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聆听海洋提供了对气候变化的见解
在水下声学中，环境噪声和水下音景之间的关键区别在于，环境噪声是所有背景噪声，这些噪声是无法读取的所有背景噪声，而音景则包括环境中的所有声音（Cato，2018）。在水下声学社区中，正在进行的讨论，即将听众的感知纳入水下音景的定义，尤其是在行为生态学和不同音景下物种行为的变化的背景下。感知仅仅是特定动物可以收到的信号，我们从数学上从声源穿过SeawaTer传播的能力来达到听觉机制的能力以及从听觉机制的性质上进行生理学来计算。还是我们迈出了另一步骤，包括海洋动物对这些听觉信号的反应？前者与声景的空中定义保持一致（Grinfeder等，2022，以及内部的参考文献）。后者着重于人为声音对海洋环境的贡献，从而改变了海洋动物的行为。
潜力与挑战分析
人工智能作为当代先进技术，近年来在生活的各个领域都得到了认可。家庭经济活动的增加引发了对女佣的需求，因为越来越多的人希望通过家庭服务来维持他们的社会家庭结构需求。家庭专家表示，人们对女佣的需求取决于他们的时间价值。一个每小时时间价值 10 美元的雇佣者可以以每小时 5 美元的价格雇佣一名家政人员。在这个关头，雇佣保姆已经成为许多家庭的必需品，因为日程繁忙、双收入生活方式、身体限制、专业技能需求、照顾年老或残疾的家庭成员、频繁旅行或通过外包家务来提高整体生活质量。然而，颠覆性的人工智能保姆可以提供持续的监控、个性化教育、家务日常和儿童保育援助。它还可以提供远程父母监控和应急响应；如何
基因组医学时代在肌萎缩性外侧的崛起...
大约10％的ALS病例与ALS的家族历史有关（家族性ALS [fals]）。剩下的90％的没有已知的ALS家族史的病例称为零星ALS（SALS）。3,4使用广泛的测序策略的最新研究表明，在20％以上的SALS病例中可以发现ALS的潜在遗传原因，5例导致较新的命名法，例如遗传ALS和Nongenetic ALS，以区分2个亚组。随着过去十年中ALS基因的发现增加，遗传与非遗传ALS的比例正在不断变化。欧洲人口中ALS的5个最常见的单基因原因包括C9orf72中的六核苷酸重复膨胀（[[[染色体9开放式阅读框架72] 4％至7％的ALS病例）； SOD1的功能序列变化（[超级氧化物歧化酶1] 2％的ALS病例）； TARDBP（TARBP结合蛋白43），FUS（融合在SAR昏迷中）和TBK1（储罐结合激酶1）的序列变化，每个ALS病例中占1％或更少。1,4
使用生成AI
摘要。流程图用作整体视觉辅助工具，以人类可以解释的方式封装逻辑流和特定的组件级信息。然而，由于其复杂的逻辑结构和文本丰富的性质，这些二十一的自动解析构成了重大挑战。在本文中，我们介绍了GenFlowChart，这是一个新型框架，该框架采用生成AI来增强流程图的解析和不明显。首先，使用该段的任何模型（SAM），部署了一个尖端的分割模型来描述流程图中的各种组件和几何形状。sec-ond，光学特征识别（OCR）用于提取属于每个组件中的文本，以进行更深的功能理解。最后，我们使用提示工程进行发电的AI制定提示，以集成分段结果并提取的文本，从而重建流程图的工作流。为了验证GenFlowchart的有效性，我们评估了其在多个流程图上的性能，并根据几种基线方法进行基准测试。GenFlowChart可从https://github.com/responsibleailab/genflowchart获得。
对控制，机器人技术和自主系统的年度审查体现的交流：机器人和人如何通过身体互动进行沟通
