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番茄中主要编辑应用的障碍和潜在线索，DICOT工厂
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2021年5月21日。; https：//doi.org/10.1101/2021.03.15.435378 doi：biorxiv Preprint
倾析罐沉积物中存在药物目标残留物：这是评估其历史排泄情况的一个很好的线索吗？
本研究调查了下水道系统中积累的沉积物通过药物靶标残留物 (DTR) 的出现记录人类活动的可能性。研究的装置是一个 17 米深的地下倾析池，用于收集单一下水道系统（法国奥尔良北部）的粗馏分，收集雨水和废水。沉积在该池中的沉积物可能为研究流域内非法和合法药物消费的历史演变提供绝佳机会，然而，目前沉积过程和 DTR 的记录仍然很大程度上未知。2015 年至 2017 年采集了五个岩心。使用超纯水：甲醇 (1:1) 混合物提取了 152 个沉积物样本，然后通过高压液相色谱串联质谱法对提取物进行分析。还对这些样品进行了几项经典的沉积学分析，例如总有机碳、相描述和粒度分析，以了解影响其沉积的最重要因素（例如 DTR 的物理化学性质、固体类型、废水中的假定负荷）。有机层中中性和阴离子 DTR 的含量较高，而矿物层中仅发现阳离子 DTR，这突显了 DTR 形态的关键作用。因此，在根据倾析槽沉积物中的 DTR 浓度反推药物消费的历史模式时，必须考虑由不同来源（即雨水或废水）引起的沉积物性质的显著变化这一最重要的驱动因素。需要进一步研究以充分了解沉积过程，但这项研究为解释这些时间演变提供了新的线索。
听觉线索对虚拟现实环境中自然视觉刺激的神经元反应的影响
虚拟现实环境为研究脑机接口 (BCI) 在现实环境中的性能提供了绝佳的机会。由于现实世界的刺激通常是多模态的，它们的神经元整合会引发复杂的反应模式。为了研究额外的听觉提示对视觉信息处理的影响，我们使用虚拟现实来模拟工业环境中的安全相关事件，同时记录脑电图 (EEG) 信号。我们模拟了一个在传送带系统上移动的盒子，其中两种类型的刺激（爆炸和燃烧的盒子）会中断正常操作。来自 16 名受试者的记录分为两个子集，一个是纯视觉实验，另一个是视听实验。在纯视觉实验中，两种刺激的反应模式引发了类似的模式——视觉诱发电位 (VEP)，然后是枕叶-顶叶上的事件相关电位 (ERP)。此外，我们发现感知到的事件严重程度反映在信号幅度中。有趣的是，额外的听觉提示对先前的发现产生了双重影响：在爆炸盒刺激的情况下，P1 成分被显著抑制，而燃烧盒刺激下 N2c 则有所增强。这一结果凸显了多感官整合对现实 BCI 应用性能的影响。事实上，我们观察到基于混合特征提取（方差、功率谱密度和离散小波变换）和支持向量机分类器的检测任务的离线分类准确度发生了变化。在爆炸的情况下，与仅视觉实验相比，视听实验的准确度略有下降，为 -1.64%。相反，当存在额外的听觉提示时，燃烧盒的分类准确度增加了 5.58%。因此，我们得出结论，特别是在具有挑战性的检测任务中，当 BCI 应该在（多模态）真实世界条件下运行时，考虑多感官整合的潜力是有利的。
CV-线索 - 纳波卡
ioana Georgeta Grosu，Diana Bogdan，Lucian Barbu，Ana Maria Ivanof，Marin Angheloiu，GraţielaGrădiItianuPîrcălăbioru，Claudiu，Claudiu，Claudiu，Claudiu Filip：与Ti-6al-4v allioy for Antipamine Attery for Atti-Biifip for Attimoy cofilm的应用程序（11），1385（2021）（如果3.236）21。Alexandra Bogdan，Lorant Szolga，Gavril -ionel Giurgi，Andreea Petronela Crișan，Diana Bogdan，
视觉线索可能会影响脑电图深度学习模型
