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通过引入 DS-Red、Rec、Rep 和 CRISPR/Cas9 表达构建体获得棉花 (Gossypium hirsutum L.) 创始转化子，用于开发重组酶介导的基因堆积基线
棉花是世界主要的纤维作物，面临着众多生物和非生物胁迫。棉花的基因转化对于满足世界粮食、饲料和纤维需求至关重要。通过随机转移基因进行的基因操作产生了可变的基因表达。通过最新的基因组编辑工具进行有针对性的基因插入会导致基因在特定位置可预测的表达。基因堆叠技术是一种适应性策略，它通过同时在特定位点整合 2-3 个基因来避免在不同位置产生可变的基因表达，从而对抗生物和非生物胁迫。这项研究解释了棉花创始转化子的开发，以用作多基因堆叠项目的基线。我们引入了 Cre 和 PhiC31 介导的重组位点来指定传入基因的位点。整合了 CRISPR-Cas9 基因以开发基于 CRISPR 的棉花创始系。Cas9 基因与 gRNA 一起整合以靶向棉花卷叶病毒的 Rep（复制）区域。病毒的复制区域被专门针对以减少进一步的增殖并防止病毒发展出新的菌株。为了成功开发这些原代转化体，已经使用红色可视化（DS-Red）优化了模型转化系统。根据红色转化系统，已经开发了具有重组指定位点（Rec）、目标复制区域（Rep）和Cas9创始系的三个基线。这些创始转化体可用于开发重组酶介导和基于CRISPR/Cas9的棉花起源系。此外，这些转化体将为所有重组酶介导的基因堆叠项目建立一个基础系统。
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士学位。
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士。随后，她在Mobalib创业公司和IMS CNRS实验室共同担任UX研究人员，涉及数字加速性以及为轮椅使用者选择城市行人路径。自2019年7月以来，她一直在Inria Bordeaux担任博士生。作为ERC项目BrainConconquest的一部分，她的研究重点是学习如何控制基于心理任务的BCIS的培训任务。LéaPillette于2019年从波尔多大学获得了计算机科学博士学位。她目前正在波尔多大学开始第二次胜利，她将在那里使用BCIS用于帕金森氏病人的运动康复。在博士学位期间，她专注于BCI用户培训期间提供的反馈。她做出了一些贡献，以评估用户概况的特征（例如他们的注意力）如何影响反馈的类型。例如，她的早期工作表明了社会和情感维度在反馈内容中的重要性。SébastienRimbert是Inria Bordeaux Sud-ouest的Brainconconquest ERC项目的大多数。他在洛里亚（Nancy，2020年）获得了计算机科学博士学位。在他的论文中，他是第一个基于中位神经刺激设计BCI的人，并显示了其在全身麻醉期间发现意外意识的潜力。他的跨学科工作在脑部计算机界面，神经科学和心理学领域中产生了25多种文章。波尔多，2016年）。最后，他最近因在IEEE SMC 2020会议上的论文工作而获得了“最佳学生论文奖”。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。 他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。 他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。 劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。 他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。 他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。 他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。 他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。 目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。 Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。 他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。 Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。 他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。他是BCI（脑部计算机界面，神经工程杂志，IEEE生物医学工程交易）的几个领先期刊的编辑委员会成员，神经人工经济学领域的专业首席编辑：神经技术和系统神经工程学和系统神经工程学和共同编辑的两本书。
利用从虚拟现实任务中获得的眼球运动特征，应用机器学习来区分中风患者和健康对照组
传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量，并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里，我们指示参与者（83 名中风患者和 103 名健康对照者）在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品，同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型，我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征，我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的（3 件或 7 件物品）时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中，重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此，从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征，可用于检测认知缺陷，为潜在的临床应用打开了大门。
Roberto Nitsch 毕业于意大利那不勒斯大学医学生物技术专业，并在那里获得了分子遗传学博士学位。后来，他
Roberto Nitsch 毕业于意大利那不勒斯大学医学生物技术专业，并获得了分子遗传学博士学位。后来，他搬到了维也纳，专注于小鼠遗传学和癌症生物学，最近又研究了隐性遗传学。随后，他将研究课题转向 CRISPR/Cas9 基因组工程，并于 2014 年加入阿斯利康，负责药物发现和肿瘤学的 CRISPR 小鼠模型。自 2017 年以来，他担任临床药理学和安全科学副主任，开创了治疗基因组编辑的安全评估。如今，Roberto 是阿斯利康基因治疗安全小组的主任，他正在支持 CRISPR 药物的生成。
