场景的摘录。（a）分类后的激光检测。簇通过绿线连接。（b）分类后的雷达检测。蓝色框架封闭了真实的阳性，红色框架封闭了误报（比较第8.1节）。簇被黑线包围。
角色分配如何影响高风险环境中的决策：航空眼动追踪的证据
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献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。
对大型和中型开放计划中的声学环境的调查1
a（1）714.74 72 10.07 1.10混凝土31.5 22.7 22.7 2.6 lopo b（2）723.23 94 13.00 1.15混凝土15.7〜41.9〜10.9〜13.2 3.6 lopo c（2）723.23 94 13.23 94 13.00 1.15 Concrete 15.7 〜15.7 〜1.9 〜1.9 〜1.9 670.17 83 12.38 1.15 Concrete 15.7~37.2 10.9~13.2 3.6 LOPO E (2) 670.17 83 12.38 1.15 Concrete 15.7~37.2 10.9~13.2 3.6 LOPO F (2) 670.17 83 12.38 1.15 Concrete 15.7~37.2 10.9~13.2 3.6 LOPO G (2) 464.82 50 10.76 1.15 Concrete 15.7~25.7 10.9~13.2 3.6 LOPO H (2) 89.32 10 11.20 1.15 Concrete 11.5 6.9 3.6 MOPO I (2) 169.07 12 7.10 1.15 Concrete 16.0 10.7 3.6 MOPO J (2) 82.78 14 16.91 1.15 Concrete 10.8 7.7 3.6 Mopo K（2）82.78 14 16.91 1.15混凝土10.8 7.7 3.6 Mopo
环境DNA作为在高能环境中捕鱼监测的一种经济高效的替代方法
由于海上能量转换器（例如，波浪和潮汐设备，海上风力涡轮机，浮动太阳能）具有影响周围海洋栖息地的潜力，监管机构通常需要进行固定前后的监测以跟踪潜在的变化。对海洋栖息地和物种进行海洋影响评估（MRE）项目（MRE）项目的常见方法包括主动和被动齿轮类型和方法。传统的主动采样方法包括底部和上层拖网，网和抓取，而被动抽样可以包括非侵入性水下视觉调查或声音声音。虽然后者很少为物种水平提供真正可靠的识别，但前者是杀死大部分捕获物的固有缺点。结合通常针对MRE部署的高能环境，抽样可能特别具有挑战性（例如，时间，成本，观察的可靠性）。环境DNA（EDNA）方法不仅可以提供更可靠的方法来检测生物体，还可以减轻这些挑战，还可以提供比传统抽样技术可节省大量成本的方法[1]。为了鉴定本地生物，每只动物都会在其环境中脱离其环境中的细胞，并从中提取DNA。在过去的十年中，这种非侵入性方法被称为Edna Metabarcoding（类似于使用宽网捕获所有内容）或EDNA分析（类似于目标的挂钩钓鱼）。虽然与Edna相关的科学和技术已应用于众多水生环境，但在水生环境中，该方法已用于检测和监测罕见[2]和/或入侵物种[3]，并且在许多情况下已显示出优于其他几种抽样方法[1]。尽管Edna脱落和衰减率在生物体之间有所不同[4]，但Edna社区在抽样位置内似乎稳定，并且在抽样位置内潮汐周期[5]。
甲烷基微生物环境中温度依赖性的复杂性
几乎没有不依赖温度的环境过程。这包括导致CH 4（重要温室气体）产生的微生物过程。微生物CH 4的产生是许多不同微生物和微生物过程的组合的结果，它们共同实现了有机物的矿化对CO 2和CH 4的矿化。温度依赖性适用于每个单独的步骤和每个微生物。本综述将讨论温度依赖性的不同方面，包括影响各种微生物过程的动力学和热力学的温度，影响有机物降解和CH 4产生的途径，并影响所涉及的微生物社区的组成。例如，发现升高的温度会导致甲烷途径的变化，从主要乙酸盐的贡献增加到主要是H 2 /CO 2作为直接CH 4前体，并通过替代乙酸乙酸乙酸苯乙酸酸性的呼吸幼稚的甲基化甲基化甲基甲基化的甲基化甲基元素。这种转移与反应能量学是一致的，但不是必须的，因为存在高温环境，在该环境中，嗜热乙酸古细菌消耗了乙酸。许多研究表明，CH 4的生产率随温度显示最佳温度和特征明显激活能（E A）而增加。因此，最终而不是最初的步骤控制有机物的甲烷作降解，显然很少处于稳定状态。有趣的是，CH 4从定义的微生物培养物，环境样品和湿地田地释放，均显示出相似的E a值，这表明CH 4的生产率受到甲烷古细菌的限制，而不是受到有机物的水解的限制。
使用 TOPSIS 模型增强 3D 沉浸式环境中的认知负荷评估
研究提出了基于感知的认知工作量评估方法，以帮助 VR 开发人员和用户在使用 VR 应用程序时测量他们的工作量。基于生物传感器测量工作量的方法已经取得了显著进展，而基于主观方法的评估仍然依赖于标准问卷，例如 NASA-TLX 表、主观工作量评估技术和改良的 Cooper Harper 量表。预定义的问题使操作员能够比使用生物反馈更轻松地进行实验和分析数据。然而，由于用户之间未察觉的内部变化和未知因素，主观评估过程可能会使结果产生偏差。因此，有必要有一种方法来处理和分析这种不确定性。我们建议使用按与理想解决方案的相似性排序性能技术 (TOPSIS) 模型来分析 NASA-TLX 表以测量整体用户工作量，而不是使用经典的加权总和法。为了展示 TOPSIS 方法的优势，我们进行了用户实验来验证该方法及其在 VR 中的应用，同时考虑了包括 VR 平台和场景密度在内的因素。测试了三种不同的加权方法，包括模糊逻辑中的模糊层次分析法 (AHP)、基于成对比较的经典加权法和均匀加权法，以了解 TOPSIS 模型的适用性。TOPSIS 的结果一致
了解非生物胁迫环境中植物-微生物相互作用：概述
非生物胁迫对农业构成严重威胁，因为它会对细胞稳态产生负面影响，并最终阻碍植物的生长和发育。由于气候变化，干旱和过热等非生物胁迫因素预计在未来会更频繁地出现，这将降低玉米、小麦和水稻等重要作物的产量，并可能危及人类的粮食安全。植物微生物组是一个与植物相连的多样化、分类学上组织的微生物群落。通过为植物提供营养和水分，并调节其生理和新陈代谢，植物微生物群经常帮助植物发育和耐受非生物胁迫，从而提高非生物胁迫下的作物产量。在本研究中，我们重点关注温度、盐和干旱胁迫，描述了非生物胁迫如何影响植物、微生物组、微生物-微生物相互作用和植物-微生物相互作用的最新发现，以及微生物如何影响植物的新陈代谢和生理。我们还探讨了在面临非生物胁迫的农业实践中应用植物微生物组必须采取的关键措施。
在虚拟化环境中释放 AI 的力量
Dell Technologies、NVIDIA ® 和 VMware 正在努力让每个企业都能够普及 AI 并释放 AI 潜力。Dell Technologies 验证的 AI 设计经过联合设计和验证，可帮助您充分利用虚拟化对 AI 工作负载的优势。借助这些解决方案，您可以更轻松地在 VMware 虚拟化数据中心中以近乎裸机的性能运行新兴工作负载和现有应用程序，同时优化硬件投资，例如用于模型训练和推理的服务器 GPU。