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膜蛋白质 - 含量的定量，时间分辨测量
图。5：用酪蛋白钝化的悬臂背面的AFM图像在0.5pm T5溶液的溶液中孵育1.5h（箭头标记T5噬菌体或可能的酪蛋白聚集体）请注意，这里的条件与手稿中呈现的原位实验不同。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
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。
原始发表论文的引用（记录版本）：Thaler, B., Kanchiralla, F., Posch, S. et al (2022). 优化设计和运行
逐步淘汰航运业的化石燃料对于减少温室气体排放至关重要。基于可再生能源的合成燃料是可持续海运业的一个有前途的选择，可再生甲醇是最广泛考虑的能源载体之一。然而，可再生甲醇的供应仍然有限，而且与传统燃料相关的成本明显高于传统燃料，这也是因为燃料合成必须依赖二氧化碳作为资源。通过使用船上碳捕获，可以避免燃烧过程中二氧化碳的释放，这种闭式循环减少了对碳源的需求。本文通过分析使用内燃机和相连的燃烧前和燃烧后碳捕获技术的整体船舶能源系统来研究这种情况。通过建立一个混合整数优化框架来优化船舶推进系统的设计和运行，研究了这些技术对完全可再生能源系统的技术经济性能的影响。所选案例研究的推进需求包括在波罗的海运营的渡轮的典型运行概况。将捕获情况与仅基于可再生甲醇的系统进行比较，可以发现封闭式碳循环系统具有显著的成本优势。基线情景的年成本降低了近 20%，燃烧后情况下的总捕获率为 90%，燃烧前情况下的总捕获率为 40% 左右。广泛的敏感性分析表明，这些成本优势在各种技术和经济边界条件下都具有稳健性。在燃烧前情况下，工艺热需求减少与发动机热供应增加相结合可能会使捕获率超过 90%。结果表明，将可再生燃料与船上碳捕获相结合可以为成本效益高、可持续的航运创造机会。
2025-2026国家预算testimony_scenic hudson.docx
如果没有当地的土壤和节水区（SWCD），当前的许多工作要过渡到纽约州的气候富裕农业实践。SWCD在为该州每个县的农民和土地经理提供有针对性的资金并提供技术援助方面发挥着关键作用，从而实现了研究知识的气候抗性农业实践。在气候行动委员会的范围计划中，扩大SWCD的能力是实现我们州气候目标的多种策略的关键组成部分。风景秀丽的哈德逊支持州长的提议，要求将SWCD的资金水平保持在1,725万美元，但鼓励增加资金，以进一步建立地区以不断变化的气候的前线协助和教育农民和土地经理的能力。Scenic Hudson is working collaboratively with SWCDs in the Hudson Valley through our regenerative agriculture initiatives to promote sustainable agricultural practices that provide us with nutritious, local food and strengthen farm viability. ● Climate Resilient Farming Program: $33 million (Governor proposed at $15.25 million)
不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 激光 DMD 最佳沉积速率的参数开发
摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺，并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而，必须仔细确定适当的工艺参数组合，以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此，讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示，对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性，线性回归相关性良好，R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
indigovx：人类智能会遇到AI以获得最佳...
本文定义了一种使用AI来增强人类智能的新方法，以解决最佳目标。我们提出的AI Indigo是通过质量优化进行的，是构成态度的缩写。与人类合作者结合使用时，我们将联合系统Indigovx称为虚拟专家。系统在概念上很简单。我们设想将这种方法应用于游戏或业务策略，人类提供战略环境和AI提供最佳，数据驱动的动作。Indigo通过迭代反馈循环运作，利用人类专家的上下文知识以及AI的数据驱动的见解，以制定和完善策略，以实现明确定义的目标。使用量化的三分学模式，这种杂交使联合团队能够评估策略并完善计划，同时适应实时的挑战和变化。
抗生素耐药性和新型抗菌药物评论
抗生素在被发现之时被认为是治疗细菌感染的灵丹妙药，但微生物通过多种强大的机制来对抗抗生素，从而产生了多重耐药 (MDR) 和广泛耐药 (XDR) 菌株（Eichenberger 和 Thaden，2019 年；Terreni 等人，2021 年；Yadav 等人，2022 年）。病原体获得抗生素耐药性的方式有多种，包括病原体基因组的遗传变异、抗生素的不选择性使用、生物膜的形成等（Santos-Lopez 等人，2019 年；Singh 等人，2019 年）。由于此类感染难以治疗，了解抗菌素耐药性 (AMR) 的产生机制至关重要，这样才能制定预防此类感染的策略（Lomazzi 等人，2019 年；Hu 等人，2020 年；Moo 等人，2020 年）。本研究课题的目标是重点介绍抗生素耐药性领域的最新进展，同时强调未来研究的重要方向和新可能性。我们预计此处介绍的研究将引发社区关于新型抗菌药物和抗生素耐药性的讨论，从而导致最佳实践在临床、公共卫生和政策环境中的应用。总体而言，本研究课题发表了四篇研究文章和六篇评论文章。Wang 等人发表的一篇研究文章。报道了2017年至2022年中国西南地区结核病疑似人群中非结核分枝杆菌 (NTM) 的流行病学研究。在这项研究中，鉴定出了主要的 NTM 分离株 MAC 和 M. chelonae/M. abscessus，并观察到中国西南地区 NTM 的分离率在过去几年中呈上升趋势。感染病例为老年患者、免疫系统受损的 HIV 感染者。经评估，观察到阿米卡星、莫西沙星、克拉霉素和利奈唑胺等抗生素对缓慢生长的分枝杆菌表现出有效的抗菌活性，而利奈唑胺和阿米卡星对快速生长的分枝杆菌表现出相对更好的抗菌活性。石等人发表的另一篇研究文章。研究了深圳市住院儿童呼吸道分离的耐多药肺炎链球菌的流行情况及耐药特点，发现非疫苗血清型菌株占肺炎球菌分离株总数的46.6%，疫苗血清型的耐多药率（MDR）分别为19F（99.36%）、19A（100%）、23F（98.08%）、6B（100%）、6C（100%），非疫苗血清型的耐多药率分别为15B（100.00%）、6E