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风险缓解SAMAC研究框架2024
蚊子虫生物学和诊断对冲洗和若虫的进食，在加热后被困在冲洗后造成的损害升级。只有属属水平识别到迄今为止在非洲的经济影响很长一段时间内 - 没有侵入性。全球气候变化和宿主范围的影响是管理策略，寄生虫，病原体，信息素和杀虫剂。Pest with huge economic impact in Africa Crop susceptibility Appears to be very polyphagous Macadamia felted coccid Control measures Chemical, non-chemical and biological programs must be tested and guidance provided to growers Cultivar susceptibility SAMAC cultivar evaluation trial in Barberton infested, ideal opportunity to quantify susceptibility Rosellinia necatrix Control strategy Not common in macadamias but difficult to contain.识别，隔离和树脱落室友
无人机和地面系统集群... - SoarTech
全球安全与稳定面临的各种风险促使人们开发可部署在无人驾驶飞行器 (UxV) 上的遥感和监控系统。这需要开发强大的自主控制技术，以可靠地协调大量联网的异构系统，共同完成任务目标。本文介绍了一种有前途的应对这一挑战的方法，即使用群体智能协调实际应用中的多个异构飞行器和远程传感器。我们描述了一类基于数字信息素的协同算法，用于控制和协调异构无人空中和地面系统在两个应用中的行动：广域监视和基地保护。开发了一个操作员系统界面，以评估使单个操作员能够监控和管理不同类型的多辆无人驾驶飞行器和无人值守传感器的技术。本文报告了最近使用空中和地面平台演示该技术的结果。
在机器人群的自动模块化设计中利用环境和机器人间信号。通信、对事件的反应和连续任务
本论文提出的论点得到了实证证据的支持。我们展示了自动设计的机器人群依靠特定于任务的信号来执行任务的各种场景。在这些实验中，我们考虑了通过单个或并发性能指标来评估群体性能的任务。值得注意的是，我们通过演示将这些想法应用于空间组织行为、基于协同行为的行为、引导行为的自动设计以及机器人群的设计。在这些研究中，我们表明，嵌入在 AutoMoDe 专用模块中的简单单比特信号协议足以克服以前在设计机器人群的空间组织行为方面的限制。此外，我们表明 AutoMoDe 可以利用直接通信能力和基于信息素的协同行为的间接通信。我们说明了 AutoMoDe 利用信号的能力如何不仅促进了群体内的通信，而且还实现了与群体工作空间中其他活动代理的交互。我们还表明，AutoMoDe 可以通过从所需的集体行为演示中学习来进行设计过程。
可实现的混合量子蚁群优化算法
摘要 我们提出了一种基于经典蚁群优化算法的新型混合量子算法，用于为 NP 难题（尤其是优化问题）提供近似解。首先，我们讨论了一些先前提出的量子蚁群优化算法，并在此基础上开发了一种可以在近期量子计算机上真正实现的改进算法。我们的迭代算法仅编码有关量子态中的信息素和探索参数的信息，同时将数值结果的计算交给经典计算机。使用一种新的引导探索策略来利用量子计算能力并以状态叠加的形式生成新的可能解。这种方法特别适用于解决约束优化问题，我们可以有效地实现新路径的探索，而无需在测量状态之前检查路径与解决方案的对应关系。作为 NP 难题的一个例子，我们选择解决二次分配问题。通过模拟无噪声量子电路进行的基准测试和在 IBM 量子计算机上进行的实验证明了该算法的有效性。
蝗虫中昆虫学表型可塑性的年度审查：迁移与繁殖之间的权衡
蝗虫响应人口密度变化而表现出表型可塑性，在孤立和群体阶段中具有不同的表型。在过去的十年中，许多研究揭示了阶段变化的分子机制，其中包括身体着色，信息素，行为，飞行，繁殖力，免疫力和衰老的变化。我们对与这些表型差异相关的分子机制的不明白，随着蝗虫基因组的解码，宽度和深度扩大了，涉及转录，转录后，翻译和表观遗传调节。由基因和非编码RNA组成的大规模调节网络反映了响应环境变化的蝗虫相变的系统修饰。基因操纵技术已验证了相变的特定基因和相关路径的功能。本评论重点介绍了蝗虫阶段变化研究的最新进展，并表明在群落和孤立的蝗虫中，能量和代谢分配的分歧分别是长距离迁移和局部生殖的适应性策略。最后，我们提出了未来的研究方向，并讨论了蝗虫表型可塑性领域的新兴问题。
