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使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
新兴的废物流 - 挑战和机遇
可再生能源技术，例如风力涡轮机，太阳能光伏（PV）面板或储能系统对于欧洲向气候中立的过渡至关重要。同时，这些“绿色”技术也应符合欧洲绿色协议的环境目标。在几十年前安装了其中的许多人，并且可能不是根据循环经济原则设计的，因此，不可避免的是，它们的废物产生不仅会在未来几年中迅速增加，而且这些新兴的废物流也将对当前的回收基础设施构成挑战，这两者都来自定性和定量的观点。这项研究旨在（i）映射和选择与能源过渡，特别是可再生电力部门有关的最相关的废物流； （ii）分析其废物管理的主要挑战，也分析与这些废物流有关的机会； （iii）确定应对挑战的现有或潜在业务模型和解决方案；以及（iv）讨论重要的驱动因素和框架条件，以实现未来几年迈向更大循环的确定机会和解决方案。
ASM 直播 2020 年夏季 SMT 产品发布会 - 美国科技
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搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
研究论文基于非正交量子态与超混沌密钥流的语音加密算法
随着云计算等现代计算技术的进步，数据处理和加密技术领域取得了长足的发展。在这场竞赛中，对在加密域中成功存储数据的需求日益增长，以避免共享网络中数据泄露的可能性。本文设计了一种基于量子混沌系统的语音加密算法的新方法。在所提出的方法中，语音样本的经典比特最初通过秘密偏振角以非正交量子态编码。在量子域中，编码后的语音样本根据受控非门进行位翻转操作，然后进行阿达玛变换。通过阿达玛变换实现阿达玛和标准基中量子态的完全叠加。使用改进的퐿̇푢-超混沌系统生成C-NOT门和阿达玛门的控制位。超混沌系统的秘密非正交旋转角和初始条件是确保所提算法安全性的关键。在量子域和经典域中分析了所提算法的计算复杂度，基于上述原理进行数值模拟，结果表明所提语音加密算法具有更宽的密钥空间、更高的密钥灵敏度以及对各种差分和统计密码攻击的鲁棒性。
功能宏基因组筛选揭示与污水污泥和工业废水相关的新型临床相关抗生素耐药基因
越来越多的证据表明，人类活动可能导致自然环境中细菌抗菌素耐药性基因 (ARG) 的流行率增加。许多环境研究已经使用下一代测序方法对宏基因组进行测序。然而，这种方法是有限的，因为它不能识别出不同的未表征基因或展示活性。环境宏基因组中的 ARG 表征对于了解耐药性的演变和传播非常重要，因为有几个临床上重要的耐药性基因源自环境物种的例子。本研究采用功能宏基因组方法来检测污水污泥、污泥改良土壤、受季铵化合物 (QAC) 影响的芦苇床沉积物和受影响较小的长期管理草地土壤中编码对超广谱 β -内酰胺类 (ESBLs) 和卡巴培南类药物耐药性的基因。在污水污泥、污泥改良土壤和 QAC 影响土壤中检测到了 ESBL 和碳青霉烯酶基因，它们与临床上重要的 β -内酰胺酶基因具有不同程度的同源性。对侧翼区域进行了测序，以确定潜在的宿主背景和遗传背景。在革兰氏阴性菌中发现了新的 β -内酰胺酶基因，其中一个与插入序列相邻的基因是 Pme1，这表明最近发生了动员事件和/或未来存在转移的可能性。污水污泥和富含季铵化合物 (QAC) 的工业废水似乎会传播和/或选择在长期管理的草地土壤中未检测到的 ESBL 基因。这项工作证实了自然环境是新型和可动员抗性基因的储存库，可能对人类和动物健康构成威胁。
气候变化和自适应策略的潜在影响以及分水岭
主题1：了解气候变化MNR将收集，管理和分享有关生态系统组成，结构和功能以及生活和工作的人们如何受到气候变化的影响。策略：•在内部和外部进行沟通，以建立对安大略省可用的气候变化以及缓解和适应性的知识和潜在影响的认识。•监视和评估生态系统和资源条件，以与其他机构和组织合作管理气候变化。•进行和支持研究旨在提高对气候变化的理解，包括改善温度和降水预测，生态系统脆弱性评估，并证明了碳预算的模型和托管森林中的生态流程，安大略省南部的沉降景观以及远北的森林和湿地。•将科学和理解转移到决策者中，以在迅速变化的气候下增强全面的计划和管理。
Fishbourne和Chalk溪流生物多样性机会区域
牧羊人的scandile scandix pectin-veneris扰乱了地面，例如可耕地，偏爱钙质的土壤和冬季偏僻的土地，大冠状newt triturus cristatus cristatus繁殖地点主要是中型池塘，尽管沟渠和其他水囊可能不含水，但通常需要水上植物，但水质量很高，但水质量很高，但质量不高。树篱，混合的落叶林地lapwing Vanellus Vanellus农田，放牧的沼泽，湿的草地，种子和昆虫
48 Western Ouse Streams和Ashdown Forest Biotiverity机会区域
Western Ouse Streams和Ashdown Forest被认为是生物多样性机会领域（BOA），因为它代表了提供生物多样性行动计划（BAP）目标的优先领域。这是苏塞克斯郡的75个这样的地区之一。BOA覆盖约13115公顷。该地区的北部以欧洲保护的荒地，阿什当森林为主，该森林由开放的荒地，古代林地，吉尔林地和湿地组成。该地区的南部捕获了乌斯河及其源头，向南驶向与UCK河的汇合处。在南部地区，荒地的斑块较小，与许多池塘和现代木斗旁存在。该地区是Medway和Ouse Systems之间的重要流域，对于流域之间关键物种的迁移可能很重要。