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1硫醇素在体内具有复杂的作用，但直接...
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年11月5日。 https://doi.org/10.1101/2021.05.05.05.442806 doi：biorxiv preprint
表型复杂的活材料，含有工程的蓝细菌
图2。a）顶部：在7天内3D打印网格模式内WT S. elongatus的生长。底部：5天大的水凝胶的图像，这些水凝胶包含印刷在磁盘，蜂窝和GRID_A几何形状上的WT细胞的图像。补充表S1中描述了这些不同模式的维度细节。b）未载水凝胶（I＆II）的FESEM图像，以及含有WT链球菌细胞（III＆IV）的水凝胶。S。Elongatus细胞以假绿色突出显示。c）叶绿素自动荧光的共聚焦显微镜图像和含有WT链球菌细胞的水凝胶的Sytox蓝色染色以及生长的0、5和7天。d）在卸载水凝胶的80μmol光子M -2 s -1的入射辐照度中的净光合作用的盒子图，用于固定的水凝胶和抗生素抗生素链球菌菌株[WT（SP r sm r gm r gm r）]。
精神和神经疾病中复杂的大脑与身体的相互作用
许多精神和神经疾病的发病和发展往往涉及影响中枢和自主神经系统的复杂分子、细胞和系统变化。6 神经元损伤、炎症和异常蛋白质积累会破坏大脑网络内的正常信号流动。这种大脑水平的功能障碍与一系列症状和自主神经系统失调有关，同时揭示了神经基质和神经精神疾病之间的相互作用。6 例如，功能障碍的心脏活动与健康和神经系统人群的认知功能受损有关，7-9 并且心率变异性（即心脏功能的衡量标准）最近被用作生物标志物，以区分轻度认知障碍患者的阿尔茨海默病和路易体痴呆症。10 此外，帕金森病中多巴胺能神经元的退化导致运动波动和运动障碍。然而，相关研究也强调了肠道微生物群在加速帕金森病发病机制的非适应性免疫和炎症反应中的作用。11,12 至关重要的是，临床前和临床研究表明，肠道微生物群的改变可能是几种神经退行性疾病（包括阿尔茨海默病和帕金森病）和主要精神疾病进展的易感因素。13–17 例如，最近的研究结果表明，与对照组相比，双相情感障碍患者的微生物丰富度持续下降，而重度抑郁症、精神分裂症和精神病患者的β多样性存在差异。16 同样，肝硬化、肝性脑病等肝病也通过肝脑轴与神经系统症状密切相关。18,19
妊娠和妊娠糖尿病期间甲状腺功能障碍：复杂的关系
抽象目的妊娠糖尿病（GDM）和妊娠期间甲状腺功能障碍是怀孕期间两种最普遍的内分泌病。本综述的目的是概述GDM和GTD的特殊方面，以强调这两种频繁的临床条件的潜在相互作用和临床后果。方法对GDM和GTD进行了文献综述，对荟萃分析和人类研究特别感兴趣，该研究涉及GDM和GTD之间的（i）共享风险因素，（ii）GTD和GDM和GDM之间的流行病学联系GDM和GTD的含义。结果GDM和GTD之间的关联很普遍，可以通过胰岛素抵抗状态来解释，因为母体GTD，胎盘胎盘的变化或许多共同的风险因素的改变。差异表演研究结果至少可以部分通过多年来的诊断标准和筛查策略的变化来解释。GDM和GTD会影响妊娠结局，并产生后产后的长期后果，但需要更多的研究来证明额外的不良影响。基于GDM和GTD之间的流行病学和生理病理学联系的结论，可以建议诊断GTD的诊断可能导致筛查GDM，而反过来又可以进行。
复杂的CRISPR/CAS工具用于微调植物性能
在过去的几年中，发现各种自然的发现和一系列工程的CRISPR/CAS核酸酶的发展使几乎每个植物基因组的位点都可以访问以诱导特定变化。新开发的工具为诱导遗传变异性（从更改单个BP转换为Mbps），从而为植物的性能提供了广泛的可能性。虽然早期方法集中在靶向诱变上，但最近开发的工具可以诱导精确和预定义的基因组修饰。基本编辑器的使用允许替换单核苷酸，而使用Prime编辑器和基因靶向方法可以使较大序列修改从几个碱基诱导到几个KBP。最近，通过CRISPR/CAS介导的染色体工程，有可能在MBP范围内诱导遗传版本和易位。因此，育种者的破坏和固定遗传联系的一种新颖的方式已成为可能。此外，已证明对转录和转录后调节涉及的各种因素的序列特异性募集已被证明为植物性能进行微调提供了另一种方法。在这篇综述中，我们概述了基于CRISPR/ CAS的工具开发植物基因组工程领域的最新进展，并试图评估这些DE Velopments对育种和生物技术应用的重要性。
在复杂的交通情况下进行自动驾驶汽车的对象检测
摘要。尤其是卷积神经网络（CNN）的应用大大增强了自动驾驶汽车的对象检测能力，因为人工智能（AI）的最新进展。但是，在高精度和快速处理之间达到车辆环境的平衡仍然是一个持续的挑战。拥有第二大全球人口的印度等发展中国家对道路情景引入了独特的复杂性。在印度道路上出现了许多挑战，例如独特的车辆和各种交通模式，例如自动 - 里克肖，仅在印度才能看到。本研究介绍了评估Yolov8模型的结果，与其他现有的Yolo模型相比，在印度交通状况中表现出了卓越的性能。检查使用了数据集，该数据集是根据班加罗尔和海得拉巴城市及其周边地区收集的数据编译的。调查的发现表明，Yolov8模型在解决印度道路状况的独特问题方面的工作状况如何。这项研究推动了为复杂的交通状况（例如在印度道路上发现的）设计的自动驾驶汽车的开发。