“©2021 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 近年来，基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测，而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据，要么不能很好地推广到新对象。在本文中，我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型，用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符，一种精细度较低的特征提取器，以减少电极噪声对 EEG 信号的影响，以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络，以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明，在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时，所提出的方法明显优于最先进的算法，在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
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该芯片通过引线键合到 PCB 上，并放置在温控室 (Espec SH-241) 中。使用信号发生器 (Keysight 33500B)，以 140kHz 的频率用 20 伏峰峰值 (Vpp) 15 周期方波脉冲驱动 pMUT，并使用示波器 (Keysight DSOX4024A) 捕获回声。使用高压配电盘在 TX 和 RX 模式之间切换 pMUT。值得注意的是，阵列中的所有 16 个膜都作为发射器 (TX) 脉冲，然后切换为接收 (RX) 回声信号。芯片被限制在 30 厘米长的有机玻璃管内，以最大限度地减少在没有放大电子器件的情况下由于扩散而造成的信号损失。室的温度以 10°C 为增量，从 30 到 90°C 不等。每次温度增加时，在测量之前都要观察 2 分钟的稳定时间
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摘要 — 在能源和资源受限的可穿戴设备上自动识别健身活动消除了激烈健身期间的人机交互要求 - 例如轻触敲击和滑动。这项工作提出了一个微型且高精度的残差卷积神经网络，它在毫瓦微控制器中运行，用于自动锻炼分类。我们在三个资源受限的设备上评估了带量化的深度模型的推理性能：两个带有 ARM-Cortex M4 和 M7 内核的来自 ST Microelectronics 的微控制器，以及一个 GAP8 片上系统，后者是来自 Green-Waves Technologies 的开源多核 RISC-V 计算平台。实验结果表明，在全精度推理下，十一项锻炼识别的准确率高达 90.4%。本文还介绍了资源受限系统的权衡性能。在保持识别准确率（88.1%）和最小损失的同时，每次推理仅需要 3 s。得益于 8 个 RISC-V 集群核心，GAP8 上每次推理只需 2 毫秒。我们测量发现，它的执行时间比 Cortex-M4 和 Cortex-M7 核心快 18.9 倍和 6.5 倍，表明基于所述数据集以 20 H z 采样率进行实时板载锻炼识别的可行性。在最大时钟频率下，GAP8 上每次推理消耗的能量为 0.41 m J，而 Cortex-M4 上为 5.17 m J，Cortex-M7 上为 8.07 m J。当系统使用电池供电时，它可以延长电池寿命。我们还引入了一个开放数据集，该数据集由从十个受试者收集的 50 个 11 个健身房锻炼课程组成，可公开获取。索引术语 — 锻炼识别、健身房识别、锻炼分类、边缘计算、TinyML、PULP
©2023 IEEE。允许个人使用此材料。必须在任何其他用途中获得IEEE的许可，在任何当前或将来的Media，Inc
摘要 - 具有低地球轨道（LEO）卫星的Non-Trrestrial网络（NTN）被认为是支持全球无处不在的无线服务的有前途的补救措施。由于狮子座卫星的快速流动性，特定用户设备（UE）经常发生梁间/卫星切换。为了解决此问题，已经研究了地球固定的细胞场景，其中Leo卫星将其横梁方向调节朝向其停留时间内的固定区域，以保持UE的稳定传输性能。因此，LEO卫星需要执行实时资源分配，但是，Leo卫星的计算能力有限。为了解决这个问题，在本文中，我们建议在NTN中进行两次尺度的协作深度强化学习（DRL）方案（DRL）计划，其中Leo卫星和UE具有不同的控制周期，以不同的控制周期更新他们的决策政策。具体来说，UE更新其政策主题，以提高两个代理的价值功能。fur-hoverore，Leo卫星仅通过有限步骤推出，并通过从UE收到的参考决策轨迹做出决策。仿真结果表明，所提出的方案可以有效地平衡传统贪婪搜索方案的吞吐量性能和计算复杂性。索引术语 - 非事物网络（NTN），地球固定细胞，资源分配，深度强化学习（DRL），多时间级马尔可夫决策过程（MMDPS）。
（c）IEEE 2024。允许个人使用此材料。在任何当前或将来的媒体中，包括R
摘要 - 自动驾驶有可能革命的个人，公共和货运流动性。除了准确地感知环境外，自动化车辆还必须计划安全，舒适和有效的运动轨迹。为了促进安全性和进步，许多作品依赖于预测周围交通未来运动的模块。模块化自动驾驶系统通常将预测和计划作为顺序，单独的任务处理。这说明了周围交通对自我车辆的影响，但它无法预料到交通参与者对自我车辆行为的反应。最近的方法越来越多地整合了联合或相互依存的步骤中的预测和计划，以模拟双向相互作用。迄今为止，缺乏对不同集成原则的全面概述。我们会系统地回顾最新的基于深度学习的计划系统，并专注于它们如何整合预测。集成的不同方面从系统体系结构到高级行为方面都被考虑并相互关联。此外，我们讨论了不同整合原则的含义，优势和局限性。通过指出研究差距，描述相关的未来挑战并突出研究领域的趋势，我们确定了有希望的未来研究方向。
塔斯马尼亚州的健康
Australian epidemiological datasets obtained through the Australian Institute of Health and Welfare, Australian Bureau of Statistics and similar organisations Australian Health Workforce service mapping obtained through the Australian Government Health Demand and Supply Utilisation Patterns Planning Tool Tasmanian Government hospital, emergency department and population survey data Primary Health Tasmania general practice data Primary Health Tasmania health workforce service maps Primary Health塔斯马尼亚州委托服务提供商数据集PHN Medicare紧急护理诊所（UCC）数据委托提供者反馈和报告的定性分析。