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World File Search System常用方法
具有单核苷酸的高保真DNAZYME辅助CRISPR/CAS13A系统解决特异性
有两种改善特定城市Cas12a和Cas13a核酸酶的常用方法。是工程师CRRNA，包括将合成不匹配引入crrna的间隔域，设计发夹 - 间隔者CRRNA，以及用2 0 -O -methyl修改CRRNA。21 - 25然而，必须仔细设计不匹配的CRRNA中的数量和位置，以减少无靶标的效果，而无需牺牲CAS蛋白的裂解活性。22,23更重要的是，使用发夹蛋白 - 间隔者CRRNA和2 0-O-methyl modi crrna仅将原始CRISPR/CAS系统的特定城市提高了2至3倍。24,25另一种方法是高级工程cas蛋白。26 - 28，由于复杂的蛋白质表达和筛选过程，它仍然与之合作。此外，所有这些策略旨在优化CRISPR/CAS系统的不同组成部分，而无需克服裂解效率和特定城市之间的基本交易。因此，可以显着改善特定城市的策略对于它们的实际应用（例如生物传感）非常需要，因为它们将避免误解积极的结果。dnazymes（也称为脱氧核酶，DNA酶或催化DNA），是单链DNA分子，具有
虚拟驾驶舱：沉浸式头戴式显示器，作为直升机操作的人机界面
摘要。提高飞行员的态势感知能力是下一代飞机驾驶舱设计的主要目标。飞行员的窗外视野是一个根本问题，由于恶劣天气、黑暗或飞机结构本身的原因，飞行员的视野经常会变差。解决这个问题的常用方法是通过机载传感器和包含地形和障碍物信息的数据库生成增强的周围环境模型。在直升机领域，环境的图像随后通过面板显示器或透明头戴式显示器呈现给飞行员。我们研究了第三种信息显示方法。这个概念——称为虚拟驾驶舱——应用了非透明头戴式显示器。利用这种虚拟现实显示器，可以结合现有的合成和增强视觉系统的优势，同时克服现有的局限性。除了对优缺点的理论讨论外，还展示了该概念在直升机海上作业中的两个实际实施示例。在基于游戏引擎 Unity 的模拟环境中进行了两项人为因素研究。它们证明了虚拟驾驶舱具有成为未来驾驶舱长期候选方案的普遍潜力。© 2019 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI：10.1117/1.OE.58.5.051807]
NPL 报告 ENG 2
引言 多年来，在辐射测温领域已进行了许多次国际温标比对。这些比对涉及钨带灯 1,2 、辐射温度计 3,4 或最近的金属碳共晶定点 5,6 的转移，旨在比较不同国家计量机构 (NMI) 的 ITS-90（1990 年国际温标）实现情况。每个实验室的温标实现都被赋予了不确定度，考虑到定点测量以及实现中所用任何人工制品的校准和测量不确定度等因素（例如，辐射温度计的线性度、稳定性、校准、光谱响应和源尺寸效应 (SSE)；钨带灯或黑体辐射源的校准和稳定性），以得出温标实现的总体不确定度 7 。 EUROMET 658 项目旨在通过比较每个参与者使用其实验室常用方法进行的测量结果来调查温度标度实现中某些基本参数（辐射温度计的 SSE、线性度和光谱响应）的不确定性。此外，还要求参与者使用其研究所常用的软件计算多种不同设计的黑体腔的发射率。这样做是为了投资
重新审视 NASA-TLX 权重 - Doria
摘要 美国国家航空航天局任务负荷指数 (NASA-TLX) 是一种评估心理工作负荷的常用方法。NASA-TLX 从六个负荷维度评估心理工作负荷。当假设各个维度的重要性不大致相同时，则通过对每个维度对进行成对比较来加权，然后对反映维度重要性的权重进行标准化。这种原始的 NASA-TLX 加权方法带来了一些挑战，这些挑战在分配权重时难以识别。首先，原始的 NASA-TLX 权重不允许直接将两个或多个维度表示为同等重要。其次，如果始终进行成对比较，则维度的重要性顺序只有一种。第三，在始终进行成对比较的情况下，会人为地对最重要的维度强加 0.33 的权重。为了解决这些挑战，提出了用于得出维度权重的摆动和层次分析法加权方法。从理论上介绍了在 NASA-TLX 中应用这些方法的优势，并使用虚拟空战模拟数据进行了实证证明。本文的目的是帮助学者和从业者在心理工作负荷评估中使用 NASA-TLX，从而避免讨论的加权问题。
使用 CRISPR/Cas9 技术敲除莱茵衣藻中的 Cia5 基因并评估对照和突变分离株中的二氧化碳封存
摘要：CRISPR/Cas9 技术是基因组编辑和靶基因突变的常用方法之一，最近已用于操纵莱茵衣藻等微藻。此外，该技术还可以通过研究遗传途径来改良藻类菌株，在对抗温室气体（例如二氧化碳）产生方面发挥作用。在藻类中，有几种对 CO 2 作出反应的基因和控制每种基因表达的调节剂；Cia5 是最关键的转录调节剂之一。在本研究中，我们使用 CRISPR/Cas9 技术敲除 Cia5 基因，并分析了莱茵衣藻进行 CO 2 封存的能力。我们的结果表明，在 0.5% CO 2 浓度下，莱茵衣藻在对照和突变体物种中的表现（即对 CO 2 处理的响应）均优于其他浓度。然而，对照微藻种群和突变种群之间的差异在于 CO 2 去除效率。此外，我们的研究结果显示，对照型分离物在 CO 2 浓度为 0.04%、0.5% 和 1% 时去除效率分别为 27%、37% 和 21%。然而，对于相同浓度的突变种群，观察到的去除效率分别为 16%、23% 和 9%。