早期研究人类机器人相互作用（PHRI）的必要集中在设备设计上 - 创建合规和有传感的硬件，例如外骨骼，假肢和机器人臂，使人们能够安全地与机器人系统接触，并涉及他们的协作意图。由于硬件功能已经足够许多应用程序，并且随着计算变得更加功能，支持流利和表达性PHRI系统的算法已经开始在确定系统的有用方法中发挥着重要作用。在这篇综述中，我们描述了调节和解释PHRI的代表性算法方法的选择，描述了基于物理类比的算法（例如入学控制）到基于高级推理的计算方法的进展，这些计算方法利用了多态通信通道的优势。现有的算法方法在很大程度上可以实现特定于任务的PHRI，但它们并不能够与多功能的人类与机器人协作有关。在整个评论中以及我们对下一步的讨论中，我们认为新兴的体现
在情感和认知上相信您的AI代理
信任不仅是一个认知问题，而且是一个情感上的问题，但人类互动的研究主要集中在信任发展的认知途径上。的工作强调了对AI进行研究的重要性，尤其是在出现类似人类的LLMS驱动的对话剂的背景下。但是，对于AI代理人信任的二维结构，缺乏验证且可概括的措施。为了解决这一差距，我们通过基于场景的调查研究开发并验证了一组27个项目的语义差异量表，以实现情感和认知信任。然后，我们通过实验研究进行了验证并应用了量表。我们的经验发现表明，信任的情感和认知方面如何相互互动，并综合地塑造了一个人对AI代理人的整体信任。我们的研究方法和发现还提供了对最先进的LLM的可容纳性，以通过不同的途径促进信任的能力。
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
1575A/1590 - 校准设备追踪器
ITS-90 规定使用 2.5 欧姆和 0.25 欧姆 SPRT 作为银点 (962°C) 高温标准。这种非常小的电阻很难测量，通常只能用电阻桥测量。超级温度计直接解决 ITS-90 问题，绝对是最具成本效益的解决方案。此外，25 欧姆 SPRT 的分辨率为 0.0001°C。可以轻松进行比较校准或针对主要标准固定点的校准。两种仪器都有两个通道，可同时处理两个探头。显示和记录实际温度，或选择直接从屏幕读取两者之间的差异。两种超级温度计都有自己的板载电阻器。每个都是高稳定性、低热系数、四端子电阻器，适用于温度计的每个电阻范围：0.25 欧姆、2.5 欧姆、10 欧姆、25 欧姆、100 欧姆和热敏电阻范围。电阻器安装在内部温控烤箱中。还有什么更好的吗？嗯，实际上确实如此。
分析预防性监管：预防、科学和创新能否并存？
在本文中，我们认为，预防原则在应用于科学技术监管时，不能被认为与科学知识生成和论证的规范和方法普遍不一致。此外，它不一定会限制科学技术创新。我们的论点源于对监管中预防措施的不同看法。我们首先描述学术辩论和监管实践中对预防原则的几种最相关的解释。然后，我们使用实际的预防性监管的例子来表明，尽管科学在不同情况和框架下可以发挥不同的功能，但所有这些解释都与科学方法和知识有关，并且往往意味着方法、产品和流程的创新。事实上，预防政策中监管与创新的相互作用，至少在我们分析考虑的预防解释中是如此，可以被理解为一种协调促进与控制这两大基本科学技术政策功能的方式。
控制、机器人和自主系统年度回顾体现沟通：机器人和人类如何通过物理交互进行沟通
早期对物理人机交互 (pHRI) 的研究必然侧重于设备设计——创建兼容和传感硬件，如外骨骼、假肢和机械臂，使人们能够安全地与机器人系统接触并交流他们的协作意图。随着硬件功能已足以满足许多应用的需求，并且计算能力越来越强大，支持流畅和富有表现力地使用 pHRI 系统的算法已开始在确定系统的实用性方面发挥重要作用。在这篇评论中，我们描述了一系列用于调节和解释 pHRI 的代表性算法方法，描述了从基于物理类比的算法（如导纳控制）到基于高级推理的计算方法的进展，这些方法利用了多模态通信渠道。现有的算法方法在很大程度上支持特定于任务的 pHRI，但它们不能推广到多功能的人机协作。因此，在整个评论和我们对下一步的讨论中，我们认为新兴的具身