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虚拟身体部位的即时分离——罗兰·菲斯特
摘要 多感官身体错觉的证据表明，身体表征可能是可塑的，例如，通过体现外部物体。然而，根据当前任务需求调整身体表征也意味着，如果不再需要外部物体，它们就会脱离身体表征。在当前的网络研究中，我们引入了二维 (2D) 虚拟手的具象化，可以通过计算机鼠标或触摸板的主动移动来控制。在初始具象化之后，我们通过比较两种情况来探索脱离身体的情况：参与者要么继续移动虚拟手，要么停止移动并保持手静止。基于将身体表征概念化为一组多感官绑定的理论解释，如果身体表征不再通过相关的视觉运动信号更新，我们预计虚拟手会逐渐脱离身体。与我们的预测相反，一旦参与者停止移动虚拟手，它就会立即脱离身体。这个结果在两个后续实验中得到了复制。观察到的瞬间脱离肉身可能表明人类对虚拟环境中动作和身体的快速变化很敏感，因此会特别迅速地调整相应的身体表现。
用于 COVID-19 即时诊断和冠状病毒监测的纳米光子生物传感器
2019 年 12 月，一种新型冠状病毒被确定为导致中国武汉爆发疾病（COVID-19）的原因。这种病毒被称为严重急性呼吸综合征冠状病毒 2（SARS-CoV-2），可引起上呼吸道感染，大多数感染者会出现咳嗽、发烧和呼吸困难等常见轻微症状，但也可能引发炎症并发症（如肺炎、多器官功能障碍综合征），需要重症监护，不幸的是，还会导致患者死亡。2020 年 3 月，世界卫生组织 (WHO) 宣布 COVID-19 疫情为大流行，迄今为止（2020 年 10 月），全球已感染超过 4450 万人，死亡人数超过 100 万 [1,2]。鉴于 COVID-19 疫情的急剧蔓延带来的卫生和社会紧急状况，需要快速、准确和灵敏的诊断技术来及时提供准确的病毒检测，以便及早识别感染，改善患者管理，并阻止和控制疾病传播。事实上，可靠且早期诊断 COVID-19 已成为正确管理大流行的主要挑战之一。目前的诊断技术主要依赖于聚合酶链反应 (PCR) 测试 [3、4]。PCR 检测包括通过酶介导的目标基因扩增来检测和识别病毒的特定基因组物质 (RNA)。大多数获批的 COVID-19 PCR 试剂盒都针对特定序列，如 RdRp、E、N 或 ORF1ab 基因，这些序列对应于病毒基因组中高度保守的区域。PCR 测试提供了所需的灵敏度和特异性以及临床稳健性，但是结果生成时间相对较长（2 到 6 小时）并且需要将样本运送到专门的实验室，这会过度延迟诊断结果并妨碍大规模人群筛查 [5]。已经提出了新的 PCR 相关方法，例如环介导等温扩增或滚环扩增，以及寻求即时 (POC) 基因组检测的新兴 CRISPR 技术，尽管它们在临床中的快速实施仍然很复杂 [6-8]。基于横向流动检测 (LFA) 的快速抗原诊断测试是一种很好的替代方案，可提供快速检测（约 15 分钟）。这些免疫层析试纸通过夹心检测检测病毒抗原，主要是 N 蛋白。然而，它们通常灵敏度低、可靠性低，尤其是在病毒载量较低的情况下 [9,10]。此外，血清学检测也被用作补充诊断技术，与传统技术（化学发光或酶免疫吸附测定）一起使用，或用于 LFA
自主驾驶系统中即时软件缺陷预测的多模式学习
摘要 - 近年来，自主驾驶技术的兴起强调了可靠软件在确保安全和性能方面的重要性。本文提出了一种使用多模式学习的自动驾驶软件系统中即时软件缺陷预测（JIT-SDP）的新方法。提出的模型利用了多模式变压器，其中预训练的变压器和组合模块与软件系统数据集的多个数据模式相结合，例如代码功能，更改指标和上下文信息。适应多模式学习的关键点是利用不同数据模式（例如文本，数值和分类）之间的注意机制。在组合模块中，在文本数据和包含分类数据和数值数据的表格数据和表格特征上的输出组合在一起，以使用完全连接的层产生预测。对从GitHub存储库（Apollo，Carla和Donkeycar）收集的三个开源自动驾驶系统软件项目进行的实验表明，拟议的方法显着超过了有关评估指标的最先进的深度学习和机器学习模型。我们的发现突出了多模式学习的潜力，以通过改进的缺陷预测来增强自主驾驶软件的可靠性和安全性。
