首个国际在线空间语法博士会议欢迎参加由西挪威应用科学大学(HVL)主持的太空语法博士会议的特别版。由于目前的大流行迫使我们推迟传统的双年度会议,因此该活动完全在线举行。目前,挪威边界已关闭,国际旅行尚未完全重新启动。但是,我们希望欢迎您到挪威卑尔根,参加2022年6月20日至24日的国际太空语法研讨会(13SSS)。我们的社区需要建立联系,尤其是在这些艰难时期。因此,决定举办在线博士会议上,旨在促进我们社区成员的计划中的第一天,他们可能会在座谈会之间发现三年的成员是在其博士学位研究期间等待反馈的时间太长。太空语法社区正在不断增长,并在世界各地广泛使用。能够在挪威(在线和面对面)举办会议,因为我是挪威的第一个“孤独的狼”,这使我的心感到温暖,他在千年开始时在我的博士学位上使用了太空语法。我的第一次研讨会是2001年亚特兰大的3SSS。自那时以来,我一直始终参加每个研讨会,因为我珍惜这个思想家和创新者社区。我有机会在荷兰代尔夫特(Delft)安排第五次研讨会,在那里我根据自己渴望学习和与社区交流思想的经验开发了平行的博士研讨会。如何向社区以外的听众解释太空语法?那一年,我们与朱利安·汉森(Julienne Hanson)教授和凯文·卡里米(Karimi)教授进行了两个平行的会议,并指导了讨论。一个简短的答案是,空间语法是一种在各种规模上计算构建环境中空间相互关系的方法,从建筑物的内部到区域聚集。太空语法由伦敦大学学院的Bill Hillier教授于1970年代成立。计算机和软件开发中的飞跃使得可以完善计算并将其应用于复杂的系统。随着太空语法的发展,更多的学科范围从建筑,社会学,哲学,感知心理学,运输工程,犯罪学,城市地理,房地产发展等等等。已经开始对我们的方法和研究社区表现出兴趣。我很高兴地说,从那以后,技术发展迅速。现在,我们有更多的机会见面和合作,而不必担心旅行预算或碳排放。在这次会议上,我们总共收到了来自世界各地的50个摘要。我们的许多贡献者在大学甚至在其国家中都是类似的“孤独狼”。这强调了我们的研讨会和博士会议的重要性,这是交流思想和灵感的空间。我很感激这次在线博士会议可以以零预算安排,并受自愿努力的推动。我感谢Laura Vaughan和Meta Berghauser Pont在必须将13SSS推回2022时提出了这个想法。一起,我们设法为
抽象的prions通过细胞prion蛋白(PRP C)的自催化转化为失折叠PRP的原纤维组件复制。虽然该过程在体内和体外进行了广泛的研究,但在体外形成原纤维形成的非生理反应条件已排除了细胞蛋白的识别和机械分析,这可能会改变PRP自组装和prion复制。在这里,我们在近生物条件下(NAA)开发了用于重组鼠和人PRP(23-231)的原纤维形成测定法,以研究细胞蛋白的作用,这可能是危险因素或潜在的治疗靶标在prion病中。遗传筛查表明,增加大脑中语法6表达的变体(Gene:STX6)是零星Creutzfeldt – Jakob病的危险因素。对NAA中蛋白质的分析表明,违反直觉,语法In-6是PRP原纤维形成的有效抑制剂。它显着延迟了高度亚化学计量摩尔比的原纤维形成的滞后相。但是,当评估不同聚集时间的毒性指向原发性神经元时,Syntaxin-6延长了神经毒性PRP物种的存在。电子显微镜和超分辨率的荧光显微镜表明,在存在语法素6 PRP的情况下,代替高度有序的原纤维,形成了含有含量索法蛋白6的较少有序的聚集体。这些数据强烈表明蛋白质可以直接改变PRP自组装的初始阶段,并且独特地可以充当“抗伴侣”,从而通过抑制原纤维形成来促进有毒的聚集介导。
代理人共同实现共同目标的代理人具有多种应用,例如仓库自动化或灾难响应。多代理任务在计划文献中以不同的方式定义。例如,在多代理任务分配[8,9,12]和联盟形成[14,22]中,每个任务都是具有相关实用程序的一个目标。单个代理或代理团队然后根据某些优化度量自动将自己分配给任务。群方法[18,21]将代理集体的紧急行为视为任务,例如聚合或形状形成。最近,已使用正式方法,例如任务规划的时间逻辑和正确的构造综合,已用于求解不同类型的多机构计划任务[2,17,20]。用时间逻辑编写的任务,例如线性时间逻辑(LTL),允许用户捕获具有时间约束的复杂任务。现有工作扩展了LTL [15,16]和信号时间逻辑[13],以编码需要多个代理的任务。在本文中,我们考虑任务是,需要一组异质代理人来协作满足。例如,考虑
基因句法(基因及其调控元件的顺序和排列)决定了天然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录会极大地影响附近相邻基因的转录,但这种影响的分子基础仍不太清楚。在这里,我们使用人类细胞中的集成报告电路,表明超螺旋介导的反馈以句法特异性的方式调节相邻基因的表达。使用 Region Capture Micro-C,我们测量了人类诱导多能干细胞中超螺旋多聚体的诱导依赖性形成和句法特异性染色质结构。使用句法作为设计参数,我们构建了紧凑的基因回路,调整了不同传递方法和细胞类型中表达的平均值、方差和化学计量。将超螺旋介导的反馈整合到基因调控模型中将扩大我们对天然系统的理解并增强合成基因回路的设计。
