图S3。用于检测HPNPO的抗体似乎无法识别果蝇PNPO。(a)普遍存在的SGLL敲低(基因型:actin -gal4/uas -SGLL RNAI)和对照曲线(基因型:actin -gal4/+和uas -sgll rnai/+)中的SGLL mRNA水平。n =每个基因型4。误差线代表平均值±SEM。* P <0.05。单向方差分析与Tukey的邮政为HOC。(b)具有各种基因型的成人头部匀浆的蛋白质印迹。n =每个基因型2。微管蛋白是负载对照。从所有三种基因型中检测到一种结合。这个乐队的大小似乎是正确的;果蝇PNPO的预测分子量(约27 kDa)。然而,SGLL敲低频率中的带强度与两个对照中的带强度相同,表明该频带不太可能是果蝇PNPO。
北卡罗来纳州农业和消费者服务部(NCDA&CS)在全州运营研究和支持设施。该组织为食品相关企业提供农业综合企业开发服务。Inhouse食品和药物保护部与潜在的和现有的公司会面,以解释,审查和计划法规。该部门还负责“必须成为NC”,这是一项旨在提高本地产品知名度的营销计划。
我们通过所有感官感知世界。原因有很多,对吧?部分原因是视觉界面性价比最高。视觉界面很容易实现,人们已经习惯了视觉,视觉界面也是多年来不断发展的。另外部分原因是惯性,人们会固守过去行之有效的方法,这是一种基本的人性。如果目前所做的事情已经行之有效,人们就会拒绝尝试新事物。这让我想到了我的最后一个立场,即立场 5,它认为“行之有效”已经不再适用。我们的可视化需要采用新的生物启发方法来传达信息,基于大脑如何使用多感官输入和输出,我们已经讨论过的事情,这也是经常被讨论的事情,很多人都会这么说,而且有很多已知的好处。我们已经讨论过一些,还有很多其他的,但现实是,在已经完成的工作和这些可视化技术如何发展方面几乎没有任何实际进展。当我写这篇文章时,这让我想起了我的祖母。当我含糊其辞或不做某事时,祖母会告诉我,“尼基!做你自己的事,否则就滚蛋吧!”我想她不会喜欢我代表她的声音。不管怎样,这是一个很好的观点。我正在听,奶奶。这就是我试图发表这种演讲并传播信息的原因。可视化领域有一些非常有前途的工具,它们正在做我所说的事情,特别是增强现实和虚拟现实。这里有很多变体。你可以用很多不同的方式来做到这一点。该技术可以使用显示器、头戴式显示器、洞穴,还可以使用 AR 眼镜,但该技术在可视化方面的总体优势在于它们基于 3D 模拟,具有高度沉浸感,允许 3D(三维用户移动和交互),并且支持建模和模拟任何类型的多维数据。这真的是一件大事,我对这项技术特别兴奋,因为它终于从纯视觉界面转向使用多模态信息,这很重要,因为从历史上看,虚拟现实是视觉现实和视觉模拟的同义词。如果你身处 VR 世界,你得到的就是视觉的东西,但现在这种情况正在改变,例如,我们的 VR 系统开始使用空间化音频,因此你可以在 3D 空间中听到来自周围的声音,它们使用触摸和触觉,它们使用温度或虚拟温度变化。他们甚至在模拟中使用味觉和嗅觉,所以这很重要,很有益处。这意味着,通过使用这些提示,你不仅可以增加 VR 的包容性,让那些看不见或无法使用它的人也能使用它,而且你还可以大大提高真实感和对每个人的影响,因为我们现在终于可以模拟大脑如何在这些多模式界面中接收和处理信息。最重要的是,VR 和 AR 都已在许多不同领域用于一些非常出色的可视化,我认为,人们越来越关注超越视觉界面,这对未来的可视化来说非常有希望。我认为这是特别重要的事情。好的,我将通过快速讨论我实验室中基于多模式、生物启发可视化的一项研究来结束,我想谈论很多项目,但我有时间只谈一个,我做这个是因为我认为它特别重要。因此,目前,仅在美国就有超过 1200 万人患有某种形式的未矫正视力丧失,而全世界这一数字则激增至 2.8 亿人,因此我们谈论的不是一个很小的群体,而是——其中大多数人在获取视觉图形方面存在很大困难,因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说,“好吧,我们如何才能开发新的多模式可视化”技术,基于“我们正在讨论的很多东西,可以用于所有类型的 STEM 领域?”