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多巴胺D1受体组织有助于功能性脑架构
关于功能性大脑映射的数十年研究强调了了解大脑皮层功能组织的重要性。最近的进步揭示了功能组织的梯度，这些组织从主要感觉到跨模式皮层。已经认为，这种类似梯度的连通性轴与神经调节受体密度的区域差异对齐。非人类灵长类动物的最新工作支持了这一概念，揭示了沿皮质层次结构的多巴胺D1样受体（D1DR）密度的梯度。鉴于多巴胺能调节对突触活动和神经增益的重要性，我们测试了D1DR是否具有人类中大脑功能相同的组织原理，以及D1表达中的区域间关系是否调节功能性串扰。使用世界上最大的多巴胺D1DR-PET和MRI数据库，我们首次在人类中提供了经验支持，即D1DR可用性的景观遵循单型跨模态的皮质层次结构，在联想皮层区域具有更大的D1DR表达。我们发现了一个区域间D1DR共同表达的组织，该组织跨越了跨模式的大脑区域，表达了与功能连通性的主要宏观宏观梯度的高空间对应关系。至关重要的是，我们发现单峰和跨模式区域之间D1DR密度的个体差异与默认模式和体感网络的更大分化有关。最后，发现区域间D1DR共表达可调节功能网络内部但不调节耦合。一起，我们的结果表明D1DR共表达为大脑的功能组织提供了生物分子层。
vilabot：连接有助于人类在家的机器人的视觉和语言
摘要 - 尽管在视觉，语言和机器人技术领域取得了重大进步，但整合创建自主机器人助手的能力仍然是一个挑战。本文介绍了Vilabot（视觉和语言机器人），该系统旨在帮助人类在家中进行日常活动。Vilabot将语言模型与基本视觉运动技能库相结合，以了解人类需求，创建行动计划并执行它们。该系统仅依赖于车载视觉和本体感受感测，消除了对预构建的地图或精确对象位置的需求，并在各种环境中促进现实世界的部署。在11个现实的家庭环境中进行的实验验证，使用栖息地模拟器模拟人类试剂，表明Vilabot在使用地面真实图像分割时可以实现有希望的结果，但在涉及不完美视觉感知的场景中表现出劣质的性能。结果支持拟议管道的有效性，并突出了系统的关键组成部分，应改进该系统以提高其总体成功率和可靠性。索引条款 - 人类机器人交互，辅助任务，任务计划，导航和操纵。
IL-6R有助于小鼠实验性自身免疫性脑脊髓炎的发展
摘要 - 准定位是大多数自主系统的一部分。gnss今天是本地化解决方案，但由于干扰而不可靠，在室内不可用。通过视觉测量的惯性导航，例如，光流提供了替代方案。传统的基于功能的光流仅限于具有良好特征的场景，深神经网络得出的密集光流的当前开发是一个有趣的选择。本文提出了一种使用传统基于特征的光流的真实图像序列上致密光流的结果的方法，并使用它比较了六种不同的密集光流方法。密集方法的结果是有希望的，并且可以确定这些方法之间没有明显的赢家。结果将在如何用于支持本地化的情况下讨论结果。
欧洲天然气基础设施有助于实现欧盟氢能战略
天然气储存设施可以大规模、低成本地储存可持续和波动能源，从而确保供应安全。它们提供并运行灵活性工具，从客户每小时到季节性运营需求，从而实现强大而有弹性的系统。天然气储存设施在未来还可以在储存可再生和低碳气体（包括氢气）方面发挥重要作用：经过一些改造的盐穴适合储存氢气，目前对枯竭气田潜力的评估也显示了它们的巨大潜力。在未来以风能和太阳能间歇性能源生产为主的能源系统中，天然气系统提供的巨大灵活性和存储容量对于确保可再生能源的经济高效整合必不可少。
欧洲天然气基础设施有助于实现欧盟氢能战略
天然气储存设施可以大规模、低成本地储存可持续和波动能源，从而确保供应安全。它们提供并运行灵活性工具，从客户每小时到季节性运营需求，从而实现强大而有弹性的系统。天然气储存设施在未来还可以在储存可再生和低碳气体（包括氢气）方面发挥重要作用：经过一些改造的盐穴适合储存氢气，目前对枯竭气田潜力的评估也显示了它们的巨大潜力。在未来以风能和太阳能间歇性能源生产为主的能源系统中，天然气系统提供的巨大灵活性和存储容量对于确保可再生能源的经济高效整合必不可少。
移民有助于缓解整个经济领域的劳动力短缺问题吗？
摘要 本研究分析了加拿大2016年启动的扩张性移民政策对该国六个地区，特别是在该地区拥有一定管理自主权的魁北克省劳动力短缺问题的影响。我研究了贝弗里奇曲线的演变，即在2020-2021年疫情之前、期间和之后观察到的职位空缺率和失业率之间的经典反比关系。由于移民不仅增加了劳动力的供给，也增加了劳动力的需求，因此其对整个经济的职位空缺率的净效应是先验不确定的。为了阐明这一点，我对加拿大六个地区疫情前后的数据进行了统计分析。它倾向于证明“更多移民有助于缓解经济中普遍存在的劳动力短缺”这一“常识”假设是错误的，并且构成了危险的合成谬误。
开发有助于碳中立性的生物制造技术
