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遗传资源和基因序列数据的知识产权指南
本指南从知识产权角度满足了遗传资源和相关数据综合权利管理的实际需求。对于任何参与遗传资源和相关创新或数据的特征描述、利用、创新和开发的人来说，它都是实用资源。它可以与遗传资源和遗传资源数据知识产权管理工具包的其他元素一起使用。它是根据遗传资源创新者和企业家在其机构、公司和国家开展有关知识产权、遗传资源和相关创新或数据的实际项目时不断反馈的需求、经验和教训编写的。基于在应用知识产权-遗传资源工作中的验证，本指南提供了实用技巧、示例、案例研究和进一步的参考资料，以帮助从事遗传资源和相关创新或数据的创新者管理其权利并寻找额外的支持资源。在此背景下，本指南还提到了更广泛的知识产权-遗传资源工具包的补充元素，包括其针对商业秘密、技术公开披露、专利和许可的具体工具和相关支持服务。
叙利亚 COVID-19 疫苗接种人群：横断面调查证据
摘要：在受冲突影响的环境中实现高水平的 COVID-19 疫苗接种覆盖率具有挑战性。本文的目的是使用叙利亚 17,000 多名成年人的大型横断面样本（2022 年 10 月至 11 月）进一步阐明疫苗接种覆盖率的主要决定因素。我们发现证据表明，某些人口统计和社会经济特征描述了一组核心的疫苗接种人物。男性、年长的受访者以及受教育程度较高且信任从医疗机构获得的信息的人更有可能接种疫苗。该样本中的医护人员接种疫苗的人数很高。此外，对 COVID-19 疫苗持更积极看法的受访者也更有可能愿意接种疫苗。相比之下，认为疫苗有显著副作用的受访者也更有可能拒绝接种疫苗。此外，较年轻的受访者和女性以及受教育程度较低的人更有可能拒绝接种疫苗。对疫苗持中立态度的受访者也更有可能犹豫不决，而拒绝接种疫苗的受访者更有可能相信从私人医生、私人诊所以及社交媒体和更广泛的互联网获得的信息。
野生机器人生长植物的时空一致地图
摘要 - 跟踪生长植物的变化对于自动化表型和管理农作物的机器人很重要。在本文中，我们提出了一个系统，该系统使用沿农作物行的3D植物模型，以使机器人平台能够定位自身，即使存在重大变化并变形模型以使场景描述适应新测量。尤其是，由于消费者的成本效益和在真实平台上的部署易用性，我们专注于消费者RGB-D摄像机。我们的方法利用了现代的深度学习特征描述和几何信息，以获得与时间遥远会话相对应的3D点之间的匹配。然后，我们在非刚性注册管道中使用关联来获得最终结果，这是反映植物变化的3D模型的更新表示。使用标准的RGB-D传感器，我们在录制在温室中的现实世界数据集上验证了我们的方法。我们获得了植物的准确4D模型，并随着时间的推移跟踪植物特征的演变。我们通过实验表明我们的方法适用于插值植物器官的进化，这是对表型性状测量的有用结果。我们将我们的方法视为朝着野外机器人农业4D重建的相关步骤。
大脑结构和功能：来自化学神经解剖学的见解
摘要：我们简要概述了关于大脑结构和功能的研究的历史和认识论。这些研究主要基于化学解剖学、显微镜领域的新技术和计算机辅助形态测量方法的融合。这种融合使得对大脑回路进行非凡的研究成为可能，从而发展了一门新学科：“大脑连接组学”。这种新方法导致了对生理和病理条件下大脑结构和功能的特征描述，以及新治疗策略的发展。在此背景下，提出了大脑的概念模型，即一个具有分层、嵌套架构的超网络，以“俄罗斯套娃”图案排列。我们的研究重点关注不同小型化水平的节点之间通信模式的主要特征，以描述大脑的整合活动。纳米级，即受体镶嵌体中组织的 G 蛋白偶联受体之间的变构相互作用受到特别关注，这是一个有前途的领域，可以从中获得对突触可塑性的新见解并开发新的、更具选择性的药物。大脑的多层次组织和通信模式的多方面表明，大脑是一个非常特殊的系统，在来自环境、外周器官和持续整合作用的外部刺激作用下，大脑不断进行自我组织和重塑。
