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高档名优绿茶柔性采摘指研制 - 金小俊
传感器与微系统 第 ４４ 卷 殊形状的刀片完成剪切，采摘成功率达 ９７ ． ３６ ％ 。进一步 设计了一种提拉断梗的机械手，舵机带动主动手指和从动 手指转动，将茶梗折弯并拉断，采摘成功率为 ７４ ． ３ ％ 。华 中农业大学 ［ ６ ］ 设计了一种结构为曲柄滑块剪切机构的末 端执行器，通过刀片闭合将鲜叶掐断，利用真空装置将剪切 后的茶叶吸入容纳箱。四川农业大学 ［ ７ ］ 设计了一种可夹 提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过预设夹持力使夹持 件夹断嫩梢叶柄，对一芽一叶和一芽两叶都达到较高的采 摘率。纵观现有大宗茶采摘末端执行器的结构和特点，多 以刀片切割的方式作为采摘原理，无法保证芽叶的完整，这 将在很大程度上降低茶叶的品质，不能用于高档名优绿茶 采摘。南京林业大学 ［ ８～１２ ］ 基于机器视觉、颜色特征、并联 机器人等技术，研发了对新梢有选择性采摘的机器人，研制 了一种气动采摘指，设置固定阈值，确定采摘指夹持嫩芽时 的闭合间隙，通过提拉动作完成采摘，成功率达到 ９０ ％ 。 由于自然生长的新梢枝条粗细不一，夹持时的夹持力波动 较大，会存在打滑或夹断现象。 针对现有采茶末端执行器导致嫩芽完整性的不足，本 文设计了一种柔性可感知的仿生采摘指作为采茶机器人的 末端执行器，模仿人工“提手采”的动作，通过固定和提拉 动作实现嫩芽采摘，并增加夹持力测量电路，在夹持过程中 检测夹持力，提高采摘成功率。
使用自由能量优化的互补工作记忆来学习序列中的特征和结构
摘要 — 我们提出了一个整体框架，用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模，以生成和回忆音频记忆序列；即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身，它基于 CX-BG 网络中的时间排序（脉冲时间依赖可塑性）和 PFC-BG 网络中序列的排序（门控或增益调制）。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统，以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的，但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO)，而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
degronmd：利用靶向蛋白质的降解，突变和药物反应的进化和结构特征
靶向蛋白质的降解是一种新兴而有希望的治疗方法。降解的特异性和细胞稳态的维持是由E3泛素连接酶和脱脂信号（称为Degrons）之间的相互作用确定的。人类基因组编码超过600个E3连接酶；但是，到目前为止，仅确定了少数目标的DEGRON实例。在这项研究中，我们引入了DeGronmd，这是一个开放知识库，旨在研究DEGRON，它们相关的功能障碍事件和药物反应。我们驱逐出来，degrons在进化上是保守的，并且倾向于在蛋白质翻译修饰部位附近发生，尤其是在无序结构和较高溶剂可访问性的区域。通过模式识别和机器学习技术，我们构建了跨人类蛋白质组的降解景观，产生了超过18,000个新的脱脂剂，用于靶向蛋白质降解。此外，DEGRON的功能障碍会破坏降解过程，并导致蛋白质的异常积累。此过程与各种类型的人类癌症有关。基于由体细胞突变引起的估计表型变化，我们从系统地进行了量化并评估突变对pan-Canters degron功能的影响；这些结果有助于建立有关人类降解的全球突变图，其中包括89,318个可起作用的突变，这些突变可能引起降解和破坏蛋白质降解途径的功能障碍。多组合综合分析揭示了与功能性脱粒突变相关的400多个耐药性事件。degronmd，可在https://bioinfo.uth.edu/degronmd上访问，是探索生物学机制，推断蛋白质降解以及在Degron上的药物发现和设计的有用资源。
