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用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
Final Cut Pro 中的 HDR 和广色域
多年来，专业摄像机中的图像传感器能够捕捉比 Rec. 709 更多的色彩和更高的动态范围。这些摄像机使用内部图像处理将输出色域和动态范围限制在广播行业标准 Rec. 709 范围内。最近，许多专业摄像机都采用了“log”、RAW 和 HLG 录制格式，这些格式既可以包含比 Rec. 709 色域更宽的色彩范围，又可以包含比 SDR 显示器上显示的更高的动态范围。随着 iPhone 12 及更高版本以杜比视界录制，HDR 捕捉不再仅限于专业摄像机的领域。
玻色-爱因斯坦凝聚态中涡旋的相位恢复
玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 是物质的一种量子态，其中玻色子粒子在单一本征态中形成宏观种群。预测这种状态的理论 [ 1 ] 等待了 70 年才在实验室中被探索 [ 2 , 3 ]，这一里程碑式的成就开启了近 30 年在超冷原子和量子模拟器领域的卓有成效的研究 [ 4 ]。然而，尽管取得了进展，常用的 BEC 测量技术在提供的信息方面并不完整。成像是 BEC 测量技术的核心。通过将光照射穿过原子云并记录其投射的阴影，可以提取特定状态下原子的密度。通常有两种成像模式：原位，对仍在陷阱内的云进行成像，或飞行时间 (TOF)。后者通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来完成 [ 5 ]；它类似于在光学中测量“远场”的强度。如果粒子在膨胀过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终膨胀尺寸可以忽略不计，则 TOF 图像提供云的动量分布，即波函数的空间傅里叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们可以忽略不计，则测量的动量分布的动能反映初始动能加上相互作用能。这些成像模式仅捕获状态的部分信息，因为它们仅在单个时间点和单个平面上测量密度，无论是原位还是 TOF。然而，BEC 是量子对象，因此它们是物质波 [6]，其特征是振幅和相位。因此，要表征 BEC，必须在它们演化过程中获得其在空间中任何地方的振幅和相位的完整图。因此，依靠这两种模式，创新的
绘画：阴影、色调和形式 创建素描本以……
• 提高他们对艺术和设计技巧的掌握，包括使用各种材料（例如铅笔、木炭、油漆、粘土）进行绘画、绘画和雕塑 其他课程链接 科学 - 太空 历史 链接到尊重权利的第 28 条 - 每个儿童都有接受教育的权利。小学教育必须免费，每个孩子都必须接受不同形式的中学教育。学校的纪律必须尊重儿童的尊严和权利。 链接到东北雄心 将课程与概念艺术家的职业联系起来。这份工作需要做什么？这份工作需要什么技能？概念艺术家可以专注于哪些专业领域？盖茨比基准 4 - 将课程学习与职业联系起来
带有多色电致纺织品的发光纺织品的机器刺绣
电致发光螺纹的进步（适合编织或编织）为开发发光纺织品开了开门，推动了市场增长的柔性和可穿戴状态。尽管这些纺织品具有自定义设计和图案的直接绣花可能会带来可观的好处，但机器刺绣的严格需求挑战了这些线程的完整性。在这里，我们提出了刺绣多色的螺纹 - 蓝色，绿色和黄色，与标准刺绣机兼容。这些线程可用于将装饰设计缝合到各种消费织物上，而不会损害其耐磨性或发光功能。演示包括阐明有关消费产品的特定消息或设计，并在头盔衬里上发出紧急警报，以实现身体危害。我们的研究提供了一个全面的工具包，用于将发光纺织品集成到时尚的，定制的工艺品中，该工艺品是根据各种灵活和可穿戴式展示的独特要求量身定制的。
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
用于增强全脑分割的曲率引导粗到精框架
摘要。全脑分割是将整个脑体积划分为解剖标记的感兴趣区域 (ROI)，是脑图像分析中的关键步骤。传统方法通常依赖于复杂的管道，这些管道虽然准确，但由于其复杂性而耗时且需要专业知识。或者，端到端深度学习方法提供快速的全脑分割，但通常会由于忽略几何特征而牺牲准确性。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，将以前由复杂的基于表面的管道使用但被基于体积的方法忽略的关键曲率特征集成到深度神经网络中，从而实现高精度和高效率。具体而言，我们首先训练一个粗略的解剖分割模型，重点关注高对比度组织类型，即白质 (WM)、灰质 (GM) 和皮层下区域。接下来，我们使用 WM/GM 接口重建皮质表面，并计算表面上每个顶点的曲率特征。然后将这些曲率特征映射回图像空间，在那里它们与强度特征相结合以训练更精细的皮质分割模型。我们还简化了皮质表面重建和曲率计算的过程，从而提高了框架的整体效率。此外，我们的框架非常灵活，可以将任何神经网络作为其主干。它可以作为即插即用组件来增强任何分割网络的全脑分割结果。在公共 Mindboggle-101 数据集上的实验结果表明，与各种深度学习方法相比，分割性能有所提高，速度相当。
用于对粗发和卷发进行可靠脑电图记录的新型电极
摘要 — EEG 是一种功能强大且价格实惠的大脑传感和成像工具，广泛用于诊断神经系统疾病（例如癫痫）、脑机接口和基础神经科学。不幸的是，大多数 EEG 电极和系统的设计并不适用于非洲裔人群中常见的粗卷发。这可能会导致数据质量较差，在从更广泛的人群中记录数据后，这些数据可能会在科学研究中被丢弃，并且对于临床诊断，会导致不舒服和/或情绪紧张的体验，在最坏的情况下，会导致误诊。在这项工作中，我们设计了一个系统来明确适应粗卷发，并证明随着时间的推移，我们的电极与适当的编织相结合，可实现比最先进系统低得多（约 10 倍）的阻抗。这建立在我们之前的工作的基础上，该工作表明，按照临床标准 10-20 排列的模式编织头发可以改善现有系统的阻抗。