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摘要:begomoviruses(家族双子科,begomovirus属)是DNA病毒,以循环的,持久的方式通过白色的bemisia tabaci(Gennadius)传播。由其广泛的寄主范围(超过420种植物物种),全球分布和有效的矢量传播所揭示,Begomovires具有很高的适应性。仍然,促进其适应各种宿主和载体的遗传因素仍然知之甚少。病毒基因组中的突变可能会为基本功能提供选择性优势,例如传播,复制,逃避宿主反应和宿主内运动。因此,遗传变异对病毒的进化至关重要,并且对选择压力的响应,被证明是新菌株和物种的出现,适合于多种宿主或具有独特的致病性。变异和选择的组合形成了基因组的遗传烙印。本综述着重于有助于乞emovirus及其全球蔓延的因素,为此,人们认识到了不可预见的多样性和扩散。
目的:由于实际、方法和分析方面的考虑,婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此,我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法:为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像,开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势,以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中,以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力,根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估,以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外,还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果:与市售的 32 通道头部线圈相比,模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域,测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。
人机界面的操作越来越多地被称为双学习者问题,其中人和界面都基于共享信息独立调整其行为,以提高特定任务的联合性能。从人体机界面领域汲取灵感,我们采取不同的视角,并提出了一个框架,用于研究在界面的演变取决于用户的行为并且不需要明确定义任务目标的情况下的协同适应。我们对协同适应的数学描述建立在以下假设之上:界面和用户代理共同适应以最大化交互效率而不是优化任务性能。这项工作描述了人体机界面的数学框架,其中天真的用户与自适应界面交互。界面被建模为从高维空间(用户输入)到低维反馈的线性映射,充当自适应“工具”,其目标是在无监督学习过程之后最大限度地减少传输损耗,并且不知道用户正在执行的任务。用户被建模为非平稳多元高斯生成过程,该过程产生一系列统计上独立或相关的动作。依赖数据用于建模与实现任务规定的某些未知目标有关的动作选择模块的输出。该框架假设,与此明确目标并行,用户正在隐性学习一种合适但不一定是最佳的与界面交互的方式。隐性学习被建模为使用依赖性学习,由作用于生成分布的基于奖励的机制调节。通过模拟,该工作量化了当用户学习操作静态界面与自适应界面时,系统如何根据学习时间尺度演变。我们表明,可以直接利用这个新框架来轻松模拟各种交互场景,以促进对导致联合系统最佳学习动态的参数的探索,并为人机协同适应优于用户适应提供经验证明。
估计有11%的成年人报告经历了某种形式的认知下降,这可能与中风或疾病等疾病有关,并可能影响其记忆,认知,行为和物理能力。虽然对于许多此类疾病都没有已知的药理治疗,但诸如认知训练之类的行为治疗可以延长认知障碍者的独立性。这些治疗方法教授元认知策略,以弥补日常生活中的记忆困难。个性化这些疗法以适合个人的偏好和目标对于改善其参与和维持以及最大化治疗的效果至关重要。机器人具有促进这些培训方案并为认知障碍,他们的护理人员和临床医生提供支持的人的巨大潜力。本文探讨了在齿状神经居住的背景下,机器人如何使其行为适应个性化。我们提供了用于支持神经居住的现有机器人的概述,并确定在该领域工作的关键原则。然后,我们检查最新的技术技术以实现纵向行为适应。得出结论,我们讨论了有关使社会机器人能够自动调整其行为并探索纵向适应的公开挑战的工作。这项工作将有助于指导机器人社区,因为他们继续提供人与机器人之间更具吸引力,有效和个性化的互动。