Rialto项目：使用中央银行货币结算改善即时跨境支付
模块化FX组件的开发将考虑可重复使用性方面，这意味着该组件应允许与多个付款基础架构（包括IPS的替代方案）集成，如第4节所述）。在这种情况下，该项目可以提供有关交易自动化如何扩大可能的合同结果的见解，并最终提高金融市场基础设施的效率（Auer等人（2023）； BIS（2023））。至关重要的方面将解决候选FX转换机制的经济可行性，这可能与私营和公共部门的相关利益相关者合作。在这方面，该项目将提供有关自动化FX转换机制是否可以在当前市场中可行的见解，以及它们对FX市场运营商和PSP的可行方式。
新闻稿Niagara-on-the-Lake欢迎新的气候变化协调员即时发布2025年2月6日
“ Kassie的技能和经验将有助于推动我们的气候变化适应计划，并确保气候弹性植根于市政决策中，” Cao Bruce Zvaniga说。“她将与员工，理事会和社区紧密合作，将可持续实践纳入我们的运营，同时与关键合作伙伴共同的共同气候目标。她的领导将有助于塑造尼亚加拉河畔尼亚加拉的更强大，更可持续的未来。欢迎，Kassie！”
解决Brownfield和Greenfield数据中心的挑战（NIZN）即时功率解决方案
去年接受调查的组织表示，他们正在评估AI的业务用例。但是，为了跟上AI产生的需求，数据中心容量将需要增长近300％，这是一个估计。模块化数据中心的扩展为组织提供了快速为现有操作增加容量的方法。例如，企业可以在其现有数据中心之外添加一个电源模块单元，从而提供更多的功率能力，以支持设施内增加计算功率。另外，在数据中心之外添加电源模块将使企业剥离位于设施内的旧电源和冷却基础设施，从而占据宝贵的地板空间。与Greenfield项目一样，Brownfield项目可以添加功率模块，以利用NIZN电池技术来实现简单，安全和成本效益的功率扩展。
基于 CRISPR 的生物传感技术在下一代即时诊断应用方面的进展
摘要：随着分子检测从诊断实验室转移到现场检测变得越来越普遍，对基于核酸的诊断工具的需求突然增加，这些工具具有选择性、灵敏度、对地形变化的灵活性，并且具有成本效益，可以协助即时诊断系统进行大规模筛查，并在疫情爆发和大流行时在偏远地区使用。基于 CRISPR 的生物传感器是一种很有前途的核酸检测新方法，该方法使用 Cas 效应蛋白（Cas9、Cas12 和 Cas13）作为极其专业的识别组件，可与各种读出方法（如荧光、比色法、电位法、横向流动测定等）结合使用，进行现场分析。在本综述中，我们介绍了将 CRISPR Cas 系统与传统生物传感读出方法和扩增技术（如聚合酶链式反应 (PCR)、环介导等温扩增 (LAMP) 和重组酶聚合酶扩增 (RPA)）相结合的一些技术方面，并继续阐述所开发的生物传感器在检测一些主要病毒和细菌疾病方面的前景。在本文的范围内，我们还讨论了最近的 COVID 大流行以及自其问世以来经过开发的众多 CRISPR 生物传感器。最后，我们讨论了 CRISPR Cas 系统在即时检测中的一些挑战和未来前景。
使用长短期记忆人工神经网络 (LSTM) 进行经济即时预测