使用组合专题制图仪 (TM) 和航天飞机成像雷达 (SIR-B) 图像数据对植被进行特征化
与森林砍伐、碳循环、酸沉降和污染有关的重要问题。此外，全球植物信息在经济方面也很有用，例如调查粮食和纤维资源状况。许多研究人员已经研究了光学数据的信息内容，重点研究了 Landsat 传感器 [即多光谱扫描仪 (MSS) 和专题制图仪 (TM)]。遥感和植物学文献中充满了关于 MSS 和 TM 图像数据的潜在或实际用途的论文（请参阅 Colwell (1983) 的摘要）。其他研究人员已经探索了主动微波数据的信息内容（请参阅 Ulaby 等人 (1983) 的摘要）。很少有研究人员将光学和主动微波数据结合起来用于植被特征描述（Wu，1981）。在本文中，我们介绍了对加利福尼亚州某地区航天器拍摄的光学和有源微波图像数据进行综合研究的结果，该地区的草本植物和木本植被种类繁多。 1984 年 10 月，美国国家航空航天局 (NASA) 进行了第二次航天飞机成像雷达 (SIR) 任务。第一次任务 (SIR-A) 于 1981 年 11 月完成。它是一台合成孔径雷达 (SAR)，工作在 L 波段，波长为 23.5 厘米，微波发射和接收均为水平极化（即 HH 极化组合）。SIR-A 以入射角观察地球表面
迈向语义建筑数字孪生 - StandICT.eu
随着建筑、工程和建设行业正在拥抱数字化时代，建筑资产的设计、建造和运营所涉及的流程越来越多地受到以下技术的影响：对来自传感器网络的数据进行增值监控，在以语义模型为基础的安全有弹性的存储系统中管理这些数据，以及对工程系统进行模拟和优化。除了提高价值链的效率之外，这些信息密集型模型和相关技术在最大限度地减少建筑的生命周期影响方面还发挥着决定性的作用。建筑信息模型提供了实现建筑组件和系统标准化语义表示的程序、技术和数据模式，而数字孪生的概念则通过利用信息物理双向数据流的同步性，对所涉及的复杂工件进行更全面的社会技术和面向过程的特征描述。此外，BIM 在控制系统（包括传感器网络、社会系统和建筑物范围以外的城市文物）等领域缺乏语义完整性，因此需要一种整体的、可扩展的语义方法，将不同级别的动态数据考虑在内。本文回顾了 BIM 在施工阶段的多方面应用，并强调了限制和要求，为建筑数字孪生的概念铺平了道路。
使用成像光谱法在茂密的热带森林中进行定量机载库存
摘要：热带森林具有极为丰富的植物多样性，但其特征描述仍不完整，部分原因是现场评估的资源密集度。遥感技术可以提供有价值、经济高效、大规模的见解。本研究调查了机载激光雷达和成像光谱的结合使用，以在法属圭亚那的景观尺度上绘制树种图。使用线性判别分析 (LDA)、正则化判别分析 (RDA) 和逻辑回归 (LR) 为 20 个物种中的每一个开发了二元分类器。用短波红外 (SWIR) 波段补充可见光和近红外 (VNIR) 光谱带可将目标物种的平均分类准确率从 56.1% 提高到 79.6%。增加非焦点物种的数量会降低目标物种识别的成功率。只要使用适当的标准来调整阈值概率分配，分类性能就不会受到非焦点类别中的杂质率（分配类别之间的混淆）的显著影响（偏差高达 5%）。每个物种类别中有限的树冠数量（30 个树冠）足以有效地检索正确的标签。在 1.5 公顷的分辨率下，目标物种的总冠层面积与 118 公顷的基部面积密切相关，这表明该方法的操作应用具有现实的前景（六种主要商业树种的 R 2 = 0.75）。
杀虫剂通用风险评估模型...
