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World File Search System新颖性
与行业合作伙伴的研究项目指南
汇款：项目必须在连接的电子和光子系统的领域内。摘要必须包括明确定义：研究目标，方法论，工程/科学新颖性以及与CEPS CDT的相关性。应该根据40小时的工作周FTE进行MRES迷你项目的构造，以兼职26周（Nov-May）或13周全日制（6月至8月）。学生将在其MRES项目结束时通过口头介绍和书面论文进行评估。博士研究项目的持续时间为3年，可以基于行业，大学或工业和大学的组合。研究生在项目结束时通过书面论文和Viva演讲进行评估。
大脑中的惊奇和新奇 - 信息科学
摘要 惊讶和新颖的概念已在多个大脑区域和物种的各种实验和理论研究中使用。然而，“惊讶”和“新颖”在不同的研究中指的是不同的量，这引发了人们对这些研究是否确实与大脑中的相同功能和机制有关的担忧。在这里，我们通过系统地研究惊讶和新颖的不同方面如何与不同的大脑功能和生理信号相关来解决这些问题。我们回顾了最近对惊讶和新颖性提出的定义的分类以及与实验观察的联系。我们表明，计算建模和可量化的定义可以对以前的发现进行新颖的解释，并为未来的理论和实验研究奠定基础。
世界森林的状态2024
2024年世界森林状况的内容源自粮农组织出版物和其他经过同行评审的文献，对粮农组织员工对森林行业创新的访谈，对本报告目的进行预计木材需求的分析以及18个案例研究。后者是通过粮农组织员工和主要合作伙伴组织中的竞争电话来征求的，并根据其新颖性选择；影响（包括潜在影响）；扩展的潜力；并支持森林保护，修复和可持续使用。该报告是由一个技术写作团队在粮农组织编写的，该团队包括协调员，内部和外部撰稿人，审阅者和编辑。由粮农组织高级工作人员组成的工作组指导内容开发并审查了章节草案。
ChemPrint：用于增强药物发现的 AI 驱动框架
摘要：传统的高通量筛选 (HTS) 药物发现效率低下。具有临床治疗潜力的化合物的命中率通常为 0.5%，最多只有 2%。深度学习模型将筛选率提高到 28%；然而，这些结果包括与治疗无关浓度的命中、训练集的新颖性不足以及遍历有限的化学空间。这项研究介绍了一种新型人工智能 (AI) 驱动平台 GALILEO 和分子几何深度学习 (Mol-GDL) 模型 ChemPrint。该模型部署了 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 数据分割，以在训练期间最大化化学差异，并部署了自适应分子嵌入，以增强预测能力并探索未知的分子领域。回顾性测试时，ChemPrint 的表现优于一组五个模型难以用药的肿瘤靶点 AXL 和 BRD4，使用 t-SNEsplit 实现平均 AUROC 得分 AXL 为 0.897，BRD4 为 0.876，相比之下，基准模型得分范围为 AXL 为 0.826 至 0.885，BRD4 为 0.801 至 0.852。在一项零样本前瞻性研究中，体外测试表明，ChemPrint 提名的 41 种化合物中有 19 种在浓度≤20µM 时表现出抑制活性，命中率为 46%。这 19 个命中报告的平均-最大 Tanimoto 相似度得分相对于其训练集为 0.36，得分为 0.13 （AXL）和 0.10（BRD4）相对于这些目标的临床阶段化合物。我们的研究结果表明，通过在具有最大差异性的数据集上训练和测试 ChemPrint 来增加测试集难度可以增强模型的预测能力。这导致发现具有低治疗浓度和高化学新颖性的高命中率的化合物库。综上所述，所提出的平台设定了新的性能标准。
住房环境丰富，生活方式和人类神经发生的公共卫生指标：试点研究
摘要：背景：为了应对与人脑的神经发生相关的心理健康问题和认知下降，该神经发生一直持续到生命的第十十年，但随着年龄的增长而被抑制糟糕的环境抑制，这项试验性研究调查了人类的公共卫生环境如何影响人类神经发生的公共卫生临床。这项试点研究的重点是人们将大部分时间和年龄花在适当的时间里，探索抑郁，焦虑和认知障碍对空间和生活方式变量的依赖性的依赖。方法：英格兰共有142名健康成年人完成了一项由PHQ-8，GAD-7和CFI问卷组成的调查，以及为捕捉空间和生活方式因素的差异，例如在家中度过的时间，房屋类型的布局复杂性，宽敞的复杂性，宽敞的活动，活动性，常规和空间的新颖性和持久性的孤独感。结果：在家中度过的大量时间对所有措施都有不利影响，而多层房屋的表现要比与体育活动和空间新颖性正相关的单层房屋更好。作为抑郁症差异的单独回归模型，这是最显着的因变量，并且与神经发生可靠相关，表明离开屋子解释了抑郁症状差异的20.5％。在房屋的规模上，多层房屋解释了16.5％的差异。这两个百分比都更接近孤独的影响，我们发现这可以解释抑郁症方差的26.6％。结论：建筑环境似乎与与神经发生相关的认知功能和心理健康症状的变化显着相关。这项试点研究表明了物理和社会富集的同样重要影响，为对公共卫生感兴趣的神经结构和脑健康研究提供了迫切需要的见解。
早期生活应力偏见会响应负面反馈并增加杏仁核的体积和对后期生活压力的脆弱性