Masayuki Inui，小组负责人，首席研究员Haruhiko Teramoto，副首席研究员Kazumi Hiraga，副首席研究员Hajime Terasaki，副首席研究员Masato Miyamoto，副研究人员Masato Masato，副首席研究员Fugono，副首席研究员Yuya Tanaka tanaka tanaka Kitir Yuya Tanako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Masako Yuy Yuy Yuy Yuy Masako， Researcher Satoshi Hasegawa, Senior Researcher Akira Watanabe, Senior Researcher Takahisa Kogure, Senior Researcher Takeshi Kubota, Senior Researcher Kiyoshi Oi, Senior Researcher Akiyoshi Higo, Researcher Natalia Maria Theresia, Researcher Norimasa Kashiwagi, Researcher Ryoma Hashimoto, Researcher Naoki Saruya, Researcher Yuki Nozaki，研究员Dyah Candra Hapsari Subagyo，研究人员
有关感知不确定性的知识是否有助于代理商进行自动驾驶？
摘要 - 在现实世界中的代理商，例如自动驾驶的环境中的不确定性，尤其是由于感知不确定性。，尽管在不确定性下，这些算法通常不会了解其环境中当前所包含的不确定性，但强化学习专门用于自主决策。另一方面，感知本身的不确定性估计通常是在感知域中直接评估的，例如，基于摄像机图像的假阳性检测率或校准误差。它用于决定面向目标的动作的用途在很大程度上仍未被研究。在本文中，我们研究了代理人的行为如何受到不确定的看法的影响，以及如果有关此不确定性的信息，该行为如何改变。因此，我们考虑了一项代理任务，在该任务中，代理商在不与其他道路使用者发生碰撞的情况下驾驶路线会得到奖励。对于受控实验，我们通过在告知后者的同时扰动给定代理的感知来引入观察空间中的不确定性。我们的实验表明，以扰动感知建模的不可靠的观察空间会导致代理的防御驾驶行为。此外，当将有关当前不确定性的信息直接添加到观测空间时，代理会适应特定情况，并且一般而言，在同一时间占风险的同时，可以更快地完成其任务。索引术语 - 不确定性量化，增强学习，语义分割
早期融合有助于视力语言动作模型更好地
摘要：视觉语言动作（VLA）模型的最新进展可以使机器人根据语言或基于目标的说明执行广泛的任务。这些VLA模型通常将文本和图像编码为脱节令牌，从而生成与给定指令保持一致的动作。这要求VLA模型同时执行视觉语言理解和精确的闭环控制，从而给他们带来重大挑战，以使其概括为新环境。然而，对比的预训练的VLM，例如剪辑，已经具有视觉对齐能力，这些功能被当前的VLA模型未被充分利用。在本文中，我们提出了早期的Fusion VLA（EF-VLA），这是一种新颖的VLA架构，通过执行早期融合来利用Clip的视觉理解，在传递到变压器政策之前，提取与任务指导相关的细粒度视力语言令牌。ef-vla保持VLM冷冻，允许其有效执行看不见的任务而无需进行精细调整，这通常会降低概括能力。仿真和现实世界实验表明，EF-VLA在不同任务上的最先进的VLA模型优于最先进的VLA模型，并且在看不见的环境中具有重要的概括能力。
有助于成功过渡先天性心脏病的青少年的策略：系统评价
摘要：大多数患有先天性心脏病（CHD）的患者需要终身监测，并进行连续的临床出勤和检查。然而，随访的丧失（即3年或更长时间没有记录的随访）是一个公认的共同问题，因为它通常与发病率和死亡率升高的CHD患者的健康状况显着恶化有关。从小儿过渡到成人护理已被证明是这些受试者护理中最脆弱的点。因此，进行了系统的审查来提出以下问题：全球随访损失的百分比是多少？百分比中是否存在区域闪光？失去随访与冠心病的复杂性之间是否存在联系？应采用哪些策略来降低护理中性不连续的风险？最新的全球平均随访损失为26.1％，在各大洲和国家之间具有显着的波动。当包括所有不可追踪的患者时，该百分比甚至更高（31.9％），认为他们没有任何心脏随访。在美国和简单CHD患者中报告了最高的护理不连续性。规划过渡规则似乎是最大程度地减少过渡中失去冠心病患者数量的最可靠工具之一。召回患者，对于将一半丢失到后续冠心病患者到成人冠心病专家而言至关重要的全科医生，儿科心脏病学家和成人冠心观团队之间的良好关系是有助于成功过渡的另外两种有价值的策略。