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瞳孔：通过移动设备上的瞳孔波动进行心率变异性监测
摘要 - 心脏病现在已成为一种非常普遍且有影响力的疾病，如果早期介入治疗，实际上很容易避免这种疾病。因此，每天对心脏健康的监测变得越来越重要。现有的移动心脏监测系统主要基于地震核心（SCG）或光摄影学（PPG）。但是，这些方法遭受了不便和其他设备要求的损失，从而阻止人们随时监视自己的心脏。受到我们观察到学生大小和心率变异性（HRV）之间的关系的启发，我们考虑使用瞳孔响应，当用户使用面部识别来解锁手机，以在此期间推断用户的HRV，从而实现心脏监测。为此，我们提出了一个基于计算机视觉的移动HRV监视框架 - 瞳孔，该框架采用移动终端和服务器端设计。在移动终端上，学生在通过前置摄像头解锁手机时从用户那里收集学生大小的信息。然后，在服务器端预处理原始的学生大小数据。特别是，学生使用1-D综合神经网络（1-D CNN）来识别与HRV相关的时间序列特征。此外，学生心脏训练具有三个隐藏层的复发性神经网络（RNN），以建模学生和HRV。采用这种模型，学生每次解锁手机时都会侵入用户的HRV。我们原型学生并进行了实验和领域的研究，以通过招募60名志愿者来充分评估学生的有效性。总体结果表明，学生可以准确预测用户的HRV。
在tus-ter屏障处的DNA复制终止导致模板DNA
基因组信息的完整而准确的重复对于维持生命所有领域的基因组稳定性至关重要。在大肠杆菌中，复制终止，重复过程的最终阶段，通过多个单向单向叉屏障（由TUS蛋白与基因组TER位点的结合形成的多个单向叉屏障）与“复制叉子陷阱”区域结合在一起。终止通常远离tuster络合物，但是当延迟到一个重壳体允许第二个重建体绕染色体围绕染色体的一半以上时，它们成为叉融合过程的一部分。在这种情况下，在tuster络合物的非允许界面上阻止了重新构体的前置，然后在收敛的回复符合允许的界面时发生终止。为了研究tuster络合物的复制叉融合的序列，我们建立了一个基于质粒的复制系统，我们可以在体外模仿tuster复合物的终止过程。我们开发了一个终止映射测定法，以测量领先的链复制叉进程，并证明当在tuster络合物处的复制叉融合时，DNA模板被15至24个碱基复制。无法通过添加滞后链加工酶或包含几种促进DNA复制的解旋酶来缩小此间隙。我们的结果表明，在Tuster屏障处的准确分叉融合需要进一步的酶促加工，在我们对染色体重复的最终阶段的理解中仍然存在的高点大差距以及具有复制叉子TRAP的进化优势。
医学领域的人工智能革命
早期发现自闭症对于及时获得诊断评估和早期干预服务非常重要，这可以改善儿童的结果。尽管临床医生能够可靠地诊断幼儿的自闭症，但诊断往往会延迟。SenseToKnow 是一款在智能手机或平板电脑上提供的移动自闭症筛查应用程序 (app)，它基于计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 对自闭症的早期行为迹象进行客观和定量评估。本研究检查了当护理人员使用自己的设备在家中下载和远程管理 SenseToKnow 应用程序时，其自闭症检测的准确性。SenseToKnow 应用程序由 620 名年龄在 16 至 40 个月之间的幼儿的护理人员使用，其中 188 名幼儿随后被专业临床医生诊断为自闭症。该应用程序在 iPhone 或 iPad 上显示精心设计的电影和泡泡爆破游戏，同时通过设备的前置摄像头和触摸/惯性传感器记录孩子的行为反应。然后使用 CV 自动分析儿童行为记录。在自闭症预测算法中，使用 ML 对多种行为表型进行量化和组合。SenseToKnow 表现出高水平的诊断准确率，受试者工作特征曲线下面积为 0.92、灵敏度为 83.0%、特异性为 93.3%、阳性预测值为 84.3% 和阴性预测值为 92.6%。在看护者的 iPhone 或 iPad 上使用该应用程序检测自闭症的准确率相似。这些结果表明，基于 CV 的移动自闭症筛查应用程序可以由看护者在家中使用自己的设备远程交付，并且可以提供高水平的自闭症检测准确率。远程自闭症筛查可能会降低自闭症筛查的障碍，从而减少早期获得服务和支持的差异并改善儿童的结果。
HKT率先推出交互式眼部AI机器人1...
