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研究文章Linguaphylo：一种可再现的系统发育分析的概率模型规范语言
系统发育模型已经变得越来越复杂，系统发育数据集在规模和丰富度方面都扩大了。但是，当前的推理工具缺乏模型指定语言，可以简单地描述完整的系统发育分析，同时独立于实施细节。我们引入了一种新的轻巧和简洁的模型规范语言“ lphy”，该语言被设计为人类和机器可读性。图形用户界面伴随“ lphy”，允许用户构建模型，模拟数据并创建描述模型的自然语言叙述。这些叙述可以作为手稿方法部分的基础。此外，我们提出了一个命令行界面，用于将LPHY指定模型转换为与BEAST2软件平台兼容的分析规范文件（XML格式）。总的来说，这些工具旨在增强植物研究中描述的清晰度和概率模型的报告，最终促进结果的可重复性。
![arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eed2127ddfd01a3975f9517c2f34298def8b628f.webp)
arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日
我们推出了 Net2Brain，这是一个图形和命令行用户界面工具箱，用于比较人工深度神经网络 (DNN) 和人类大脑记录的表征空间。虽然不同的工具箱只支持单一功能或只关注一小部分监督图像分类模型，但 Net2Brain 允许提取 600 多个 DNN 的激活，这些 DNN 经过训练可执行各种视觉相关任务（例如语义分割、深度估计、动作识别等），适用于图像和视频数据集。该工具箱计算这些激活的表征相异矩阵 (RDM)，并使用表征相似性分析 (RSA)、加权 RSA 将它们与大脑记录进行比较，无论是在特定的 ROI 中还是在探照灯搜索中。此外，还可以将一组新的刺激和大脑记录数据集添加到工具箱中进行评估。我们通过一个例子展示了 Net2Brain 的功能和优势，展示了如何使用它来检验认知计算神经科学的假设。
AT 命令参考指南
3.2.1 字符串类型参数 字符串（无论是否用引号括起来）都被视为有效的字符串类型参数输入。根据 V25.ter，空格字符在命令行上将被忽略，并且可以自由用于格式化目的，除非它们嵌入在数字或带引号的字符串常量中；因此，包含空格字符的字符串必须用引号括起来才能被视为有效的字符串类型参数（例如输入 AT+COPS=1,0,”A1” 与输入 AT+COPS=1,0,A1 相同；输入 AT+COPS=1,0,”A BB” 与输入 AT+COPS=1,0,A BB 不同）。当选择 #SELINT=0（或 1）模式时，未用引号括起来的字符串将变为大写（例如mickey 变为 MICKEY ），而用引号括起来的字符串则区分大小写。当选择 #SELINT=2 模式时，用引号括起来的字符串区分大小写。一小部分命令始终需要将输入字符串参数写在引号内：这在具体描述中明确报告。
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
人类计算机相互作用的演变
人类计算机的互动（HCI）自成立以来就经历了显着的转变，反映了人类与技术之间不断发展的关系。本文探讨了HCI的丰富历史和演变，追踪其从早期命令行界面到图形用户界面（GUIS）的时代以及当今的沉浸式体验，并由增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术实现。我们深入研究了关键的里程碑，新兴趋势以及HCI对社会的影响，强调技术与数字时代的人类经验的融合。人类计算机相互作用是人们如何与计算机相互作用以及计算机在多大程度上与人类与人类的互动开发的程度。随着技术的发展，HCI从基于文本的界面演变为复杂的图形和沉浸式环境，反映了人们对人类与机器之间更直观，高效和引人入胜的相互作用的追求。本文浏览了HCI的重要时期，突出了塑造数字景观的关键时刻[1]。
进化生物学家的生物信息学
本独立的教科书涵盖了进化生物学中序列分析的基本方面，包括序列比对，系统发育重建和融合模拟。它通过一系列超过400个计算机问题来解决这些方面，从基础到研究级别，再到完成学习。学生在科学数十年的相同计算环境中解决了问题 - UNIX命令行。这在PC的所有三个主要操作系统上都可用：Microsoft Windows，Mac-OSX和Linux。要使用此功能强大的系统学习，学生通过应用通用工具，生物信息学软件以及专门为本课程编写的40多个程序来分析样本序列数据。包括所有问题的解决方案，这本书是自学的理想之选。问题分为以引言和新概念和程序列表为首的部分。通过使用实用计算来探索进化概念和序列数据，该书使读者能够解决自己的计算问题。