大脑结构功能耦合为任务解码和个体指纹识别提供特征
功能活动的大脑特征在解码大脑状态（即区分不同的任务）和指纹识别（即在大群体中识别个体）方面都表现出良好的效果。重要的是，这些大脑特征并不能解释大脑功能发生的底层大脑解剖结构。基于图形信号处理 (GSP) 的结构-功能耦合最近揭示了健康受试者在静息状态下从单峰到跨峰区域的平均空间梯度。在这里，我们探索结构-功能耦合对不同大脑状态（任务）和个体受试者的特异性。我们对来自人类连接组计划的 100 名不相关的健康受试者在休息和七个不同任务期间使用了多模态磁共振成像，并采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别，并使用各种交叉验证设置。我们发现结构-功能耦合测量可以对任务解码和指纹识别进行准确分类。具体而言，指纹识别的关键信息位于功能信号的更自由部分，其贡献明显集中在额顶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出很强的相关性，经偏最小二乘分析评估，证实了其与指纹识别的相关性。通过引入基于 GSP 的信号过滤和 FC 分解的新视角，这些结果表明，大脑结构功能耦合提供了一类新的认知特征和个体大脑组织在静息和执行任务时的组织特征。此外，它们还提供了阐明结构连接组低空间频率和高空间频率的作用的见解，从而对在结构连接组图谱中可以找到用于表征个体的关键结构功能信息的位置有了新的认识。
透明，兼容的3D介质结构，用于精确评估器官的机械特征
最近开发了将薄膜材料的二维（2D）模式转换为3D介质结构的方法，在微系统设计中创造了许多有趣的机会。增长的感兴趣领域是多功能的热，电气，化学和光学接口到生物组织，尤其是3D多细胞，毫米尺度的构建体，例如球体，组装和类动物。本文提供了3D机械界面的示例，其中parylene-c的细丝带构成了透明，高度合规的框架的基础，这些框架可以可逆地打开和封闭，以捕获，包裹和机械限制脆弱的3D组织，以柔和的，非毁灭性的方式，以确切的粘膜属性测量，用于使用粘ellasticalsiques in nanoindent in nanoindentiques in nanoindentiques in nanoindentiques。有限元分析是一种设计工具，可用于指导对形状匹配的3D体系结构的几何和材料参数的选择。这些计算方法还量化了在打开和关闭其赋予的结构和力的过程中变形的各个方面，它们赋予了它们的结构和力。纳米识别的研究表明，根据器官的年龄，有效的Young的模量在1.5至2.5 kPa范围内。这一结果收集表明，在毫米级，软生物组织的非侵入性机械测量中广泛的效用。
自然特征
“从奈伊海滩向南到亚奎纳湾，海岸线正受到风暴波的侵蚀。考虑在这些悬崖上建造建筑物的人应该意识到，悬崖每年都会向后侵蚀一英尺，如果发生山体滑坡，侵蚀可能会更加严重。在陡峭的植被斜坡上建造堤坝的做法极其危险，因为植被会分解，在堤坝和原始地面的交界处产生滑坡。 “纽波特海岸线以东，从奈伊海滩向南到海湾，海洋阶地上覆盖着松散的沙丘沙。这些沙子在被植被覆盖的地方是稳定的；然而，在植被被移除或没有植被的地方，沙子就会受到侵蚀或被风吹走。在大风期间，经常可以看到沙子飘过街道，飘进街道附近的房屋。 _________________________________________________________________
通过提取特征和
脑肿瘤是一种日益严重的全球流行病，每年夺走数百万人的生命。误诊会导致不必要的治疗并缩短预期寿命。医生已经使用基于计算机的诊断技术（例如 DenseNet201 和 Gabor 滤波器）做出准确诊断。在这项工作中，SVM 用于对独立特征进行分类，并使用 DenseNet201 算法和 Gabor 滤波器从 MRI 图像数据集中收集基本特征。在从目标区域提取独特特征方面，深度卷积层优于标准技术。使用来自 Kaggle 网站的 7023 张脑肿瘤图片的 MRI 数据集，使用 SVM 对特征进行分类。DenseNet201 和 Gabor 滤波器的混合方法产生了最佳的整体结果，精度为 98.02%，准确率为 98.01%，F1 得分为 98.01%。