1.简介 _____________________________________________ 1 2.目的 _________________________________________________ 2 3.背景 ______________________________________________ 2 3.1 概率与确定性风险评估模型 _________________ 2 3.2 健康风险评估模型的基本要素 ________________ 3 4.健康风险评估模型 ____________________________ 4 4.1 危害评估 ___________________________________________ 4 4.1.1 数据来源 ______________________________________ 4 4.1.2 健康危害数据类型 ____________________________ 5 4.1.3 农药审批通常需要的毒性试验范围 7 4.1.4 毒性信息评估 _____________________ 7 4.1.5 不建议用于杀幼虫或杀软体动物的物质 _______________________________________ 8 4.1.6 农药和农药有效成分与制剂中其他成分的混合物 ________________________________________ 8 4.1.7 剂量反应评估和可接受暴露水平的设定 ______________________________________________ 9 4.2 暴露评估 ______________________________________ 13 4.2.1 暴露评估的一般参数 _____________ 15 4.2.2 用于估计杀幼虫和杀软体动物暴露和吸收剂量的算法 _____________ 19 4.2.3 总暴露评估 ____________________________ 24 4.2.4 暴露决定因素和风险计算中的不确定性 _____________________________________ 24 4.3 风险特征描述 _______________________________________ 24 5.环境风险评估模型 _____________________ 25 5.1环境暴露评估 _____________________________ 26 5.1.1 空气________________________________________________ 26 5.1.2 土壤 ________________________________________________ 28 5.1.3 地表水和水生沉积物 ______________________ 31 5.2 影响 ____________________________________________________ 33 5.2.1 水生生物 ____________________________________ 33 5.2.2 土壤生物和土壤功能 _______________________________________ 37 5.2.3 非目标陆生节肢动物，包括蜜蜂 ________ 38 5.2.4 陆生脊椎动物 _________________________________ 38 5.2.5 高等陆生植物 ________________________________ 40 6.结论 _____________________________________________ 40 7.人类健康风险评估模型总结及实例________________________________________________ 41 8.环境风险评估模型总结及实例________________________________________________ 46
使用 CNN 特征跟踪连续视频帧中的关键点以用于太空应用
摘要：太空任务中的严格时间限制带来了许多自主任务的快速视频处理问题。视频处理涉及分离不同的图像帧、获取图像描述符、应用不同的机器学习算法进行物体检测、避障以及航天器自动操纵中涉及的许多其他任务。这些任务需要在时间限制内对图像进行最翔实的描述。在流量估计应用中，需要从连续图像帧中跟踪这些信息点。SIFT 和 SURF 等经典算法是特征描述开发的里程碑。但计算复杂性和高时间要求迫使关键任务避免在实时处理中采用这些技术。因此，本文选择时间保守且复杂度较低的预训练卷积神经网络 (CNN) 模型作为特征描述符。使用预训练的 VGG 模型参数设计和实现 7 层 CNN 模型，然后使用这些 CNN 特征匹配月球下降视频连续图像帧中的兴趣点。系统的性能是基于视觉和经验关键点匹配来评估的。然后使用 CNN 特征将视频中两个连续图像之间的匹配分数与 SIFT 和 SURF 等最先进的算法进行比较。结果表明，对于太空任务的关键点跟踪应用，在时间关键的视频处理任务中，CNN 特征更可靠、更稳健。关键词：人工智能；卷积神经网络；特征描述符；机器学习；太空任务 1 引言
用于脑肿瘤分类的卷积神经网络
摘要 – 精确和新颖的脑癌 MR 图像处理在决策和患者治疗决策中发挥着重要作用。MR 图像处理中的关键挑战是 X 射线设备捕获的低级视觉数据与人类评估者看到的高级数据之间的语义差距。传统的系统控制模型仅适用于低级或高级技能，使用一些手工定制的元素来缩小这个差距，并且需要精确的元素提取和分类方法。深度学习的最新进展表明，深度学习取得了巨大进步，并且深度学习卷积神经网络 (CNN) 已在图像分类项目中占据主导地位。深度学习对于特征描述非常有用，它可以完整地描述低级和高级数据，并将元素提取和分类部分植入自我意识中，但总体上需要巨大的训练数据集。对于大多数深度学习情况，训练数据集很小，因此，在小数据集上练习深度学习和训练 CNN 是一项艰巨的任务。针对这一问题，我们使用了预训练的深度 CNN 模型。我们的方法更稳定，因为它不使用任何精心构建的技能，只需要很少的预处理，并且可以在 5 次重叠移动验证下获得 95.51% 的平均精度。我们不仅使用传统的机器学习来测试我们的结果，而且还使用 CNN 的深度学习技术来测试我们的结果。试验结果表明，我们提出的方法在 MRI 数据集上超越了现代类别