dehorning是实际去除角以保护动物和人类受伤的过程,但是该过程是昂贵,不愉快的,并且面对面对越来越多的公众审查。在遗传上占主导地位的投票(无角)的遗传选择是消除除去的需求的长期解决方案。然而,由于澳大利亚婆罗门公牛的投票数量有限,北澳大利亚牛肉人口仍然主要是有角的。最近证明了使用基因编辑来产生高遗传归档的牛的潜力。为了进一步探讨该概念,这项研究模拟了通过常规繁殖或基因编辑(每年的种子托牛公牛/年的最高1%或10%),将民意测验的等位基因渗入了热情适应的澳大利亚牛肉人群中,以对3种民意测验的配对方案,并将结果与基本的遗传选择(日本选择Index Index Index,$ Japox,$ japox)进行比较,而不是20岁。基线场景并没有显着降低20年的角等位基因频率(80%),但导致遗传增益的最快率之一(每年8.00美元)。与基线相比,传统的繁殖场景优先用于育种,无论其遗传优点如何,都显着降低了20年的角等位基因频率(30%)(30%),但导致遗传增益的速度明显较慢($ 6.70/年/年,P≤0.0.005)。需要独家使用纯合调查的公牛的交配方案,导致20年的角等位基因频率(8%),但这种常规的繁殖场景导致遗传增益率最慢(每年5.50美元)。在每种常规育种方案中添加了基因编辑,在每年的种子托牛牛犊中的最高1%或10%导致遗传增益的速度明显更快(最高$ 8.10/年,P≤0.05)。总体而言,我们的研究表明,由于澳大利亚婆罗门公牛的数量有限,对被调查的强烈选择压力对于在此
在该项目的上半年中,根据更好的棉花原理和标准,有190名农民和集群经理参加了有机棉花种植或种植课程。在现场培训和讲习班中,参与者了解了改进的灌溉,土壤多样性和遵守社会标准的方法。还通过参与的簇进行了七个数字害虫陷阱。使用GP和图像识别,这些陷阱自动检测昆虫感染。这允许有针对性的害虫控制并防止过度使用化学物质在现场。此外,它使农民能够收集可靠的数据和微调适用的农业措施。因此,减少了田间使用的化学物质量,从而确保了更好的土壤质量并改善了收割工人的工作条件。
摘要 生理反应反馈具有巨大潜力,可以支持旨在提高压力威胁条件下认知任务表现的虚拟训练范式。在当前的研究中,我们检查了一系列生理指标的敏感性,这些指标来自皮肤电活动 (EDA)、血压 (BP) 和心率 (HR),以测量由电击 (ES) 威胁引起的压力。与之前研究生理压力反应与休息条件相比的工作不同,我们将高认知负荷与 ES 威胁引起的压力相结合的条件与没有这种压力的高认知负荷条件进行了比较。25 名参与者在实验设置中执行了一项认知要求高的任务。在特定的 10 秒时间间隔内,以连续音调表示,参与者要么被要求尽最大努力提高认知任务表现(非威胁条件),要么被告知如果认知任务表现不够高,他们可以在此间隔内接受 ES(威胁条件)。分析了生理测量、任务表现和自我报告的压力和工作量测量。在两种情况下,任务表现和自我报告的压力和工作量指标大致相同。尤其是 EDA 指标受到 ES 威胁的影响。可以使用跨参与者分类器使用 EDA 和 BP 特征来区分威胁和非威胁条件
我们提出了 LibrettOS,这是一种融合两种范式的操作系统设计,可同时解决隔离、性能、兼容性、故障可恢复性和运行时升级等问题。LibrettOS 充当以隔离方式运行服务器的微内核操作系统。当为了获得更好的性能,选定的应用程序被授予对存储和网络等虚拟硬件资源的独占访问权限时,LibrettOS 还可以充当库操作系统。此外,应用程序可以在运行时在两种操作系统模式之间切换而不会中断。LibrettOS 具有独特的优势,即两种范式无缝共存于同一操作系统中,使用户能够同时利用各自的优势(即更高的隔离性、更高的性能)。系统代码(例如设备驱动程序、网络堆栈和文件系统)在两种模式下保持相同,从而实现动态模式切换并降低开发和维护成本。为了说明这些设计原则,我们使用 rump 内核实现了 LibrettOS 的原型,使我们能够重用现有的、强化的 NetBSD 设备驱动程序和大量兼容 POSIX/BSD 的应用程序。我们使用硬件 (VM) 虚拟化将不同的 rump 内核实例彼此强隔离。由于原始的 rumprun 单核内核针对的是单处理器系统的更简单的模型,因此我们对其进行了重新设计以支持多核系统。与 DPDK 等内核旁路库不同,应用程序无需修改即可从直接硬件访问中受益。LibrettOS 还支持通过我们开发的网络服务器进行间接访问。TCP/IP 堆栈的实例始终直接在应用程序的地址空间内运行。与原始的 rumprun 或单片操作系统不同,即使网络组件发生故障或需要升级,应用程序也不会中断。最后,为了有效利用硬件资源,应用程序可以根据运行时的 I/O 负载在间接和直接模式之间动态切换。我们评估了 10GbE 的 LibrettOS 和
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