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经颅磁刺激 (TMS) 实验
[1] Siegmund 等人。通过功能性磁共振成像理解源代码。（2014 年）。[2] Huang 等人。使用 fMRI 和 fNIRS 提取数据结构操作的神经表征。（2019 年）。[3] Peitek 等人。程序理解和代码复杂度指标：一项 fMRI 研究。（2021 年）。[4] Krueger 等人。神经鸿沟：一项关于散文和代码写作的 fMRI 研究。（2020 年）
康涅狄格州议会 - 韦罗吉的证词
· 我们不同意取消现有州、农业和市政（“SAM”）受益账户参与未来 NRES 项目的能力。· 在许多情况下，现场太阳能不足以满足或超过 SAM 客户主机的现场负载，起草的语言将禁止这些 SAM 账户使用未来的 NRES 项目账单信用。· 随着 NRES 计划的拟议扩展（如下所述），我们认为受益账户的定义应该扩大，而不是限制。具体而言，本法案第 2 节中定义的 NRES 信用或“虚拟净计量”信用应该适用于所有州、农业、市政和商业及工业客户。· 扩大 NRES 计划的同时限制/约束有资格参与的受益账户是适得其反的，并且违背了本法案的意图。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
表皮基因在昆虫抗菌免疫反应中的作用
昆虫是了解宿主-病原体相互作用和先天免疫机制的既定模型。昆虫的先天免疫系统在识别和抵抗感染期间造成有害影响的病原体方面非常有效。覆盖昆虫身体表层的角质层通过诱导先天免疫反应参与宿主防御和伤口愈合。先前的研究已经开始探讨角质层基因在赋予对昆虫病原体的抗性方面的作用，特别是那些通过破坏昆虫角质层进行感染的病原体。例如，果蝇的角质层基因转谷氨酰胺酶 (TG) 在角质层形成和血液凝固中起结构性作用，还具有抗病原体感染的免疫特性。然而，关于昆虫其他角质层基因家族的免疫功能的信息越来越多。在这篇综述中，我们旨在强调昆虫角质层免疫的最新进展，并讨论进一步研究的必要性，以填补这一重要昆虫免疫学领域的现有空白。这些信息将带来有效管理农业害虫以及植物和人类疾病媒介的新策略。
引用Lindberg FA，Kagios C，TjernströmN和Roman E（2025）在老鼠赌博任务中训练时间的个体差异与Subs
决策在日常生活中起着至关重要的作用，需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势，并且在几种精神病疾病中是一个核心问题，包括药物使用和赌博障碍（1-3），注意力定义多活障碍（4）和情感障碍（5，6）（5，6）。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加，并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务（IGT）最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损（7）。此后，它已成为一种广泛使用的工具，用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策（8）。向参与者提供了四个牌牌，这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知，卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同，两个甲板是有利的，并且在长期的货币利润方面不利（7）。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究，包括延迟折现，五个选择的串行反应时间任务（5-CSRTT）和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是，从翻译价值中，这些任务具有人类类似物（9-11）。此外，培训可能会偏向实验结果。任务的共同点，有时是作为警告，是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵（12）。老鼠赌博任务（RGT）基于IGT，其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择（13）。要建立最有利的策略，老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项，并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明，大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略（14、15），并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择（13、15-20）。然而，基于此类策略存在很大的个体差异，动物已分为三个不同的策略组：（i）战略群体更喜欢最有利的选择，（ii）更喜欢安全选择的安全群体，该群体更安全的选择，该选择最安全的选择，可以使一个不可或缺的时间和（iii）具有更高的选择组，以及（iii），以及（iii）偏爱的选择，即20岁，而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练，但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明，在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异（20）。
沼气植物最佳位点的预测建模...
