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2008 年 6 月 30 日星期一上午 8:40 至...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸非典型性大规模搁浅的证据表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会伤害动物。
通过无标记质谱筛选定向进化具有新活性的环二肽合酶
我们和其他人最近开发了一系列高通量 MS 筛选方法，用于定向蛋白质进化。13 – 16 然而，MS 的无标记优势尚未在设计新的酶活性中得到充分体现，这可能是因为非靶向 MS 筛选存在困难。特别是，它需要仔细标准化和优化样品制备、MS 采集和数据处理，这对于最大限度地减少实验噪音和发现新产品的微弱信号是必不可少的。另一方面，生物铸造厂提供了一种新兴的基础设施，通过机器人标准化和并行化来协助生物工程中的设计 – 构建 – 测试 – 学习 (DBTL) 循环。17 – 19 使用集成生物铸造厂，我们在此报告了一种重组文库的无标记 MS 筛选工作流程，以快速分离催化新产品形成的酶突变体。这种新的工作流程将我们之前的基于基质辅助激光解吸/电离飞行时间 (MALDI-ToF) MS 的筛选方法从琼脂菌落 16 扩展到行业标准微孔板中的液体培养物，以获得更好的均匀性。与菌落不同
两种风味的颜色的压力和声音速度 -
在渐近高密度下的夸克物质是微弱耦合的。在这种弱偶联方向上，假设夸克物质的大量热力学特性（假设基态，则众所周知，众所周知，部分接下来是下一步到隔壁到领先的顺序。然而，高密度的基态有望是一种颜色超导体，其中（至少某些）夸克的激发光谱显示出具有对强耦合的非扰动依赖性的缝隙。在这项工作中，我们计算高密度夸克物质的热态性能，而在有限间隙的情况下，在耦合中，在近代领先顺序（NLO）下的温度为零。我们以两种无质量夸克风味的极限工作，这对应于对称的对称核物质，并进一步假设与夸克化学势相比，间隙很小。在这些限制中，我们发现对声音压力和速度的NLO校正与间隙的前阶效应相当，并且进一步将两个量的数量提高到其值以上，而对于非驱动夸克物质的值。我们还提供了声音NLO速度的参数化，以指导高密度区域中的现象 - 我们进一步评论是否应期望我们的发现是否扩展到与中子恒星相关的三味夸克事物的情况。
2008 年 6 月 30 日星期一上午 8:40 至...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸非典型性大规模搁浅的证据表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会伤害动物。
2008 年 6 月 30 日星期一上午 8:40 至...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸大量搁浅的异常现象不断出现，这表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明，在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会对动物造成伤害。
基于局部均值分解和 Fisher 规则的多尺度模糊熵用于人体运动分析中的脑电特征提取
脑电信号（EEG）是由大量神经元产生的非线性、非平稳、随机的微弱信号，在人工智能、生物医学工程等领域具有重要的研究价值和实际意义，而脑电特征提取是直接影响处理结果的重要步骤，目前常用的脑电特征提取方法有频域或时域分析、时频结合等方法。由于脑电信号的非线性，上述方法都存在一定的局限性。因此，该文提出一种基于局部均值分解和Fisher规则的多尺度模糊熵用于人体运动分析中的脑电特征提取。首先将脑电信号自适应地分解为一系列乘积函数（PF）分量，然后选取有效的PF分量并计算多尺度模糊熵，利用多尺度模糊熵进行特征提取。利用Fisher规则对模糊熵在不同尺度上的特征分类能力进行排序，选取排序最高的多尺度模糊熵构成最优特征向量，实现特征降维。实验结果表明，该方法能有效提取脑电信号特征，验证了新方法的有效性和可行性。
带有定制级联探测器阵列的片上光子计数重构光谱仪
超导纳米线单光子探测器（SNSPD）在不同基底和光子结构上的混合集成在开发基于单光子探测的复杂光子器件方面具有巨大潜力，例如用于单光子级微弱光光谱传感的光子计数重构光谱仪。本文引入SNSPD的级联吸收效应来开发光子计数重构光谱仪。该装置包括作为空间色散元件的罗兰光栅和位于光栅聚焦区域的定制级联SNSPD阵列。SNSPD的光谱响应可以通过其螺旋图案和阵列中的级联吸收进行灵活调制，并以此作为光谱重构的基础。设计和制作了一个原型装置来演示该方案的原理。实验结果表明了通过螺旋图案设计和SNSPD阵列的级联吸收效应调制光谱响应的可行性。它支持波长范围为1,495至1,515 nm的光谱测量和重构，光谱分辨率为0.4 nm。该方案仅通过SNSPD的设计就实现了光谱重构的基础，而无需额外光子结构的光谱调制效应。它为开发高光子利用率的器件提供了一种有趣且有前途的方法。
打破障碍：肠道上皮渗透性在...