早期的压力（EL）或逆境，特别是在儿童时期忽视和虐待的形式，与成年后的精神和身体健康状况不佳有关。然而，这些关系是由EL本身的后果还是其他经常与EL同时发生共发生的暴露的后果介导的。为了解决这个问题，我们在大鼠中进行了一项纵向研究，以隔离EL对与焦虑和抑郁有关的区域脑体积和行为表型的影响。我们使用了慢性ELS的重复母体分离（RMS）模型，并在整个成年期进行了行为测量，包括概率逆转学习（PRL），对渐进率任务，蔗糖偏好，新颖性偏好，新颖性反应性，新颖的反应性以及对高架的焦虑行为进行响应。我们的行为评估与磁共振成像（MRI）相结合，以定量三个时间点的区域脑体积：立即在RMS之后，成年后不进一步压力，并且成年后期后期有进一步的压力。我们发现RMS引起了持久的，性二态的偏见，对PRL任务的负面反馈做出了反应。RMS还放慢了PRL任务的响应时间，但没有直接影响任务性能。rms动物也对第二种压力源具有独特的敏感，该压力源不成比例地损害其性能，并减慢了对PRL任务的反应。MRI显示RMS动物的杏仁核体积较大。尽管对“抑郁症状”和“焦虑症”行为的常规测试缺乏影响，但这些行为和神经生物学效应仍然持续到成年，并且缺乏任何Anhedonia的证据。我们的发现表明ELS具有长期的认知和神经行为效应，与成年后的压力相互作用，并且可能与理解人类焦虑和抑郁的病因有关。
yolov8在各种图像下进行车辆分类的分析
摘要。目的：这项研究的目的是使用Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M在各种图像条件下检测车辆类型，并进行增强。方法：本研究利用黎明数据集上的Yolov8方法。该方法涉及使用预训练的卷积神经网络（CNN）处理图像并输出所检测到的对象的边界框和类。此外，还应用了数据增强来提高模型从不同方向和观点识别车辆的能力。结果：测试结果的MAP值如下：没有数据扩展，Yolov8n达到了约58％，Yolov8S得分左右约为68.5％，而Yolov8M的MAP值约为68.9％。然而，在应用水平翻转数据扩大后，Yolov8n的地图增加到约60.9％，Yolov8s提高到约62％，而Yolov8M的地图卓越，地图约为71.2％。使用水平翻转数据增强提高了所有三种Yolov8模型的性能。Yolov8M模型达到了71.2％的最高地图值，表明其在应用水平翻转增强后检测物体的有效性很高。新颖性：这项研究通过采用最新版本的Yolo，Yolov8来介绍新颖性，并将其与Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M进行比较。使用数据增强技术（例如水平翻转）增加数据变化的使用也很新颖，在扩展数据集并提高模型识别对象的能力方面。关键字：CNN，数据增强，黎明，对象检测，Yolov8于2023年11月收到 /修订2024年2月 / 2024年2月接受此工作，该工作已在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。
通过社交机器人增强手卫生实践...
基于个性化会话建议（PSR）扩展了传统的顺序推荐模型（通常是基于最近的活动会话建议下一个项目），以利用用户的历史会话在当前会话中进行短期推荐。但是，现有的PSR方法面临两个局限性：（1）将离线会话统一地视为静态数据，并依靠用户嵌入来表示个性化信息，以忽略随着时间的推移的动态演变，随着会话在实际应用中的进展可能会发生显着变化。（2）关注准确性，即推荐与最近互动相关的项目，忽略了多方面要求的平衡，以达到用户满意度，即多样性，新颖性和偶然性。因此，我们引入了多目标PSR（MOPSR）任务，并提出了层次决策变压器（HDT）框架，该框架严格地模拟了跨会话和内部用户的顺序优先转换，以平衡建议准确性与上述目标。要解决第一个问题，DT Inter-ensess DT通过维护目标状态，动态地跟踪用户在跨会话中的长期偏好。此目标状态是个性化信息，可以通过会议内的DT与短期状态合作提出建议。为了应对第二个限制，我们提出了会议和会议内意外回报，以权衡有关多样性，新颖性和偶然性的相关建议和用户偏好。层次回报可帮助推荐人准确地确定用户指示的信号以及多目标首选项的变化。为了验证我们的方法对MOPSR的有效性，我们将HDT应用于四个最先进的顺序推荐模型，并在两个公开可用的数据集上进行验证。实验结果表明，（1）HDT可以广泛概括顺序模型，以求解MOPSR任务，以逐步生成
在Hermetia Illucens饲养过程中使用益生菌
摘要：鉴于可食用昆虫部门的工业生产的新颖性，研究主要集中于黑人士兵幼虫（BSFL）的动态性能，以响应不同的基板和饲养条件作为基础，以优化产量和质量。最近，研究已开始更多地关注幼虫消化系统及其底物的相关微生物，以及操纵这些群落对昆虫性能的组成的影响，作为微生物组工程的一种形式。在这里，我们介绍了有关在BSFL饲养过程中使用微生物的现有文献的概述，以优化该昆虫的生产力。这些研究具有可变的结果，并提供了对这种差异的潜在解释，以激发未来的研究，这可能会导致BSFL中微生物组工程的成功率更好。