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基于Leap Motion 的虚拟农作物人机交互系统设计
图 4 系统总体架构 Fig.4 General framework of system 2.2 Amazon 云计算平台技术介绍 在云计算被提出之前，开发者需要按照需求购买存 储设备和计算设备等硬件设施，但是往往由于计算的不 准确性会造成资源的浪费。云计算的基本概念最初是由 Google 公司提出的。使用云计算平台用户不需要购买任 何硬件设施，因为云计算平台直接提供易交付和易扩展 的 IT 服务，如虚拟服务器、远程数据库以及大容量存储 服务。 本文通过制作服务器的 Docker 文件，将服务器部署 于 Amazon 云端。下面就以 AWS [23] （ Amazon Web Services ，亚马逊云服务）的虚拟服务器（ Amazon EC2 ）、 可扩展的云存储（ Amazon S3 ）和云端动态数据库 （ Dynamo DB ） 3 种云平台技术做简要介绍。 Amazon EC2 的 Web 服务接口简单，可以轻松获取 和配置容量。使用该服务，可以完全控制计算资源，并 可以在成熟的 Amazon 计算环境中运行。 Amazon EC2 将 获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟， 当计算要求发生变化时，可以快速扩展计算容量。 Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可 通过它随时在 Web 上存储和检索任意大小的数据。使用 Amazon S3 ，用户只需按实际使用的存储量付费，没有最 低费用和准备成本。 DynamoDB 是一种快速、全面受管的 NoSQL 数据库 服务，它能让用户以简单并且经济有效的方式存储和检 索任何数据量，同时服务于任何程度的请求流量。所有 数据条目均存储在固态硬盘（ solid state drives ， SSD ）中， 具有极高的可用性和耐久性。 2.3 农作物的测量和虚拟模型的生成 虚拟农作物建模对象包括水稻和番茄。为了获取水 稻建模所需的相关参数，于 2015 年和 2016 年在浙江杭 州中国水稻研究所进行了相关试验。选取时期为拔节期
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应的关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），该系统使用 EDA 作为输入来适应次要任务难度。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，theta、Beta 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中 theta、alpha 和 beta 振荡之间存在高度相关性。我们的结果展示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
是时候发现数据的力量来改善医疗服务获取和护理
• RWD 对于患者旅程中的每个利益相关者来说都变得至关重要，因为它可以了解药物在现实世界中的使用情况，以及它对不同患者群体的影响 • 肿瘤科医生：帮助决定为哪种类型的患者选择哪种药物 • 付款人：帮助根据现实世界中的有效性药物决定报销 • 监管机构：帮助衡量药品的实际价值以进行定价， • 公司：帮助区分药品的价值并识别药品福利的额外价值
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容，以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集 (EEG、ECG 和 EDA)，该系统使用 EDA 作为适应次要任务难度的输入。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，θ、β 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中，θ、α 和β 振荡之间存在高度相关性。我们的结果显示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
利用物联网获取脑电图数据的低成本 BCI 框架
人类神经系统的。脑机接口 (BCI) 使用脑电图 (EEG) 信号作为大脑活动的信息。医院通常使用 EEG 作为脑部疾病的诊断。将 EEG 作为 IoT (物联网) 的一部分与高移动性相结合是一项具有挑战性的研究。这项研究试图为摩托车骑手打造一个低成本的 BCI 框架。从 EEG 数据分析摩托车骑手左转或右转时的大脑活动。因此，进一步安装的方法必须产生正确的特征，以从 EEG 信号中获得精确的脑电波特征。这项研究将物联网的概念与软件工程结合起来记录人类的脑电波，使其成为佩戴者的实用设备。本研究的目的是创建一个用于获取 EEG 数据的低成本 BCI 框架。
评估奴才纳米孔DNA测序在获取高质量数据
摘要：近年来，气候变化的问题在全球范围内都提高了人们的意识和关注。它对世界各地的生态系统产生了各种影响，导致许多物种在环境上受到压力。表观遗传学是一个关于气候变化的概念，正在更普遍地研究。由于环境的变化，可能会出现压力引起的遗传性状，而不会改变基因组代码（称为表观遗传学改变）。这样的表观遗传改变是DNA甲基化，它发生在细胞对环境应激的反应中。菲律宾负担得起的蛋白质的一个主要来源来自野生圆形SCAD鱼，该鱼的人口和体型最近都面临着迅速下降的速度。我们研究的目的是探索野生圆形SCAD中DNA甲基化的模式，以确定这些变化是否与对全球气候压力的表观遗传反应有关。收集圆形SCAD DNA的样品并从菲律宾分离出来。使用纳米孔小牛仔群（一种便携式第三代DNA测序技术），我们能够获得检测甲基化位点所需的高质量DNA序列。但是，DNA序列短，需要改进。为了促进我们的分析，我们正在测序斑马鱼的基因组以进行比较。在这里，我们将报告收集的初始数据。我们预计，该项目的长期发现将提供关键的信息，以管理面对类似环境压力源的野生圆形SCAD和其他海洋鱼类。
开放获取数据：人工智能方法预测蛋白质结构的基石
Stephen K. Burley 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , * 和 Helen M. Berman 1 , 2 , 6 , * 1 结构生物信息学蛋白质数据库研究合作实验室，罗格斯大学定量生物医学研究所，新泽西州皮斯卡塔韦 08854，美国 2 罗格斯大学化学与化学生物学系，新泽西州皮斯卡塔韦 08854，美国 3 罗格斯大学新泽西州癌症研究所，罗格斯大学，新泽西州新不伦瑞克 08903，美国 4 结构生物信息学蛋白质数据库研究合作实验室，加利福尼亚大学圣地亚哥分校超级计算机中心，加利福尼亚州拉霍亚 92093，美国 5 斯卡格斯大学药学与制药科学学院，加利福尼亚州，圣地亚哥，拉霍亚，CA 92093，美国 6 南加州大学桥梁研究所，Michelson 融合生物科学中心，洛杉矶，CA 90089，美国 *通信地址：stephen.burley@rcsb.org (S.K.B.)，berman@rcsb.rutgers.edu (H.M.B.)https://doi.org/10.1016/j.str.2021.04.010
设计和实施获取早产儿脉冲振荡数据的多中心方案
摘要 重要性：客观测量肺功能对于评估早产儿的呼吸系统结果至关重要。在极低胎龄新生儿（ELGAN）（胎龄 < 29 周）中，高比例的神经发育障碍可能会干扰肺功能测试。脉冲振荡法（IOS）是一种不需要用力呼气的呼吸系统力学无创测试。目的：描述一项在极度早产率高的队列中进行呼吸系统随访检测的多中心研究设计。方法：在五个中心用 IOS 评估了先前参加过两项 ELGAN 试验的学龄儿童和足月对照。组包括支气管肺发育不良发生率高的早产儿、没有或仅有轻微肺部疾病的早产儿以及健康的足月儿。严格的集中审查流程审查了 IOS 研究的技术可接受性。描述了设计和实施方案、可行性和成功率以及参与者的特征。结果：共招募了 243 名儿童，其中 239 名（98%）尝试了振荡法。三个队列（85%–90% 的尝试测试）和五个中心（80%–94% 的尝试测试）的技术可接受性都很高。与测试失败相关的呼吸和神经运动临床因素包括新生儿重症监护期间使用通气天数较多、3 级或 4 级脑室内出血史以及粗大运动功能障碍。解读：我们报告了在大型多中心 ELGAN 人群中振荡法的可行性和成功率很高，其中神经和发育合并症可能起着混杂作用。