基于蚂蚁的神经拓扑搜索（ANTS）用于优化循环网络
摘要。为循环神经网络 (RNN) 手工制作有效且高效的结构是一个困难、昂贵且耗时的过程。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于蚁群优化 (ACO) 的新型神经进化算法，称为基于蚂蚁的神经拓扑搜索 (ANTS)，用于直接优化 RNN 拓扑。该过程从多种现代循环细胞类型中进行选择，例如 ∆ -RNN、GRU、LSTM、MGU 和 UGRNN 细胞，以及可能跨越多个层和/或时间步骤的循环连接。为了引入鼓励形成更稀疏的突触连接模式的归纳偏差，我们研究了核心算法的几种变体。我们主要通过制定不同的函数来驱动底层信息素模拟过程（模仿标准机器学习中的 L1 和 L2 正则化）以及引入具有专门角色的蚂蚁代理（受真实蚁群运作方式的启发），即构建初始前馈结构的探索蚁和从前馈连接中选择节点以随后制作循环记忆结构的社会蚁。 我们还结合了社区智慧，其中最佳权重由蚁群共享以进行权重初始化，从而减少本地训练候选 RNN 所需的反向传播时期数，从而加快神经进化过程。 我们的结果表明，ANTS 进化的稀疏 RNN 明显优于由现代记忆细胞组成的传统一层和两层架构以及众所周知的 NEAT 算法。 此外，我们还改进了实验中使用的时间序列数据集的先前最新结果。
用于检测害虫管理中挥发性化合物的纳米传感器：对农业可持续性的关注
摘要：传统的害虫管理策略，例如不加区分的农药使用，具有不利的环境和人类健康影响。作为可持续的替代方案，这项研究重点是使用纳米传感器检测stink Bugs发布的半化学物质，包括信息素和防御性化合物。这些纳米传感器具有聚苯胺和银（Pani.ag）的纳米杂化层以及聚苯胺和氧化石墨烯（PANI/GO）的纳米复合材料。The study explores the detection of synthetic semiochemicals, including cis and trans bisabolene epoxides, ( E )-2-hexanal, ( E )-2-decenal, ( E )-2-octenyl acetate, and ( E )-2-octenal semiochemicals emitted by Nezara viridula (Southern green stink bug) in the real environment.感应层的表征显示出pani.ag和pani/go层之间的亲水性和表面粗糙度差异。当暴露于顺式和反式双氧化物氧化物，（E）-2-己酸和（E）-2-二烯类等合成化合物时，纳米传感器显示出明显的响应，而PANI/GO表现出较高的敏感性。谐振频率移动与化合物的浓度相关，强调了这些传感器在检测低浓度的情况下的潜力，分别低于0.44和1.15 ng/ml。对大豆植物进行的真实环境测试表明，纳米传感器有效检测到了病毒乳杆菌成年人发出的半化学物质，尤其是在男性 - 雌性夫妇的情况下，强调了其对农业害虫监测的潜力。这些发现支持使用这些纳米传感器来早期检测有害生物活动，从而为综合害虫管理提供了积极的方法。关键字：纳米传感器，害虫管理，臭虫，半化学■简介
引用本文：Shahaboddin Shamshirband、Meisam Babanezhad、Amir Mosavi、Narjes Nabipour、Eva Hajnal、Laszlo Nadai 和 Kwok-Wing Chau (2020) 通过基于人工信息素的生物蚂蚁通信预测气泡塔反应器中的流动特性，计算流体力学的工程应用，14:1，367-378，DOI：10.1080 / 19942060.2020.1715842
a 越南胡志明市同德唐大学科技发展管理系；b 越南胡志明市同德唐大学信息技术学院；c 伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学南德黑兰分校能源系机械工程学院；d 英国牛津布鲁克斯大学建筑环境学院；e 匈牙利布达佩斯奥布达大学卡尔曼坎多电气工程学院；f 德国魏玛包豪斯大学土木工程学院；g 越南岘港 550000 维新大学研究与开发研究所；h 匈牙利塞克什白堡奥布达大学阿尔巴雷吉亚技术学院；i 中国香港理工大学土木与环境工程系
使用基于 RSSI 的位置信号对无人机群进行高级控制...