自我报告的行为报告通常是汇总的，以衡量广义的亲环境倾向或环境影响。行为任务，例如碳排放任务（CET）和环境保护任务（WEPT）的工作允许在受控条件下观察具有环境后果的特定行为。目前尚不清楚这些任务在多大程度上反映了环境倾向和环境影响的个体差异。在对英格兰575名居民进行的预注册的在线研究中，我们估计了这些行为任务，共同倾向和影响措施以及社会经济地位之间的关联。CET和WEPT彼此之间存在微弱关系，并且与更强大的环境主义身份和反复的亲环境行为量表（REBS）相关。这与CET和哭泣是一致的，涵盖了人们对环境采取行动的广泛倾向的一部分。此外，CET和REB与较低的碳足迹无关，但是哭泣和环保主义的身份却没有，提供了进一步的证据，表明亲环境倾向与环境影响的相关性有限。收入和财富与更高的碳足迹相关，强调了改变高影响行为的需求，尤其是在富裕人士中。
青少年早期 ReHo 和 fALFF 的遗传和环境影响在不同大脑区域存在差异
关于遗传和环境对大脑功能影响的研究通常侧重于大脑区域之间的联系。一种不同但尚未探索的方法是检查局部大脑区域内的活动。我们研究了基因和环境效应对局部大脑功能的两个特定指标的影响：区域同质性 (ReHo) 和低频波动分数振幅 (fALFF)。参与者两次从青少年双胞胎样本中抽取（平均年龄分别为 11.5 岁和 13.2 岁，N = 278 和 248）。结果表明，遗传和环境因素影响了几乎所有 210 个皮质区域的大脑功能。此外，影响第一波（9-14 岁）ReHo 和 fALFF 值的遗传和常见环境因素也影响了许多区域第二波（10-16 岁）的值。然而，遗传和常见环境因素的影响在整个皮质中各不相同，在不同区域表现出不同的模式。此外，我们发现第 2 波中新的（即独立的）遗传和环境影响大脑活动，同样具有区域模式。探索性分析发现焦虑和抑郁症状与颞叶几个区域的局部大脑功能之间存在微弱关联。这些发现与其他静息状态功能 MRI 指标（即功能连接）的类似研究一致。
利用对话上下文改进语音脑机接口
对于瘫痪患者来说，无法交流是他们疾病中最痛苦的部分之一。语音脑机接口 (BCI) 可以通过将人们说话时的神经模式转化为句子，从而帮助人们克服这一问题。我们构建了一个管道，该管道由一个 RNN 组成，用于解码神经数据，一个 n-gram 语言模型 (LM)，用于输出按可能性排序的可能单词序列列表，以及一个 Transformer 大型语言模型 (LLM)，用于选择最可能的序列。我们在 LLM 中实现了对话上下文，其中为模型提供了额外的上下文信息以提高字错误率 (WER)，并执行了结构化的超参数搜索。我们发现，在不同的上下文长度下，性能差异并不大，但最佳上下文窗口为 1,000 个字符，最终 WER 为 14.0%，比原始（无上下文）的 WER 16.7% 有所改善。在 600 个测试短语中，我们只能找到 170 个的上下文，有上下文的句子的 WER 为 10.6%。此外，我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 直接评估句子，虽然没有成功，但可以提供可解释的结果。我们尝试了不同的 OPT 模型大小，但发现第二大模型（6.7B 参数）以微弱优势取得了最佳结果。