配备人工智能的eye AI机器人能够识别人脸和物体，并进行语音互动。通过头部、脸颊、手掌和身体上的多个传感器，eye AI机器人会通过不同的身体动作进行互动，使互动更加有趣。在语言学习方面，eye AI机器人帮助孩子沉浸在互动环境中，在活泼轻松的环境中学习英语和普通话。它还预装了应用程序，共提供3000多本英语、普通话和/或粤语的真人配音有声电子书2。此外，eye AI机器人还配备了STEM和编码学习应用程序。孩子们可以创建指令来控制机器人的动作，从而提高他们的解决问题的能力、创造力和计算思维。透过STEM，鼓励儿童主动学习和练习逻辑思维，为未来做好准备。眼科AI机器人的人体骨骼检测技术结合歌舞，吸引儿童通过唱歌、跳舞和与机器人一起锻炼进行体感互动。为了方便沟通，父母和监护人可以在外出时打电话回家，通过机器人与孩子进行语音和视频聊天。他们还可以通过机器人的前置摄像头查看家中和孩子的情况。HKT Home董事总经理蔡伟德先生表示：“在眼科服务15年的历史中，我们始终如一地通过提供教育、信息和娱乐内容来满足每个家庭成员的需求。今天是eye智能通讯服务的新里程碑。在现有的平板电脑基础上，我们又将全新的eye AI Robot 3添加到我们的产品组合中，让语言和STEM学习变得有趣而轻松。”
连接竞争 - 物流绩效指数 (LPI)
2.3 2012-23 年 LPI 得分分布 16 2.4 2018 年和 2023 年按 LPI 五分位数划分的及时性得分 16 2.5 按收入群体划分的 2023 年 LPI 得分分布 16 3.1 进口前置时间是 2022 年国际航运波动的最大驱动因素 20 3.2 进口停留时间分布示例 20 3.3 全球平均停留时间的分散性 21 3.4 2022 年 5 月至 10 月集装箱进出口停留时间与 2023 年 LPI 得分（按国家划分） 21 3.5 集装箱港口出口停留时间与进口停留时间 23 3.6 2022 年 5 月至 10 月进口停留时间和比较值的异常值 23 3.7 集装箱航运平均连通性与 2023 年 LPI 得分五分位数之间的关联 25 3.8 航空和邮政服务的平均入境连通性与 2023 年 LPI 得分五分位数之间的关联 26 3.9 大多数海洋经济体的航运连接不到 20 个，并且依赖转运 26 4.1 对环保航运选择的需求，按目的地 LPI 得分五分位数划分 30 A4.1 Cargo iQ 里程碑 56 A4.2 Cargo iQ 数据集的国家覆盖范围，按世界银行区域划分 56 A4.3 万国邮政联盟数据集的国家覆盖范围，按世界银行区域划分 58 A4.4 TradeLens 数据模型 59 A4.5 集装箱运输的三个阶段 59 A4.6 MDS 转运和海洋交通数据集的国家覆盖范围，按世界银行区域划分 60 A7.1 按地点和国家收入组划分的受访者数量 67 A7.2 按运输方式和经济活动类型划分的受访者 68 A8.1 2007-22 年研究文献中 LPI 数据的使用69
提高高级驾驶员的可靠性...
摘要： - 高级驾驶员辅助系统（ADAS）的进步标志着汽车技术的关键发展，旨在通过各种功能来提高道路安全和驱动效率，例如盲点检测，紧急制动和自适应巡航控制。本研究论文深入研究了ADAS组件的运营完整性，绩效指标和维护策略，其基础是涉及数据收集，预处理，功能工程，机器学习模型开发和严格验证过程的全面方法。对ADAS组件的系统检查表明它们在车辆安全性和可靠性中的重要性。仔细评估了前置摄像头，激光雷达，雷达和超声传感器的可见性，距离，速度和转向角度。维护日志显示主动错误代码管理，提高效率。SVM，梯度提升和随机森林机器学习模型预测了验证和测试期间ADAS组件故障。随机森林的精度为90％，精度为92％，召回88％和90％的F1。梯度提升是最准确的，精度为93％，精度为94％，召回91％和92％的F1。SVM预测ADAS组件的精度为88％，精度为90％，召回87％和87％的F1得分。机器学习有助于从反应性转向主动维护。建模传感器信号质量，执行器反应时间，错误代码频率和维护间隔可实现预测性维护和故障检测。功能工程使用维护日志和操作KPI构建预测模型。模型预测ADAS组件故障，提高了车辆安全性和可靠性。使用外部数据改善了预测性维护模型。维护模型的适应性和预测精度已通过交通，事故和制造商升级后的ADAS操作证明。预测性维护和机器学习提高了ADA的可靠性和安全性。高级分析和数据驱动的见解可以减少汽车系统故障，从而提高安全性和可靠性。
单元格使用分子工作记忆在...