使用自主无人机协作群调查区域并收集有关失踪人员位置的信息，可以为搜索和救援行动带来巨大好处。本文研究了无人机群算法，该算法可防止代理对之间以及代理与静态障碍物之间的碰撞。该群由具有通信约束的低成本协作固定翼飞机组成。首先开发了一种分散式群体行为，假设系统能够提供所有飞机的准确位置。此外，代理通过使用 RSSI 测量来估计其位置。所有代理都配备了通信设备和广播无线电信号，并测量接收到的信号强度，以估计与其他群成员的距离。这些估计值进一步用于开发多点定位算法，其中每个代理使用来自至少三个附近代理的距离估计来估计自己的位置。通过添加飞机运动学的动态模型，可以提供更准确的估计，其中考虑了错误的位置估计。在 MATLAB 中，在 2-D 环境中模拟了自主群。代理实时做出决策，其运动由势场和信息素水平控制。排斥势用于防止碰撞，吸引势用于形成无人机集群，以便所有成员都保持在通信范围内。群体也被吸引到环境中未探索的区域。当提供真实的无人机位置时，开发的势场算法在控制群体方面确实显示出有希望的结果。代理对之间或代理与障碍物之间没有发生碰撞。代理没有越界，群体很强大，因为它能够处理单个成员的丢失。对于基于 RSSI 的位置估计方法，需要进一步开发群体行为。通信设备的接收器灵敏度限制了代理之间的最大距离及其滚动角度差异。当发生单个故障或障碍物阻碍群体路径时，并不总是有足够的 RSSI 测量值可用于执行
IACUC 政策 研究设备消毒 2024-DEC
目的 本文件概述了确保对动物研究中使用的无法通过机械笼子清洗处理的约束、丰富和其他设备进行适当消毒的程序和职责。此类设备由非集中区域、实验室、卫星空间的研究人员使用和消毒，不包括比较医学部 (DCM) 维护的设备。 政策必须每年定量评估接触动物或尸体的研究设备（包括但不限于约束、丰富和其他设备）适当消毒的质量保证。 背景 清洁和消毒对于防止研究对象之间交叉传播或接触微生物、排泄物、生物液体和信息素以及去除与人类共享的工作环境中的这些物质以及过敏原是必不可少的。当辅以机械擦拭或擦洗以去除有机物和其他污物时，有效的消毒从定义上来说是消灭无生命物体上的营养微生物。用热水和清洁剂或消毒剂手工对笼子和设备进行消毒也是一种有效方法，但需要非常注意细节。无论消毒过程是自动的还是手动的，都建议定期评估消毒效果。职责：首席研究员负责对实验室中的所有设备和工作表面以及动物饲养箱中可能与动物接触的实验室设备进行消毒，这些设备和设备在使用前和使用后都应进行消毒。首席研究员需要保存一份日志表，记录所有物种的设备清洁日期。IACUC 至少每三年需要监测一次当前正在使用的实验设备的消毒效果。此外，IACUC 将在例行实验室检查期间审查实验室日志，以确保定期进行消毒。首席研究员需要在设备入库前和出库后使用前对其进行消毒。一般消毒程序所有便携式和固定设备以及与动物接触的表面必须在工作人员每次使用之前和之后进行清洁和消毒