过去几年，深度学习 (DL) 在基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 分类中的应用取得了显著增长，有望提高 EEG 分类准确率。然而，DL 的黑箱性质可能导致准确但有偏差和/或不相关的 DL 模型。在这里，我们研究在 DL 输入窗口中使用视觉提示 EEG（通常使用）对所学特征和最先进 DL 模型 DeepConvNet 的分类性能的影响。分类器在一个大型 MI-BCI 数据集上进行了测试，在视觉提示后有两个时间窗口：0-4 秒（有提示 EEG）和 0.5-4.5 秒（无提示 EEG）。从性能角度来看，第一个条件明显优于第二个条件（86.82% vs. 76.11%，p<0.001）。然而，显著性图分析表明，加入视觉提示 EEG 会导致提取提示相关诱发电位，这与没有视觉提示 EEG 训练的模型所使用的 MI 特征不同。
五旬节途径形成所有必需代谢物的能力为代谢的起源提供了线索
在所有生命系统中的代谢网络的显着保护表明，代谢的基本结构是在地球上最早的生命阶段建立的，至少在40亿年前出现。在现代生物体中，代谢网络跨越了数百种具有数千种不同代谢物的酶[1]。在该网络中，“分解代谢”和“合成代谢”反应，即累积或分解代谢产物的反应是相互交织的，这意味着早期的代谢含有两种异植物的特征（即，胞外代谢物）和自身植物（即自我自我sysysysessiss）的特征（即对细胞外代谢物）和自身植物的消耗。在关于这种保守的基本结构的起源的竞争假设中，人们越来越多地认为，该网络来自非酶反应序列，至少部分由铁（Fe（II））和其他金属离子催化剂驱动[2-4]。在该模型中，早期酶已经是基于氨基酸的，并且是通过加速和增加非酶反应的特异性来选择的[5-8]。一个模型将非偶氮反应序列放置在代谢网络的根部也克服了“最终产品问题”，它描述了多步骤，酶促反应序列需要一个前体才能进化：形成Intermediate的酶不能直接选择Darwinian进化，因为它们不提供任何优势，因为它们不提供底层步骤，因此选择了9个功能，因此可以选择 - 因此，它可以选择 - 并选择了''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''的确，关于金属离子在代谢进化中作用的证据正在增长。即使在没有酶的情况下，金属离子也会通过互转换反应（例如参与糖酵解的互转换反应，五旬节磷酸盐途径（PPP））以及氧化和还原性的KREBS循环[2，3]。最近的研究表明，大约90％的代谢途径取决于现代生物中的金属离子[10]，该铁被回收为最多的
线索服务线替换策略
1。首字母缩写词和定义2。背景和目的3。当局4。替换要求5。通知6。例外7。城市的责任8。私人侧LSL所有者的责任9.筹集私人侧面LSLR，由城市1。首字母缩写词和定义“育儿设施”是指任何经国家许可或获得县认证的儿童保育设施，包括但不限于获得许可的家庭育儿，有执照的小组中心，有执照的日间营地，经过认证的学校年龄计划和主启动计划。“城市”是指奥什科什市。“已确认的水样测试”是指在先前的分析后完成的自来水分析，该分析表明在美国环境保护局（USEPA）行动水平，并按照铅和铜规则进行，威斯康星州809.547，威斯康星州第809.547章代码，并带有城市提供的指示。“承包商”是指奥什科什市预先资格的人，公司，公司或其他实体，以完成私人铅铅服务线的更换。“联邦安全饮用水法”的意思是42 U.S.C.A.sec。300F-300J-26。“ GIS”是指地理信息系统。“高风险铅服务”是指任何铅水服务线，其中确认的客户自来水的水样测试揭示了在USEPA动作级别或更高的铅浓度。
治疗媒介传播疾病的新型线索和药物
14:40 “山金车酊剂对人类皮肤利什曼病有效：一种治疗这种媒介传播疾病的新型药物，没有毒性或生态毒理学影响” Thomas J. Schmidt，德国明斯特大学
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
治疗媒介传播疾病的新型线索和药物
14:40 “山金车酊剂对人类皮肤利什曼病有效：一种治疗这种媒介传播疾病的新型药物，没有毒性或生态毒理学影响” Thomas J. Schmidt，德国明斯特大学