b，EGFR-PTP相互作用网络的方案。配体EGFR（E P）与PTPRG（P RG）和PTPN2（P n 2）相互作用。配体EGFR（E -E P）促进E p的自催化。因果链接 - 纯黑线；弯曲的箭头线 - 扩散，PM-质膜，ER-内质网。另见图1-图1B。C，在细胞极化过程中信号诱导的形状变化。箭头：局部边缘速度方向。Zoom：细胞的粘弹性模型 - 弹性和粘性元件的平行连接。P总计：总压力； V：当地的内存速度； L：粘弹性状态。粗字母：向量。细胞膜轮廓：[0，2π]。d，顶部：空间EGF分布的计算机演变。底部：EP的Kymograph for Handomation在（b）中网络的反应扩散模拟中的临界性。三角形 - 梯度硬化。e，用（c）中的模型获得的颜色编码E P的相应示例性细胞形状。f，顶部：颞pro纤维e p（黑色）和e -e p（灰色）。绿色阴影区域：EGF梯度存在。底部：具有表示捕获状态空间区域（彩色）和相应时间尺度的系统的状态空间轨迹。另请参见图1-视频1。厚/细线：信号前置/缺失。g，在e示例中的硅细胞形态变化中的定量变化。三角形 - 梯度持续时间。h，左：与G中相同，只有从同一方向用两个连续的动态梯度（三角形）刺激时。第二梯度在第一个的内存阶段。另见图1-图1d。右：第二个梯度（橙三角形）的方向相反。另见图1-图补充1E。虚线：g。平均值±S.D.显示了n = 3。参数：方法。在（D-H），绿色（橙）/红线：刺激存在/不存在。
小胶质细胞有助于将Aβ传播到未受影响的脑组织中
小胶质细胞在淀粉样β（Aβ）斑块附近被激活，但是小胶质细胞是否有助于β向未受影响的大脑区域的β传播仍然未知。使用野生型（WT）神经元的转移，我们表明β进入WT移植物，并且伴随着小胶质细胞浸润。小胶质细胞功能的操纵减少了移植物中的β沉积。此外，体内成像将小胶质细胞鉴定为先前未受影响的组织中β病理的载体。因此，我们的数据主张迄今未探索β传播的机制。β的聚集是阿尔茨海默氏病（AD）发病机理中必不可少的早期触发因素，导致神经原纤维缠结，神经元功能障碍和痴呆1。由于它们与β斑块2-4的密切关联，已经提出了几种细胞类型的因果关系，包括小胶质细胞，包括小胶质细胞。在大脑中形成β斑块后，小胶质细胞与它们建立了亲密的接触并成为反应性5，6。那些活化的小胶质细胞已通过β摄取与牙菌斑的生长有关，然后是小胶质细胞死亡7、8。我们的小组和其他人最近在β播种9 - 11中牵涉到小胶质细胞，但它们在传播β病理学中的作用仍然难以捉摸。在支持“致病性扩散”假设12中，先前的移植实验表明，源自跨基因宿主组织的β能够入侵并沉积在非转基因移植物中，从而导致神经变性13 - 15。1a，b和扩展数据图1a，b）13。1A和扩展数据图然而，β扩散到WT移植物中的机制尚不清楚，并且迄今尚未证明细胞介导的机制。在这项研究中，我们将wt小鼠的胚胎神经元细胞移植到了年轻的，前置前的5xfad trans-transic小鼠的新皮细胞中，确认了移植到宿主组织中以及几个月内的移植物的存活（图。在移植后4周后立即存在β斑块，它们随着时间的推移而增加（图。1a – c，黄色箭头）。我们首先假设App/Aβ被前进运输
地球与空间科学绩效目标
