1加利福尼亚大学大气科学系,洛杉矶,加利福尼亚州90024,美国2 Max-Planck-Institut Ftir Meteorologie,W-000 Hamburg,FRG 3 Koninklijk Nederlands MeteOllands MeteOlogisch Instituut劳伦斯·利维莫尔国家实验室,利维莫尔,加利福尼亚州94550,美国6国家大气研究中心博尔德,80307,美国7,美国7地球物理学与行星物理学研究所,加利福尼亚州洛杉矶,CA 90024,CA 90024,美国,美国,美国霍克学会,霍克斯大学,牛津大学,牛津大学,牛津大学,牛津大学,牛津大学,牛津大学。美国新泽西州普林斯顿实验室,美国10大气与海洋科学计划,普林斯顿大学,普林斯顿大学,新泽西州08542,美国11,美国11级水流过程实验室,NASA Goddard太空飞行中心,Greenbelt,Greenbelt,MD 20771,美国MD 20771,USA,USA,美国12个气象研究所,日本12-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-纳吉米,tsukuba,tsukuba,tsukuba,tsukuba,我
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
已经取得了显着的迈进,该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集(如Pigraphs [39]和Prox [16])启动了探索,但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14,30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是,他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序,但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1,3,4,55]提供了成本效率和适应性,但无法封装完整的现实HSI频谱,尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战,这项工作首先引入了trumans(t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes)数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集,涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学,重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中,可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体,以确保相互作用的高度有限。接下来,我们设计了一个计算模型,通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是,我们的模型采用自回归的条件扩散,场景和动作嵌入作为征用输入,能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文,我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者,这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件,我们将时间特征集成到动作片段中,使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性,为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较,我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外,我们的方法在定性和定量上进行了评估,超过了现有的运动综合方法,其质量和零击性能力在看不见的3D场景上,非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外,杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试,证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
引用Reinke,Aaron W.,Robert A.Grant和Amy E. Keating。“合成的盘绕螺旋相互作用组为分子工程提供了杂种模块。”J.am。化学。Soc。,2010,132(17),pp 6025–6031。
结果:催产素可能会影响依恋风格,父母行为和压力反应,特别是在具有儿童创伤史的个体中。催产素,遗传学,早期生活经验和环境因素之间的相互作用有助于BPD的复杂性。催产素受体基因的遗传变异可能会影响社会和情感能力,并有助于心理病理学的发展。此外,早期不良经历(例如儿童虐待)可以改变催产素的功能,影响社会认知和情绪调节。但是,催产素在BPD治疗中的作用仍然不确定,一些研究表明,一些研究表明,潜在的受益于社会威胁避免的症状,而其他症状避免了不利的症状,并表明对不利的行为不利,并且对不利的行为进行了不利的影响。
摘要 植物与微生物之间的相互作用显著影响着植物的行为、生长和进化。许多微生物物种,如细菌、真菌、病毒和古菌,它们在植物的根际、叶际和内际定殖,参与了这些复杂的关联。根据微生物的特性和功能以及它们对植物的影响,这些相互作用可能是有利的,也可能是有害的。植物与微生物之间的积极关系对于营养吸收、抗逆性和抗病性至关重要。植物相关微生物可以通过多种方法提高营养的利用率,包括固氮、磷酸盐溶解和铁动员。它们还可以产生促进植物生长发育的植物激素。此外,某些有益微生物可作为生物防治剂,抑制病原体生长并保护植物免受疾病侵害。复杂的分子信号网络,如植物和微生物之间的化学信号流,经常促进这些相互作用。另一方面,某些微生物会感染植物,导致严重的产量损失。植物可能通过伤口、环境中的孔洞或直接的植物组织渗透而感染病原体。它们会产生化学物质和酶,干扰植物的防御能力并损害其免疫系统。病原体还会阻碍营养物质的摄入并干扰正常的生理功能,从而损害植物的健康。为了实现可持续农业和生态系统的正常运作,必须了解植物-微生物相互作用的微妙之处。利用有利的相互作用可以创造创新技术,包括生物肥料、生物防治剂和生物修复。这些策略有可能减轻农业对环境的影响,同时增加作物产量并减少化学投入。植物-微生物相互作用的研究已经因下一代测序技术、组学技术和生物信息学的进步而发生了改变
和一个锅的不同)或意图(例如通过刀与使用它进行切割),我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中,我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说,我们学习了一个基于扩散的常规模型,该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述,例如“握着板的手”,我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达(见图1个顶部)。我们解决的一个关键问题是,该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间(签名)距离场来描述对象形状,但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示,而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模,并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外,我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用,而这种表示是所需的输出。例如,重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误)或约束(例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务:i)从日常交互剪辑中重建3D手对象形状,ii)鉴于任意对象网格,合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验,我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的(近似)log-likelihood梯度计算(近似)log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中,该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标(例如已知对象网格的合成)推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域,但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此,我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集,从而导致157个对象类别的相互作用长期收集,并在这些范围内训练共享模型。据我们所知,我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型,并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外,我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断,并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务,甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
富营养化被认为是对全球河口和沿海生态系统健康的最大威胁之一。这是一种全球现象,对食物网,水质和水生化学反应有显着影响。富营养化是向河口和沿海地区供应生态系统生态能力的结果(Nixon,2009; Rabalais等,2009)。营养负荷也可能导致养分比的变化,这可能会在海洋生态系统中产生“不良干扰”。在这一目标中,至关重要的是,沿海地区可以实现良好的环境地位(GES)。引起沿海富营养化的驾驶员设置在多个人类诱发的压力源和富营养化的影响的较大框架内(例如生物多样性,生态系统降解,有害藻类绽放和底部水中的氧气表现出现的损失似乎受到与其他压力的协同作用的加剧,包括过度的压力,沿海沿海发育过度,沿海发育和气候驱动的升高,海水表面温度,海洋酸性和沿海沿岸排放。实际上,气候变化会影响养分的投入和行为,并可能加剧富营养化及其相关的负面影响(Statham,2012; Malone and Newton,2020; Rozemeijer等,2021)。富营养化对水生环境的健康的重要性及其与多种压力的联系导致汇编了当前的研究主题:“在富营养化过程中,气候变化与人为压力之间的局限性,第二卷”。然而,气候变化与富营养化之间的联系很复杂,主要与温度,风向模式,水文周期和海平面上升有关,导致淡水系统的淹没,地层的变化,流动时间和流动性时间和植物生产力,生产力,沿海风暴的活动,沿海风暴活动,物种和ecosys的变化(2012年)。
尽管Vision Transformer(VIT)在计算机视觉方面取得了显着的成功,但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限,它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题,从而涉及额外的培训前成本。因此,我们提出了一种普通的,无培训的且具有特征增强的vit背骨,并具有指定性的特征性动作,称为Vit-Comer,可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比,VIT-COMER具有以下优点:(1)我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构,从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。(2)我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块,该模块在跨层次特征上执行多尺度融合,这对Han-dling密集的预测任务有益。(3)我们评估了在各种密集的预测任务,不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是,我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3%,而ADE20K Val上的MIOU为62.1%,这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干,以促进未来的研究。该代码将在https://github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上,微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式,例如细胞大小,形状,密度或运动性以及环境条件,例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核,但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外,仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而,遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点,这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