沼气植物的部署固有地取决于地理考虑。这项研究主张将地理数据与人工智能算法（称为Geoai）整合在一起，作为一种可靠的可靠方法，用于精确预期这些最佳位置。考虑到上述，这项研究努力预测为在农业中实施甘蔗沼气植物的最佳地点。通过利用涵盖物理，生物和人类方面的地理数据，以及使用六种不同的分类算法的利用（CART，C4.5，C5.0，Random Forest，XGBoost和GBM），性能比较变得很重要。训练阶段特别针对圣保罗的状态，由于其植物的浓度升高，其最有效的模型随后应用于Goiás状态。随机森林算法实现的杰出性能强调了其在描述Goiás甘蔗沼气植物部署的有利地点的功效。这种方法论方法在简化决策过程，描绘有利于甘蔗生产的沼气生产的地区有望，从而优化了生物量利用，并同时减轻了环境影响和安装支出。GEOAI的融合不仅促进了可再生能源的扩散，而且还为缓解气候变化而做出了实质性的贡献，从而促进了更广泛的全球能量转变。
ND参议院法案2360
参议院法案号2360北达科他州第六十九立法议会主席和委员会成员：我的名字叫杰西卡·伊格尔·布鲁斯顿（Jessica Eagle-Bluestone），我是北达科他州的居民，曼丹，希达萨和阿里卡拉国家。我在这里支持参议院法案2360，要求研究北达科他州开发地热能的可行性。作为北达科他州石油和天然气部门经验的地质学家，我了解该州的地下资源及其能源开发的潜力。在我目前在世界上最古老的地热非营利协会地热崛起的角色中，我是美国地热社区的主要专业和教育组织，我致力于推进地热能作为可靠且可扩展的资源。北达科他州长期以来一直是能源领导者。本研究为评估地热能源如何增强能源安全，创造就业机会并推动经济增长的机会，同时利用我们州熟练的劳动力和专业知识，这是一个机会。地热是一种可靠的基本电源能源，可提供24/7的发电，提供稳定且可预测的能源供应。与间歇来源不同，地热提供了稳定的输出，使其非常适合长期能源计划。除了电力之外，热能网络还可以为北达科他州的房屋，企业和行业提供成本效益的供暖和冷却。在北达科他州的能源组合中添加地热可以增强能源安全性，并确保长期的可靠性和弹性。通过利用我们现有的地下专业知识和熟练的劳动力，我们可以推进这一验证的能源，同时保持北达科他州作为能源开发领域的领导者的地位。地热能创造高薪工作，并为石油和天然气工人提供了在不断发展的行业中运用其专业知识的直接途径。通过利用北达科他州的熟练劳动力，我们可以加速发展并确保当地工人从这个扩展的行业中受益。同时，一个明确的监管框架将使私人投资者有信心在这里开发项目，推动新的经济机会，并使北达科他州处于美国能源领导的最前沿。
2023 年中国北京儿童肺炎支原体分离株体外抗菌耐药性增强
结果：肺炎支原体分离株对红霉素和阿奇霉素的耐药率均为100%（62/62）。乙酰螺旋霉素（16元大环内酯类）的最低抑菌浓度（MIC）低于红霉素和阿奇霉素。2023年阿奇霉素的MIC明显高于2021年和2022年。未观察到对四环素和左氧氟沙星的耐药。74.2%和25.8%的分离株被鉴定为P1型1型和P1型2型，M4-5-7-2（61.3%）和M3-5-6-2（22.6%）为主要的多位点可变数目串联重复分析（MLVA）类型。所有分离株均存在A2063G突变（100%）。59例患者中，45例（76.3%）为重症肺炎支原体肺炎，14例（23.7%）合并感染。发热持续时间为12天（1～30天），大环内酯类抗生素治疗后发热持续时间为8天（1～22天）。
Craig Aaron免费新闻诉讼书面证词司法委员会审查制度 - 工业化2025年2月
15 Jonathan Swan等。，在马斯克在纽约时报（2025年2月3日）的积极入侵中； AP消息人士称，Doge的Fatima Hussein的任务是停止向美国国际开发署的财政部付款，AP Secucty，Assipy Press（2025年2月6日）；坎贝尔·罗伯逊（Campbell Robertson）等。，《辞职推动》加深了对政府服务影响的担忧，纽约时报（2025年1月29日）；杰里米·赫伯（Jeremy Herb）等。特朗普和马斯克如何动摇联邦劳动力，CNN（2025年2月7日）；詹妮弗·汉斯勒（Jennifer Hansler）等。，特朗普迅速拆除美国国际开发署（USAID）使全世界的工人涉及安全和未来，美国有线电视新闻网（2025年2月6日）； Alayna Treene和Tami Luhby，特朗普政府计划在不选择辞职的工人中裁员，CNN（2025年2月4日）；美国国际开发署高级官员安德鲁·罗斯（Andrew Roth）在拒绝进入马斯克（Musk）的守护者队（Musk's Doge Team）后休假（2025年2月3日）；国库官员安德鲁·杜赫伦（Andrew Duehren）在抵抗马斯克（Musk）的付款要求后辞职，《纽约时报》（2025年1月31日）；约翰·萨克拉里亚迪斯（John Sakellariadis）和玛姬·米勒（Maggie Miller），特朗普继续联邦政府清除，欺骗了对抗虚假信息的网络工人，Politico（2025年2月7日）。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。