近年来，人工神经网络 (ANN) 已成为各个领域和学科取得众多进步的催化剂。然而，它们对经济的影响却相对微弱。一种类型的 ANN，即长短期记忆网络 (LSTM)，特别适合处理经济时间序列。在这里，该架构的性能和特性与动态因子模型 (DFM) 进行了比较评估，动态因子模型目前是经济即时预测领域的热门选择。在三个独立变量的即时预测中，LSTM 的结果优于 DFM；全球商品出口价值和数量以及全球服务出口。其他优势包括它们能够处理各种时间频率中的大量输入特征。缺点是无法将输入特征的贡献归因于模型输出，这是所有 ANN 的共同点。为了促进该方法的持续应用研究，避免需要任何深度学习库知识，使用 PyTorch 开发了一个配套的 Python 库：https://pypi.org/project/nowcast-lstm/。
评估即时Cascara饮料对健康男性和雌性大鼠脑肠轴的影响
。 palalego@urjc.s（P.-B。）; D.B.--Á）; Y.L.-T.-T。 carlos.galvezr@urjc.s（C.-R。）; CSI的统一） Pharmom-urjc），28922 （Neugut-urjc），28922在Cabrera，9，28049西班牙马德里； 28046马德里西班牙马德里，西班牙，西班牙。）; raquel.abalo@urjc.s（R.A.）;电话。： +34-91-488-65-65（A. B.）; +34-91-488-54（R.A.）
新闻稿即时发布Veolia和Waga Energy在法国东南部的可再生天然气生产单元
•Veolia勃艮第区域总监，Rhône-Alpes地区区域总监和Waga Energy首席执行官Mathieu Lefebvre于2024年9月19日揭幕，在“Pôledecockagedecockage decockage” Chatunergie franders in Chatuzange-frande franders of Chatuzange-frande（RNG）的可再生天然气（RNG）生产部队（RNG）生产部队（RNG）。•Drôme部门的Thierry Devimeux和Chatuzange-Le-Goubet市长Christian Gauthier在场。•该站点每年可产生多达25 GWH的RNG，这是化石基天然气的替代品。（2024年9月19日，法国Chatuzange-le-Goubet，法国） - 由于垃圾填埋场是运营的，因此通过热电联产发动机以电力的形式升级了汽油。Wagabox®单元自2024年4月11日起一直在运行，并增加了系统以增加可再生能源生产。能够处理600m 3 /h（375 SCFM）的原气体，每年可产生多达25 gwh（85,300 mmbtu）的RNG，供应约3,500套房屋，并防止每年超过4,000吨EQCO 2的EQCO 2排放到大气中1。多亏了Wagabox®技术，该技术是由Waga Energy开发和专利的，垃圾填充废物自发排放的天然气被升级为RNG，这是替代化石基于化石的天然气的RNG。此RNG直接注入气体分销网络以供应房屋和企业。VEOLIA在Chatuzange-Le-Goubet上经营的“PôleStockageénergie”每年可以处理150,000吨废物。现在，它为当地社区提供了一种新的，本地和绿色的能源，从而有助于脱碳和生态过渡。guillaume dury，罗纳 - 阿尔佩斯地区勃艮第区域总监，他说：“随着wagabox®部队的调试，在Chatuzange-Le-le-Goubet的PôleStockageodnergie将产生更多的绿色能源，从而产生更多的绿色能源，从而产生可再生气的产生，此外，还将产生更多的绿色能源。该设备完全符合Veolia的目标，即通过减少化石燃料的使用，从而减少其碳足迹，从而提供混凝土解决方案，从而加速领土的生态转化。” Waga Energy的首席执行官Mathieu Lefebvre表示：“我很高兴为这个新的Wagabox®部门开幕，这是我们总部所在的Rhône-Alpes地区的第一个，而我们正在与Veolia共同委托的第五名。该项目标志着合作的新阶段，该阶段始于七年前，它为可再生天然气部门的发展和生态转型提供了发展。”