1。上下文神圣的心语法学校从纽里市和更广阔的地理区域吸引了学生。学校在圣克莱尔姐妹的托管下运作。学校定期在8年级进行超额认购。学校是Newry和Morne地区学习社区的活跃成员。构成北爱尔兰教师理事会(NITC)的工会宣布了工业行动,主要是关于薪资纠纷以及工作量和其他管理问题的工业行动。工业行动包括与教育和培训检查局(ETI)的非竞争。在检查之前,学校告诉ETI,没有任何老师会与检查合作。高级领导层和董事会代表与领导和维护责任有关的检查进行了检查。ETI有法定义务,根据教育和图书馆(北爱尔兰)第102条监视,检查和报告教育和专业实践标准(北爱尔兰)命令1986年的教育和专业实践。因此,进行了检查,以下评估是基于检查时提供的证据。圣心语法学校2016/17 2017/18 2018/19 2019/20 No.%%%%8年进气123-123-121-121-125-总入学852-843-844-844-847-出勤率(NI平均*)-96.5(95.5)-96.2
在这项研究中,我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先,我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后,我们将介绍并讨论有关(1)语音运动控制,(2)发音复杂性,(3)韵律的神经解剖学相关性的实验结果,以及(4)义大利处理的神经认知底物。实验(1)和(2)表明,由SMA,运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外,我们可以证明,只有语音运动的执行才能招募左前岛,而发音计划则没有。实验结果(3)的结果表明,控制韵律处理的横向化不是韵律(语言与情感)的功能,而是处理单元的更一般特征,例如韵律框架的大小,造成了不同皮质区域的激活。最后,在实验(4)中,我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外,我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据,这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
摘要:本文讨论了一种使用原始构造语法 (CG) 格式的知识来深入理解文本的 AI 实现。CG 是一种处理知识片段(又称构造)的方法,这些知识片段描述了文本部分的形式和含义。理解在于自动在文本中查找构造所包含的知识,并创建反映文本信息结构的知识网络。通过在网络内传播知识可以实现更深入的理解,即一些构造可以与其他构造共享有关语法、语义、语用和其他文本属性的信息。这种信息丰富的方法的一个缺点是覆盖范围有限:只能理解 CG 数据库可用的文本;由于该数据库的复杂性,通常需要手动构建。作者尝试通过从外部(非 CG)知识库等来源自动获取词汇知识并将知识格式化为 CG 构造来增加覆盖率。由此产生的 CG 数据库已用于评估实验,以了解 Winograd 模式(WS)——一种 AI 测试。准确覆盖率增加了 28%,并且有进一步改进的机会。
摘要:中手势界面已在特定场景中流行起来,例如通过头戴式显示器与增强现实的交互、通过智能手机或游戏平台进行特定控制。本文探讨了使用位置感知的基于空中手势的命令三元组语法与智能空间进行交互。该语法的灵感来自人类语言,构建为具有命令结构的呼格。在“请打开灯!”这样的句子中,通过模仿其首字母/首字母缩略词(呼格,与句子的省略主语一致)的手势来调用被激活的对象。然后,几何或方向手势识别动作(命令式动词),可能包括对象特征或要与之联网的第二个对象(补语),也由首字母或首字母缩略词表示。从技术上讲,依赖于可训练的多设备手势识别层的解释器使对/三元组语法解码成为可能。识别层适用于可抓取设备(智能手机)和自由手持设备(智能手表和外部深度摄像头)以及特定编译器的加速度和位置输入信号。在 Living Lab 设施的特定部署中,语法已通过使用源自英语的词典(关于首字母和首字母缩略词)进行实例化。对 12 名用户的受试者内分析使我们能够分析手势语法在其三种设备实现(可抓取、可穿戴和无设备)中的语法接受度(就可用性、手势对物体动作的一致性和社会接受度而言)和技术偏好。参与者对学习语法的简单性及其在管理智能资源方面的潜在有效性表示了共识。在社交方面,参与者倾向于在户外活动中使用手表,在家庭和工作环境中使用手机,强调了社交背景在技术设计中的重要性。由于其效率和熟悉度,手机成为手势识别的首选。该系统可适应不同的传感技术,解决了可扩展性问题(因为它可以轻松扩展到新对象和新动作)并允许个性化交互。