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Montseny Horsehair Worm的基因组序列，Gordionus Montsenyensis sp。 Nov。，研究Ecdysozoa Evolution
nematomorpha，也称为Gordiacea或Gordian Worms，是属于Ecdysozoa的寄生生物的门，这是一种以摩尔为特征的无脊椎动物动物的进化枝（Aguinaldo等人（Aguinaldo等人）1997）。 名称“ Gordian”是从传奇的Gordian结中得出的，因为线虫通常会将自己交织成类似于结的紧凑球。 这些动物的长度最高为1 m，直径范围为1至3毫米。 大约有360种描述的马毛蠕虫物种，但由于这是最研究的动物门之一，因此它们的真实多样性在物种数量方面可能更大（Schmidt-Rhaesa 2013）。 在门内存在两个类别，一个海洋（nectonematida）和另一个淡水（Gordiida）（Schmidt-Rhaesa 2013）。 马毛蠕虫通常在潮湿的环境中发现，例如浇水槽，游泳池，溪流或水坑。 虽然成年蠕虫可以自由生活在淡水或海洋环境中，但幼虫是寄生虫，并且依赖于包括甲虫，蟑螂，甲壳虫，正骨和甲壳动物在内的节肢动物。 宿主必须与水接触才能使成年人从体腔中出现（Hanelt and Janovy 2003）。 寄生虫可能会改变宿主的行为，并增加其在水中最终的机会，成年人离开宿主的身体（Thomas等人） 2002）。 个体的性别和某些字符可以通过简单的光学识别，但是特定的确定需要扫描电子显微镜成像。1997）。名称“ Gordian”是从传奇的Gordian结中得出的，因为线虫通常会将自己交织成类似于结的紧凑球。这些动物的长度最高为1 m，直径范围为1至3毫米。大约有360种描述的马毛蠕虫物种，但由于这是最研究的动物门之一，因此它们的真实多样性在物种数量方面可能更大（Schmidt-Rhaesa 2013）。在门内存在两个类别，一个海洋（nectonematida）和另一个淡水（Gordiida）（Schmidt-Rhaesa 2013）。马毛蠕虫通常在潮湿的环境中发现，例如浇水槽，游泳池，溪流或水坑。虽然成年蠕虫可以自由生活在淡水或海洋环境中，但幼虫是寄生虫，并且依赖于包括甲虫，蟑螂，甲壳虫，正骨和甲壳动物在内的节肢动物。宿主必须与水接触才能使成年人从体腔中出现（Hanelt and Janovy 2003）。寄生虫可能会改变宿主的行为，并增加其在水中最终的机会，成年人离开宿主的身体（Thomas等人2002）。 个体的性别和某些字符可以通过简单的光学识别，但是特定的确定需要扫描电子显微镜成像。2002）。个体的性别和某些字符可以通过简单的光学识别，但是特定的确定需要扫描电子显微镜成像。正如预期的那样，鉴于其寄生生活方式（Hanelt，Thomas和Schmidt -Rhaesa 2005），线虫形态的特征是一系列形态学特殊性，例如失去循环系统，排泄和消化系统（例如，成人已经失去了嘴巴，不喂食 - 他们只是喂养）。对鉴定重要的结构是男性后端的细角结构和表皮结构（Hanelt，Thomas和Schmidt-Rhaesa 2005）。
定向能武器：剖析对无人机核心系统和体外细胞动力学的影响
最近，无人机在商业用途上的可用性和使用量显著增加。这种趋势是由这些设备的灵活性和高速能力推动的，它们的速度可以达到 150 公里/小时。这种现象的迅速增加对世界范围内的安全和防御提出了根本性的挑战，正如正在进行的俄乌冲突所证明的那样。无人机中使用塑料、环氧树脂和玻璃纤维等建筑材料会导致雷达横截面积较小。这就需要实施光电技术以实现可靠的检测和识别。尤其是当涉及到速度可达 200 公里/小时的商用竞速无人机，或者速度可达 600 公里/小时的新型喷气式 Shahed-238 时，迫切需要快速反应对策。这是因为这些无人机飞行高度较低，有效雷达截面（RCS）相对较小，检测通常需要透射频谱特征分析、速度和运动分析或光学识别。此外，熟练的操作员使用第一人称视角（FPV）护目镜可以熟练地控制快速无人机，这对物理拦截策略构成了重大挑战，而俄乌战争的经验表明，物理拦截策略无效、容易因数量过多而不知所措且成本高昂。
人工智能赋能高效安全的食品供应链
