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运动阶段条件的差异和在双边触摸任务期间时间同步和延续的感觉输入
在感觉运动同步（同步和连续敲击）任务中，受试者将其四肢与以各种节奏呈现的等质色调同步移动，并在音调停止后继续以相同的速度敲击。我们研究了双侧下肢电动机控制执行此任务的能力，作为检查与人类运动相关的运动配位的关键指标，例如步行。在这里，认为听觉和触觉输入等感官信息可以提高感觉运动同步的准确性。在这项研究中，我们探讨了在存在或不存在感觉信息的情况下，双侧下肢的节奏运动控制变化的变化。三十三名健康的志愿者执行了三种类型的脚敲击任务：同步 - 碰撞（SC- TAP），敲击（A-TAP）和两者的组合（SCA-TAP）。参与者被指示在500至4,800毫秒之间以固定的间隔间隔（ISIS）（ISIS）呈现的音调同步点击脚开关（或在A-TAP中执行类似的运动）。用单侧脚或双侧运动，两脚（同时）或交替进行双侧运动（反相）进行水龙头。评估了同步敲击误差和TAP间间隔（ITI）。在反相条件下，ITI的变异系数（CV）明显小于SC-TAP和SCA-TAP任务中的单侧或同相条件。此外，考虑到两侧的水龙头时间，仅在SC-TAP任务中，反相的CV明显降低。调查结果表明，反相条件在重复的下肢运动中表现出较高的时间稳定性。当考虑到反相运动中的音调未表现的节奏肢体运动的稳定性时，这些发现还强调了脚底的触觉反馈意义。
回复：硫酸供应 – AMEC 研讨会成果 2024 年 12 月
昆士兰州政府对硫酸供应研究的回应是成立一个工作组，其中包括目前运营资产的一小部分。 AMEC 的大多数成员被归类为报告中提出的情景中的“已承诺、可能、可能和推测”部分。由于 AMEC 的成员构成了新兴需求和潜在供应的很大一部分，因此在制定解决方案时代表我们成员的利益非常重要。为此，AMEC 与目前未参与政府工作组的利益相关者举行了一次研讨会。
欧盟对 2025 年欧盟单一市场战略的意见
除标签外，营销限制尤其令人担忧，且仍是一种普遍的做法。包装禁令是最极端的废物预防措施，因此只有在适当评估其适度性之后才能实施，包括可行替代品的可用性、非歧视性以及总体影响，例如对食品供应和浪费的影响 2 。尽管提出提案的成员国没有充分证明这些措施的必要性或适度性，但单方面包装禁令在过去几年中一直在增加 3 。虽然即将生效的《包装和包装废物条例》有望使包装规则更加统一，特别是在标签领域，但该条例也为成员国采取单方面或更雄心勃勃的包装废物预防措施提供了很大的回旋余地 4 。这进一步强调了加强工具以充分防止和制裁单一市场侵权行为的重要性 5 。
将压缩力转化为癌症及其他疾病中的细胞输出
在生物体中，细胞感知机械力（剪切力、拉伸力和压缩力）并通过称为机械转导的过程对这些物理信号作出反应。此过程包括同时激活生化信号通路。最近主要针对人类细胞的研究表明，压缩力选择性地调节各种细胞行为，无论是在受压细胞中还是在邻近受压较少的细胞中。除了参与骨愈合等组织稳态外，压缩还与病理有关，包括椎间盘退化或实体癌。在这篇综述中，我们将总结目前关于压缩诱导的细胞信号通路及其随后的细胞输出的零散知识，包括生理和病理条件，如实体癌。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
果蝇表皮细胞本质上是机械敏感的，调节伤害性行为输出
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月7日。 https://doi.org/10.1101/2022.10.07.511265 doi：Biorxiv Preprint
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
可控制的全原子生成蛋白质序列和结构仅限序列输入
我们提出了格子（p Rotein la tent i doffusion），这是一种通过在预先训练的序列序列序列序列的序列序列的压缩潜在空间上学习扩散，用于蛋白质结构域的发电范围和蛋白质结构域的序列。由于在生成模型训练期间仅需要序列训练数据，因此与其他序列结构生成模型相比，我们将可用的训练数据集增加了10 2×至10 4×。此外，这扩大了可控制生成的注释，我们证明了功能和生物体的组成条件，包括2219个基因本体论功能的丰富词汇。样品表现出跨模式的一致性，同时具有条件弗雷切特（Fréchet）的距离（FID）测量的所需特性。格子范式避免了结构数据库的强烈先验和大规模失衡，可以轻松地使用数据和计算来缩放，并可以控制全原子蛋白质结构和序列。