研究表明，大脑中的“时间细胞”对于复杂的学习至关重要
令人惊讶的是，时间细胞的作用远不止追踪时间，神经生物学研究生助理、这项研究的共同第一作者艾琳·比格斯 (Erin Bigus) 说。当研究人员暂时阻断包含时间细胞的大脑区域——内侧内嗅皮层 (MEC) 的活动时，老鼠仍然可以感知甚至预测事件的时间。但它们无法从头开始学习复杂的时间相关任务。
噪声免疫标准开发复杂的自动化技术过程
分析纯粹的“手动”和纯粹的“机器”控制的缺点使我们能够得出结论，在操作管理任务中有效使用计算机是创建交互式系统的，在这些系统中，计算机快速，准确地执行复杂计算的能力与提供给人的机会相结合的能力将其结合在一起，以评估该解决方案（包括通过非正式的批准），并予以确定的量度，并予以确定。用计算机直接通信用户可以提高决策的效率。用户与计算机的对话框通信是在计算机上解决问题的过程，在该过程中，操作员采取活动部分以获取必要的信息，控制决策过程，输入和校正初始数据以及在各种情况下的决策。因此，组织了一个人类机器复合物，其中用户执行尚不可用于计算机的功能，或者有助于考虑在解决问题过程中表现出来的因素。同时，运营商使用非正式的偏好系统评估了问题解决方案的质量，并以靠近最佳操作条件做出决定，并满足找到或继续搜索的解决方案[1]。
思维流浪影响复杂的多模式环境中的脑电图
思维徘徊的现象（MW）是与内部定向认知有关的经验家族，严重影响了警惕性的演变。尤其是，在远程运营中的人类在需要手动控制之前，在必要的情况下进行部分自动化的频率监测，可能会看到由于内部来源引起的注意力漂移；因此，它可能在越野（OOTL）情况和相关性能问题的出现中发挥重要作用。要遵循，量化和减轻这种现象，脑电图（EEG）系统已经显示出强大的结果。由于MW创造了注意力脱钩，因此ERP和脑振荡都受到影响。但是，在复杂环境中影响这些标记的因素仍然尚未完全理解。在本文中，我们指定地解决了注意力脱钩的逐渐出现的可能性以及用于传达目标的感觉方式所产生的差异。有18名参与者被要求（1）监督执行障碍物避免任务（视觉任务）的自动无人机，以及（2）尽可能快地响应不常见的哔哔声（听觉任务）。我们通过脑电图测量了与事件相关的电位和α波。我们还添加了40 Hz振幅调制的棕色噪声，以引起稳态听觉响应（ASSR）。报告说，MW发作是在与任务相关和与任务无关的情节之间分类的。我们发现，在任务无关的MW期间，蜂鸣率引起的N1 ERP组件的振幅较低，而与其他注意力状态相比，在任务相关的MW中，P3组件在与任务相关的MW期间的振幅较高。我们讨论解释原因的可能原因。专注于甲状腺枕骨区域，与其他人相比，任务无关的MW期间α波活动更高。这些结果支持与任务无关的MW但不与任务相关的MW的解耦假设，从而强调了取决于MW发作的“深度”的可能变化。最后，我们发现注意状态对ASSR振幅没有影响。结果强调了脑电图在模仿生态环境的实验室任务中跟踪和研究MW的能力，以及感知脱钩对操作员行为，尤其是脑电图测量的复杂影响。
文化遗产和博物馆背景下的人工智能 复杂的挑战和新的机遇
据巴西经济研究所称，大多数巴西人（72%）从未去过博物馆，因为他们认为艺术难以理解。然而，正是由于缺乏教育，解读或理解艺术才变得困难。IBM 正准备在巴西推出超高性能人工智能计算机 Watson，它决定利用 Watson 的才能来解决这一问题。IBM 与圣保罗美术馆合作，创建了人工智能助手设备“艺术之声”，作为互动展览指南，Watson 可以回答博物馆参观者的问题。“艺术之声”使用自然语言处理 (NLP)、认知计算和机器学习 (ML) 让参观者与博物馆中的特定绘画和雕塑互动，从而实现个性化的参观体验。在博物馆入口处，参观者会收到一个耳机和一部安装了“艺术之声”的智能手机设备。当他们在博物馆里走动时，他们会收到设备的通知，邀请他们在耳机麦克风上询问有关附近艺术品的问题。与其他使用录音脚本的传统博物馆导游不同，The Voice of Art 使用通过 IBM AI 服务理解人类语言和意图的认知聊天机器人实时回答游客的问题。为了开发 Watson 回答问题的功能，IBM 程序员通过与博物馆的策展人和研究人员互动 6 个月，获得了有关艺术收藏的信息和答案。他们收集的数据来自研究和数据挖掘、书籍、旧报纸、学术传记、访谈和互联网搜索。因此，The Voice of Art 能够为观众提供的答案范围广泛，从历史和技术事实（例如绘画技巧）到藏品与当代世界的关系。当“艺术之声”无法给出正确答案时，它能够通过机器学习技术进行学习，并在下次给出正确答案。通过“艺术之声”，博物馆为游客提供了实证故事，以重振他们的欣赏热情，并让他们更多地了解藏品的历史背景。自开始使用以来，圣保罗美术馆的游客数量增长了 200%，这可以通过艺术品本身的可访问性增强以及借助强化学习的人工智能为游客提供的体验提升来解释。