摘要：本文回顾了食品加工领域的一个新兴领域，即人工智能 (AI) 实现的“从农场到餐桌”的高效、安全食品供应链。从经济、食品安全和公共卫生的角度来看，该领域具有重要意义。本文利用机器学习的最新进展，重点研究有效的食品生产、食品维护能源管理和食品零售包装标签控制。为此采用并使用适当的深度神经架构，包括完全卷积网络、长短期记忆和循环神经网络、自动编码器和注意力机制、潜在变量提取和聚类以及领域自适应。介绍了三项实验研究，说明了这些人工智能方法在整个食品供应链中产生最先进性能的能力。具体而言，这些涉及：(i) 预测温室中的植物生长和番茄产量，从而使食品生产与市场需求相匹配并减少食品浪费或食品短缺； (ii) 通过选择可关闭的系统并预测电力需求高峰期间相应食品的解冻时间，优化大型食品零售冷藏系统网络的能源消耗；(iii) 在零售包装食品的自动检查中使用光学识别和验证食品消费有效期，从而确保食品安全和人们的健康。
现实世界音乐对象识别
我们向当代光学识别（OMR）中最紧迫的两个问题提供了解决方案。我们提高了低质量，现实世界的识别准确性（即包含衰老，照明或污垢伪像）输入数据，并提供置信度评级的模型输出以实现有效的人类后处理。具体来说，我们提出了（i）复杂的输入增强方案，可以通过合成数据和现实世界文档的嘈杂扰动的结合来减少消毒基准和现实任务之间的差距； （ii）一种可用于改善OMR系统在低质量数据上的性能的对抗歧视域的适应方法； （iii）模型集合和预测融合的组合，该组合为每个预测产生值得信赖的置信度评级。我们在新创建的测试集上评估了我们的贡献，该测试集由来自国际音乐得分图书馆项目（IMSLP）/petrucci音乐库的手动注释的各种现实世界质量的页面组成。通过提出的数据增强方案，与最先进的培训相比，嘈杂的现实世界数据的检测性能从36.0％增加了一倍，达到73.3％。然后将此结果与强大的信心评级相结合，为OMR部署在现实世界中的道路铺平了道路。此外，我们还显示了无监督的对抗域适应的优点，以将36.0％的基线提高到48.9％。
乌米特·丹伊兹·戈克
Göker，Ü.D.、Singh, J.、Nutku, F. 和 Priyal, M.，“21-23 个太阳活动周期中太阳表面指数的统计分析”，塞尔维亚天文学杂志（已接受出版；2017 年 8 月 30 日）。 Göker, Ü.D.、Gigolashvili, M. Sh.和 Kapanadze, N.，“21-23 个太阳活动周期中某些色球发射线的太阳光谱辐照度变化”，塞尔维亚天文学杂志，194，71（2017 年）。 Vu četić, M.M.、Dobardžić, A.、Pavlović， M.、Pannuti、T.G.、Petrov、N.、Göker、Ü. D.、Ercan、E.N.，“使用窄带 [SII] 和 H 滤波器对附近星系 IC342 进行光学观测。II- 探测到 16 个光学识别的超新星遗迹候选体”，塞尔维亚天文学杂志，191，67（2015 年）。 Göker，Ü.D.，“基于 0.01 < z ≤ 1.55 处 Ia 型超新星发现和暗能量演化的宇宙学模型”，科学研究与研究杂志，1(6)，95（2014 年）。 Pavlović, M.、Urošević, D.、Vuković, B.、Arbutina, B. 和 Göker, Ü. D. ，“银河系超新星遗迹的射电表面亮度与直径关系：样本选择和具有各种拟合偏移的稳健分析”，天体物理学杂志增刊系列，204，4（2013 年）。 Göker, Ü. D. , “太阳日冕磁环电流片中冲击波的磁流体动力学研究”，新天文学，17，130（2012 年）。 Göker, Ü. D. , “日冕中热传导和粘度的重要性以及电流片中单流体和双流体结构的磁流体动力学方程的比较”，太阳和地圈，3 (1)，52（2008 年）。 Göker, Ü. D. 和 Taş, G., “食双星：DE Canis Venatici (RX J1326.9+4532) 的光度分析”，IAU Colloq. 会议记录240 关于双星当代天体物理学中的关键工具和测试，240，128（2006 年），捷克共和国布拉格。 Taş, G., Sipahi, E., Dal, H. A., Göker, Ü. D. , Tığrak, E., Yiğen, S., Özdağcan, O., Topçu, A. T., Güngör, C., Çelik, S. 和 Evren, S.，“某些食双星的最小时间”，IAU Inform。Bull.Var.Stars , 5548 , 1 (2004)。引用：我的论文被引用了 37 次（来源是“哈佛大学天体物理数据系统-ADS”）P同行评审会议论文集