因此,我们的解决方案使用智能设备的触摸屏,因此手机和平板电脑可以而全球有 2.8 亿人,所以我们说的不是一个很小的群体,而是——大多数人很难理解视觉图形,因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说,“好吧,我们如何才能开发新的多模式可视化”技术,基于“我们正在讨论的很多东西,可以用于所有类型的 STEM 领域?”所以我们的解决方案使用智能设备的触摸屏,因此手机和平板电脑而全球有 2.8 亿人,所以我们说的不是一个很小的群体,而是——大多数人很难理解视觉图形,因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说,“好吧,我们如何才能开发新的多模式可视化”技术,基于“我们正在讨论的很多东西,可以用于所有类型的 STEM 领域?”所以我们的解决方案使用智能设备的触摸屏,因此手机和平板电脑
人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常,这限制了残障用户的可访问性。某些产品(例如盲文键盘)对特定残障人士来说很好用。然而,一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里,我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB,从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下,直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法,并证明了多种交互模式的可行性。
数字取证调查员通常需要从包含 NAND 闪存的被扣押设备中提取数据。许多此类设备都受到物理损坏,导致调查员无法使用自动化技术提取设备中存储的数据。相反,调查员转向芯片分析,他们使用基于热的程序从设备中物理移除 NAND 闪存芯片,并直接访问芯片以提取存储在芯片上的原始数据。我们对设备被扣押后引入多层单元 (MLC) NAND 闪存芯片的错误进行分析。我们有两个主要观察结果。首先,在设备被扣押和数字取证调查员进行数据提取之间,由于 NAND 闪存单元的电荷泄漏(称为数据保留错误),可能会引入大量错误。其次,当执行基于热的芯片移除时,由于施加到芯片上的高温大大加速了电荷泄漏,NAND 闪存中存储的数据中的错误数量可能会增加两个或更多个数量级。我们证明基于芯片分析的法医数据恢复程序具有相当大的破坏性,并且通常会导致 NAND 闪存中的大部分数据无法纠正,从而无法恢复。为了减轻法医恢复过程中引入的错误,我们探索了一种新的基于硬件的方法。我们利用现代 NAND 闪存芯片中实现的一种细粒度读取参考电压控制机制,称为读取重试,它可以补偿由于 (1) 保留损失和 (2) 基于热的芯片移除而发生的电荷泄漏。读取重试机制成功减少了错误数量,只要芯片在被扣押前没有被大量使用,原始数据就可以在我们测试的芯片中完全恢复。我们得出结论,读取重试机制应该作为法医数据恢复过程的一部分。© 2017 作者。由 Elsevier Ltd 代表 DFRWS 发布。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可证开放获取的文章( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。
Thanassis Rikakis 热衷于组建涵盖艺术和技术学科的跨学科团队,以创造具有影响力的创新。去年夏天,他将自己的技能带到了卡内基梅隆大学,那里是没有人比他做得更好的地方。8 月,Rikakis 加入卡内基梅隆大学,担任设计、艺术和技术副教务长。他是美术学院设计学院的全职教授,并在音乐学院和工程学院的生物医学工程系担任兼职教授。他还负责管理该大学的娱乐技术中心 (ETC)。自从从亚利桑那州立大学来到卡内基梅隆大学后,Rikakis 一直在与大学内外的人士会面,收集信息,帮助他更好地了解使卡内基梅隆大学成为世界领先的艺术和技术大学的协同作用。他说他期待与那些帮助他树立声誉的人一起工作。The Piper 最近采访了 Rikakis,谈论了他的新角色、大学以及他来到匹兹堡的道路。