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World File Search System融合
染色体融合有助于适应三分之一的粘性环境3
©作者2021。由牛津大学出版社代表分子生物学与进化学会出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
中国从军民融合向军民融合转变
理查德·a·比辛格是新加坡拉惹勒南国际关系学院军事转型项目客座高级研究员。他的工作重点是亚太地区的安全和防务问题，包括军事现代化和部队转型、地区国防工业和地方军备生产以及武器扩散。比辛格先生撰写过多部专著和书籍章节，他的文章发表在《国际安全》、《Orbis》、《中国季刊》和《生存》等期刊上。他是《武装亚洲：技术民族主义及其对地方国防工业的影响》（2017 年）一书的作者，也是《亚太新兴关键技术与安全》（2016 年）一书的编辑。他的联系方式：。
威廉·斯蒂芬森和马歇尔·麦克卢汉传播理论的融合
斯蒂芬森或 Q 在麦克卢汉出版的作品中被提及，包括他的信件。在斯蒂芬森未发表的论文中，几页关于麦克卢汉的《机械新娘：工业人的民间传说》（1951 年）以及麦克卢汉的背景、书籍和概念的手写笔记提供了描述性评论，但没有对他的理论进行评价。此外，在密苏里大学的研究生课程讲座（1987b 年）中，斯蒂芬森讨论了麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯与 Q 的关系，他的录像采访（1988 年）包括关于意识的评论，这些评论与麦克卢汉的个人观念产生了共鸣。然而，在《广告量子理论》中，斯蒂芬森大大扩展了麦克卢汉与量子理论、互补性原则、传递性和实质性思维、传播和意识以及游戏理论的相关性，特别是通过麦克卢汉的“热”和“冷”媒体概念、他的三种不同的媒体文化——口头、印刷和电子——以及标题所暗示的他在广告方面的工作。本文将从斯蒂芬森发表的关于麦克卢汉的评论、他的私人笔记、他的演讲和录像采访中推断，以探索麦克卢汉和斯蒂芬森的传播理论在以下四个领域的融合：（1）探索与事实；（2）自我与媒介；（3）量子理论、互补性和实质性思维与传递性思维；（4）大众传播中的传播乐趣和游戏。根据斯蒂芬森 (1986) 的说法，麦克卢汉探索了传递性思维的起源，为传播方法论蒙上了一层阴影，而其余的传播研究则以实质性思维进行。麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯是“传播研究最深刻的两位先驱”，他们探索了口头、印刷和电子媒体的影响。在证明了口头、印刷和电子媒体在我们的文化中的普遍性之后，斯蒂芬森的核心问题是如何继续进行传递性思维而不是印刷中的实质性表达。斯蒂芬森将麦克卢汉的新认识论等同于尼尔斯·玻尔的量子理论概念，斯蒂芬森认为 Q 方法论的“核心主观性”为麦克卢汉和玻尔的认识论提供了一种新的量子力学方法论。在他的号召中，斯蒂芬森认为 Q 方法论是“麦克卢汉和尼尔斯·玻尔认识论必将迎来的第一股风”。本文将比较斯蒂芬森和麦克卢汉传播理论的核心概念，希望
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。
将阴阳理论与免疫学教学融合
这篇观点文章深入研究了阴阳理论的新颖融合 - 一个古代中国哲学基石 - 与复杂的免疫学领域。鉴于免疫学固有的复杂概念，许多学生发现理解有关免疫平衡和调节的微妙机制具有挑战性。鉴于中国学生对阴阳理论的深刻理解，我们主张采取一种教育策略，该策略将Yin-Yang框架内的免疫平衡概念背景而来，从而提供了更直观和引人入胜的学习经验。这种方法不仅利用了阳阳的文化意义，而且还对应于其平衡和和谐的原理，从而反映了免疫反应的稳态本质。本文批判性地评估了该技术在中国学生中增强免疫理解的能力，同时也考虑了其局限性。尽管存在这些局限性，但这些看似不同的领域的融合仍然具有增强免疫学教育，促进批判性思维和推进跨文化学术话语的实质性希望。古老的哲学见解与现代科学探索的融合促使免疫学内的教育方法进行了重新评估，强调了一种新颖的教学方法，该方法将传统智慧与当代科学教育联系起来。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
SFOD：脉冲融合物体探测器 - CVF 开放存取
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点，为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势，事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发，为这些困难提供了潜在的解决方案。然而，在当前的实现中，它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中，我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD)，一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言，我们设计了一个脉冲融合模块，首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外，通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验，我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而，我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果，在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明，SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP，优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力，而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。