计算机科学硕士课程大纲
C 语言基础：标识符、控制结构、决策、分支、循环函数：模块化程序、预定义函数、用户定义函数、形式参数与实际参数、函数定义、函数原型、函数调用、参数传递、递归、存储类 - 自动、外部、寄存器、静态、变量范围。UNIT-II 数组和字符串：声明、初始化、一维和多维数组、使用函数的数组、字符串处理函数指针：指针变量的声明、通过指针访问数据、指针算法、通过引用传递参数、指针数组、内存分配函数 - malloc()、calloc()、realloc() 和 free()。 UNIT-III 结构和联合：结构声明、指向结构的指针、指向函数的指针、结构数组、结构内数组、联合 预处理器指令：预处理器指令的类型、宏的使用 UNIT-IV 文件处理：文件管理概念、文件处理函数 - fopen()、fclose()、fprintf()、fscanf()、fseek()、ftell()、rewind()、putc()、getc()、putw()、getw()、错误处理函数、命令行参数。 图形：图形库、图形处理函数、图形中颜色的使用。
dfast_qc
动机：基因组数据的准确分类学分配在各种生物数据库中至关重要。近年来提交的基因组迅速增加，确保精确的分类对于维持数据库完整性很重要。标签错误的基因组可能会使研究人员混淆，阻碍分析并产生错误的结果。因此，对于计算有效的工具的迫切需要，可以确保将数据存储到基因组数据库中的准确分类分类。结果：在这里，我们介绍了基于NCBI和GTDB分类法的原核基因组的质量控制和分类分类工具。我们针对NCBI分类学分配了DFAST_QC的表现，显示出与它们的高度一致性。我们的结果表明，DFAST_QC与NCBI分类学分类达到了很高的一致性。可用性和实现：dfast_qc在Python中实现，并且可以作为Web服务（https://dfast.ddbj.nig.ac.ac.jp/dqc）和独立命令行工具提供。源代码可在GPLV3许可证下获得：https：//github.com/nigyta/dfast_qc，并且Conda软件包也可从Bioconda获得。GitHub（https://github.com/mohamed-elmanzalawi/dfast_qc_benchmark）公开可用用于基准测试过程的数据和脚本。联系人：yt@nig.ac.jp补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。
开放EEGLAB门户界面
EEGLAB 信号处理环境是目前处理脑电图 (EEG) 数据的领先开源软件。神经科学网关 (NSG，nsgportal.org) 是一个基于 Web 和 API 的门户，允许用户在美国 XSEDE 网络中的高性能计算 (HPC) 资源上轻松运行各种与神经科学相关的软件。我们最近报道了 (Delorme 等人，2019) Open EEGLAB Portal 扩展了免费 NSG 服务，以允许神经科学界使用 EEGLAB 工具环境构建和运行 MATLAB 管道。我们现在发布了一个 EEGLAB 插件 nsgportal，它可以在任何个人实验室计算机上的 MATLAB 上运行的 EEGLAB 中直接将 EEGLAB 与 NSG 连接起来。该插件具有灵活的 MATLAB 图形用户界面 (GUI)，允许用户轻松提交、交互和管理 NSG 作业，以及检索和检查他们的结果。支持这些 GUI 功能的命令行 nsgportal 工具允许 EEGLAB 用户和插件工具开发人员构建高度自动化的功能和工作流程，其中包括可选的 NSG 作业提交和处理。这里我们详细介绍了 nsgportal
太棒了！开发和使用瑞士军刀......
tadah！代码提供了一个多功能平台，用于开发和优化机器学习间的原子质潜力（MLIP）。通过集成综合描述符，它允许对系统交互的细微表示，并具有独特的截止函数和交互距离。tadah！支持贝叶斯线性回归（BLR）和内核脊回归（KRR），以增强模型的准确性和不确定性管理。关键特征是其超参数优化周期，迭代精炼模型体系结构以提高可传递性。这种方法结合了构图的限制，将预测与实验和理论数据保持一致。tadah！提供了一个用于LAMMP的接口，从而使MLIP在分子动力学模拟中的部署。它专为广泛的可及性而设计，支持桌面和HPC系统上的并行计算。tadah！利用模块化的C ++代码库，利用编译时间和运行时多态性来灵活性和效率。神经网络支持和预定义的粘结方案是潜在的未来发展，以及塔达！仍然对社区驱动的功能扩展开放。综合文档和命令行工具进一步简化了MLIP的开发和应用。