驻韩士兵首度登场 - 海军快讯
配偶执照：各州实现互惠的最佳实践和策略”报告，2 月 18 日。该报告涵盖了军人配偶的执照互惠，通过各州的最佳实践进行了说明，并指出了各州今后的改进方向。它还提供了国防部为评估各州的执照实践而制定的标准。“该部门致力于提高军人配偶的执照可移植性，”履行国防部人事和战备副部长职责的马修多诺万说。“埃斯珀部长已将军人配偶就业作为支持军人家庭的一个重要方面，各军种部长也表达了军人配偶执照的重要性，并将其作为未来任务基地考虑的一部分。”军人配偶的失业率为 24%，远高于一般人群。高失业率在很大程度上是由流动的军事生活造成的。许多跨州迁移的军人配偶面临着新的职业执照要求。从 2011 年到 2016 年，该部门与所有 50 个州合作，改进执照委员会使用的常用方法，以加快接受配偶来自其他州的执照。虽然某种形式的救济取得了成功，但仍有改进的空间。
基于深度学习和数据分析的脑血肿分割
摘要：脑出血是一种发病率逐年上升的恶性疾病。CT 是获取血肿信息和定期监测脑损伤变化的常用方法。然而，由于高频断层扫描，需要获取大量的 CT 图像，这使得分析过程变得复杂。为了提高分析速度并确保 CT 检测的准确性，我们将 CT 与深度学习相结合以实现自动分割。在本研究中，我们开发了一种基于具有残差效应的 U-net 的出血图像分割模型。首先，我们对数据进行筛选，将其分为三部分进行训练、评估和盲测。其次，我们对数据集进行预处理以进行数据增强，以避免过度拟合。数据增强后，我们将数据传输到算法进行训练。对于最终模型，我们获得了一个图像分割器，其平均交并比得分为 0.8871，骰子得分为 0.9362。该算法速度为26.31 fps，大大提高了分析速度。因此，分割器获得了较高的检测效率和定量检测，适合定期监测出血区域并协助医生制定治疗方案。此外，二值分割算法可用于开发头部出血CT图像分类分割任务的预训练模型。
硼官能化奎宁衍生物合成 BODIPY 有机光催化剂及其在不对称光氧合中的应用
硼-二吡咯亚甲基 (BODIPY) 染料由于易于合成、模块化、可调的光物理和电化学性质、稳定性以及对可见光的强吸收而被广泛应用于光驱动过程。 [1] 根据 BODIPY 核心结构的取代模式，单线态和三线态激发态可以在光子吸收时优先填充，从而产生不同的应用。例如，BODIPY 的荧光特性已在生命科学中被用于生物传感应用或成像活动。 [2] 获取 BODIPY 染料的长寿命三线态可应用于光动力疗法、通过三线态-三线态湮没的光子上转换或光催化。 [3] 将重原子（即 Br、I、Au、Pt、Ru）共价连接到 BODIPY 核心结构是一种常用方法，通过自旋轨道耦合 (SOC) 诱导的系统间窜改来促进三线态的布居。 [4] 过去十年来，这些含重原子染料在光氧化还原催化和能量转移过程中的应用在文献中蓬勃发展。[5] 例如，含卤素的 BODIPY 催化剂已用于光氧化还原有机反应，如 N 取代四氢异喹啉的功能化、[6] 呋喃的芳基化和
使用脑电图测量心理负荷的影响和解释对适当人工智能依赖的影响
摘要。人们期待人工智能能改善人类在各个领域的决策能力，尤其是高风险、困难的任务。然而，人类对人工智能建议的依赖往往是不恰当的。解决这个问题的常用方法是向决策者提供有关人工智能输出的解释，但迄今为止结果好坏参半。人们往往不清楚何时可以适当地依赖人工智能，何时解释可以提供帮助。在这项工作中，我们进行了一项实验室实验（N = 34），以研究人类对（可解释的）人工智能的依赖程度如何取决于不同决策难度引起的心理负荷。我们使用脑电图（Emotiv Epoc Flex 头罩，32 个湿电极）来更直接地测量参与者的心理负荷，而不是自我评估。我们发现，决策的难度（由诱发的心理负荷表明）强烈影响参与者适当依赖人工智能的能力，这通过相对自力更生、相对人工智能依赖以及有无人工智能的决策准确性来评估。虽然依赖对于低脑力负荷决策是合适的，但参与者在高脑力负荷决策中容易过度依赖。在这两种情况下，解释都没有显著影响。我们的结果表明，应该探索常见的“推荐和解释”方法的替代方案，以帮助人类在具有挑战性的任务中做出决策。
基于跨受试者脑电图的情绪识别多分支网络
近年来基于心电图（EEG）的情绪识别在情感计算中受到越来越多的关注。由于脑电信号的个体差异性较大，大多数模型都是针对特定受试者训练的，应用于新受试者时泛化性较差。针对这一问题，本文提出了一种多分支网络（MBN）模型。根据跨受试者数据的特点，设计不同的分支网络将脑电信号的背景特征和任务特征分离进行分类，以获得更好的模型性能。此外，模型训练时无需新受试者数据。为了避免差异较大的样本给模型训练带来的负面改善，我们使用极少量的新受试者数据来过滤训练样本，进一步提升模型性能。在训练模型之前，通过比对受试者之间的背景特征，删除与新受试者有显著差异的样本。实验结果表明，与单分支网络（SBN）模型相比，MBN 模型在 SEED 数据集上的准确率提高了 20.89%，且与其他常用方法相比，所提方法占用的新受试者数据更少，提高了其在实际应用中的实用性。关键词：多分支网络，脑电图（EEG），情绪识别，跨受试者