目的和用途 科学是一种理解物理宇宙的方法，通过观察和实验来解释自然现象。科学也指一套有组织的知识体系，包括学科的核心思想和连接学科的共同主题。作为科学教育者，我们必须采取三维方法来促进学生学习。通过解决内容、科学和工程实践以及跨学科概念，学生可以获得相关的、基于证据的教学，从而帮助解决当前和未来的问题。本文件旨在作为识别和描述已达到所述绩效期望 (PE) 的学生及其工作特征的指南。本文件不打算从头到尾阅读，而是在需要时用于支持教师的专业学习和课程决策。它不适用于学生使用，因此不是以学生友好的语言编写的。这不是课程或限制课堂教学的手段。虽然每个 PE 都规定了专门的科学和工程实践 (SEP) 和跨学科概念 (CCC)，但学生需要使用整个 SEP 和 CCC 才能在教学结束时取得成功。三维科学学习需要特定学科的沟通技巧。这意味着，当学生被期望以适合科学的方式说话、倾听、阅读和写作时，有效的科学学习就会发生。每个绩效目标都包含问题/句子词干和术语，以支持学生关于现象的论述，帮助教师促进科学话语的习得。孤立地或在提供背景（前置）的经验之前教授单词或概念，会剥夺学生理解的机会，从而导致更深入的概念理解。本节中的术语和词干旨在为教师提供基础，这两个列表都不是详尽无遗的，也不是完整的。除了这里概述的做（SEP）、思考（CCC）和学习科学知识（学科核心思想）之外，学生还需要具备适合年级的科学工具和技术的工作知识。学生应该知道并认识到科学家和工程师如何使用这些工具和技术，而不仅仅是识别它们。学生应该能够使用这些工具来收集数据、描述这些工具如何收集数据和/或解释从中采样的数据。
AMC 缩写列表 339 DLA 表格 339，用于请求...
339 DLA 表格 339，用于向服务 ESA 的 A1202 申请工程支持表格参考，将措辞插入招标的 POT 中，警告潜在投标人该部件具有可疑的铸造或锻造部件 AFCAT 航空锻造和铸造援助团队 - CAST-IT 和 FORGE-IT 团队的成员，为 DSCR AFS 美国铸造学会 AICS 自动点火燃烧合成 ALT 行政前置时间提供直接支持 - 从要求之日起到合同授予的天数。另请参阅 PLT AMC 美国金属铸造联盟 ASC 航空供应链 ATI 先进技术国际 BEKP 背散射电子 Kukuchi 图案 BSM 业务系统现代化 - DLA 采购系统，也称为 EBS CAST-IT AMC 应用工程师团队 CIDR 提高国防战备的铸件 CIR 提高战备的铸件 CMC 陶瓷基复合材料 CPT 临界点蚀温度 CRM 客户关系管理数据库 CSR 战备铸造解决方案 DCMA 国防合同管理局 DIBBS DLA 互联网投标委员会系统，DLA 使用的基于 Web 的招标和投标系统 DLA 国防后勤局 DMD 直接金属沉积（用于短期工具制造） DMS 制造来源减少 DMSMS 制造来源减少和材料短缺 DoD 国防部 DORRA DLA 运筹学与资源分析 DSCC 哥伦布国防供应中心（主要是陆地和海上系统） DSCP 费城国防供应中心（食品、服装、医疗设备和建筑用品） DSCR 国防里士满供应中心（主要是航空系统） EBS 电子商务系统 - DLA 采购系统，也称为 BSM eMall 基于互联网的电子商城，允许军事客户和其他授权政府客户搜索和订购物品 EMPA 电子探针微观分析 ESA 工程服务活动 - 武器系统项目办公室的工程功能。DLA 必须请求 ESA 的工程师支持解决零件技术问题 FDM 熔融沉积成型 - 一种快速成型方法 ForCasD 航空零件锻件和铸造数据库 HIP 热等静压 - 改善材料性能的铸件后处理 ICON 集成铸造订单网络 ICP 库存控制点（DSCR 或 DSCC） ICT 创新铸造技术 IMC 金属间基复合材料 IPG1 库存优先级组 1（高水平积压订单） IPT 集成流程团队 MetaL FACT 海陆锻造和铸造援助团队 - CAST-IT 和 FORGE-IT 团队的成员，为 DSCC 提供直接支持 MDWL 维护数据工作量（产品专家在采购前审查数据完整性和正确性的活动） MMC 金属基复合材料 MRL 制造准备水平