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植物防御的环形气味编码钥匙蛋白...
亲爱的读者！在11月22日，现在是时候了：我们的研究所在Sci的漫长夜晚打开了大门。在第九次，我们想将每个人引入所有人之间迷人的化学传播世界。这一事件不仅是我们介绍有关植物，昆虫和微生物的研究的机会，而且是我们对支持我们以公共资金支持的社会的承诺的表达。研究不会在真空中进行。它与我们以积极的方式生活和呼吸的民主和世界开放的价值观紧密相关。在一个越来越多地以紧张局势为标志的世界中，需要寻找全球危机（例如全球变暖或物种灭绝）的共同答案，我们认为这是建造桥梁和促进对话的责任。
母亲的气味影响婴儿大脑对面部的快速分类
a 发育行为学和认知心理学小组，勃艮第弗朗什孔泰大学胃肠和营养科学中心，法国国家科学研究院，法国农业研究理事会，第戎，F-21000，法国 b 鲁汶大学神经科学研究所心理科学研究所，1348 Louvain-la-Neuve，比利时 c 洛林大学，法国国家科学研究院，CRAN，F-54000，南锡，法国 d 洛林大学，CHRU-Nancy，神经病学系，F-54000，南锡，法国 e 发展、个体、过程、残疾和教育实验室（DIPHE），发展、教育和脆弱心理学系（PsyDÉV），里昂大学（Lumière Lyon 2）心理学研究所，69676 Bron cedex，法国 * 通讯作者：Arnaud Leleu (arnaud.leleu@u-bourgogne.fr) 和 Jean-Yves Baudouin (j.baudouin@univ- lyon2.fr) 1 这些作者贡献相同 数据可用性声明
人工智能在优化气味控制化学药剂投加率方面的应用
污水收集系统是一个复杂的基础设施，由重力管道、人孔、抽水站和压力管道组成，用于将污水从偏远地区输送到污水处理厂。硫化氢气体 (H2S) 是一种恶臭、有毒且具有腐蚀性的气体，通常在污水收集系统中限制污水中氧气交换的点产生，从而造成污水污染。通常，下水道系统在部分满负荷条件下运行，水线上方的潮湿表面是需氧细菌的家园，这些细菌会将 H2S 氧化为硫酸，从而影响管道材料。这会导致收集系统腐蚀，从而导致管道变弱，如果不加以处理，可能会坍塌。这些故障会给市政当局带来巨大的成本，并对社区产生不利影响。美国环保署估计，当管道因腐蚀或坍塌而造成损坏时，大型下水道修复的成本将达到 388 亿美元（美国环保署，1985 年）。因此，了解废水特性并不断构建支持消除臭味和腐蚀的技术至关重要。
ecocode：索纳克插件以消除Android Projects中的能量气味
气候变化似乎不是一个问题，应该涉及An-Droid移动开发人员，但事实是他们的工作确实具有碳足迹。不仅要在运行时立即过度消费能量，而且还涉及电池的电荷 /放电周期数量有限，从而偶然缩短了手持设备的寿命。的确，现在众所周知，大多数碳足迹都是在新终端制造过程中发出的，而且这种快速的步伐不再可持续。移动开发人员，甚至可能比其他开发人员更多，缺乏有关如何编写，维护和发展节能软件的知识[2]。虽然能源效率正成为一个主要质量属性，但安全性或可维护性也是如此，但我们指出了缺少类似皮棉的工具，以避免设计良好的应用程序
方案隔离和鉴定不良的腋窝气味，从人腋区域产生微生物
该方案基于产生微生物隔离和鉴定的不良腋窝气味（Corynebacterium spp。，葡萄球菌hominis，葡萄球菌属。和Micrococcus luteus）。该过程是为了获得模型的微生物培养，用于除臭产物的体外抗菌活性测试。这项研究是通过从人腋区域获取微生物样品，选择性培养基制备，通过条纹镀层的分离，微生物特征的鉴定（形态学，生化和分子鉴定）进行的。该方案可以用作进行类似研究的那些尝试进行微生物分离和鉴定Corynebacterium spp的示例。，葡萄球菌属。或微球属。或其他根据进行的研究进行调整的其他微生物。
Musti Challenge @ MEDEREVAL 2023-对文本和图像中的气味的多模式了解
人类与气味互动的方式是无形文化遗产的一个典型例子：创造气味的方式，在使用哪种情况下，而且人们对它们的欣赏方式也高度依赖文化。通过在较长时间内介绍多种流派和多种语言的文本和图像中的气味表达，我们可以更多地了解气味如何随着时间的流逝影响人类的互动。虽然气味在我们的日常生活中至关重要，但在自然语言处理和计算机视觉社区中几乎没有关注它。虽然有一些词典专注于气味，但Odeuropa文本基准数据集是第一个多语言的，跨域文本数据集，重点是气味参考[1]。同样，对于计算机视觉，直到此任务的成员创建了气味挑战数据集之前，不存在先验数据集[2]。在对文本和图像（Musti）挑战中气味的多模式理解中，我们将这些方式融合在一起，邀请研究社区以不同方式描述和描述的气味方式探索相似之处和互补性。中世纪2023年的Musti挑战旨在从16至20世纪之间从数字多语言文本和图像收集中收集有关气味的信息。更精确，
鼻子的提示：发育中的人脑中气味驱动的视觉分类
1 ERP的信噪比低，并且受到清醒婴儿研究中对（例如，肌肉）伪影的敏感性的约束。ERP还使用事后减法在对瞬态刺激的绝对脑反应之间，使得面部选择性神经活动是间接地获得的，并且可以在减去的反应中被大噪声掩盖，或者由刺激的子集驱动。此外，ERP成分的时源通常很难从个人和年龄段的形状，潜伏期和极性方面的脑反应中客观地定义。最后，ERP研究通常使用有限的同质和编辑的刺激（即，从自然背景分割，与类别示例的相同暴露条件进行分割；请参见脚注2），并将面孔与几个非面类别进行比较。
受大脑启发的脉冲神经网络架构在气味数据分类中的应用
摘要：现有的神经形态嗅觉方法主要侧重于基于嗅觉通路的神经生物学结构实现数据转换。虽然转换对于稀疏脉冲气味数据表示至关重要，但基于高级大脑区域生物计算的分类技术（用于处理脉冲数据以识别气味）仍未得到充分探索。本文认为，受大脑启发的脉冲神经网络是下一代机器智能处理气味数据的一种有前途的方法。受大脑信息处理原理的启发，我们在此提出了第一种用于气味数据分类的脉冲神经网络方法和相关的深度机器学习系统。本文表明，与目前最先进的方法相比，所提出的方法具有多种优势。根据使用基准数据集获得的结果，该模型对大量气味实现了高分类准确率，并且具有对新数据进行增量学习的能力。本文探讨了不同的脉冲编码算法，发现最适合该任务的是分步编码函数。大脑启发的气味机器分类研究的进一步方向包括研究更具生物学可行性的气味数据映射、学习和解释算法，以及在一些高度并行且低功耗的神经形态硬件设备上实现这些算法以供实际应用。
对从Covid-19气味丧失恢复的患者的定量和定性嗅觉功能障碍和其他症状的随访
Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃
