XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System镶嵌
镶嵌
本信息指南不能替代个人医疗建议。家庭应在与遗传诊断，管理和健康有关的所有问题上咨询具有医学资格的临床医生。有关遗传变化的信息是一个非常快速的领域，虽然本指南中的信息被认为是出版时可用的最佳信息，但后来有些事实可能会发生变化。唯一可以尽力保持不断变化的信息并根据需要审查其已发布的指南。这本小册子由独特（AP）编写，并由MRC Weatherall分子医学研究所（WIMM）的人类遗传学教授Anne Goriely和英国牛津大学的MRC Weatherall分子医学研究所（WIMM）和Dagmar Tapon博士，夏洛特皇后和切尔西医院胎儿医院中心的基因顾问Dagmar Tapon博士。
人的大脑通过躯体镶嵌的镜头
人类认知神经科学中的一个有前途的想法是，默认模式网络（DMN）负责协调网络的募集和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。这是通过证据表明DMN区域的物理和功能距离的支持，最大程度地删除了与感知和作用直接相关的环境驱动的神经活动的感觉运动区域，这将使DMN可以从层次的顶部策划复杂的认知。但是，发现大脑动力学的功能层次结构需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前的方法相比，使用例如转移熵测量信息的层次流动，我们在这里使用了受热力学启发的，基于深度学习的时间进化网络（TENET）框架来评估事件流动中的不对称性，“箭头”，人类脑信号。这提供了量化层次结构的另一种方法，因为时间的箭头测量了导致基础层次结构平衡的信息流的方向性。反过来，时间的箭头是衡量不可逆性的量度，因此在脑动力学中无序。当应用于接近一千名参与者的大规模人类连接项目（HCP）神经成像数据时，宗旨框架表明，DMN在策划层次结构的层次水平，即在静止状态和执行七个不同的认知任务时会改变的层次级别，即不可逆性的水平。此外，与神经精神疾病相比，对静息状态层次结构的这种量化在健康状态有显着差异。总体而言，目前的基于热力学的机器学习框架为在复杂环境中策划认知与大脑之间的相互作用的大脑动力学基本宗旨提供了重要的新见解。
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
在棕地遗址开放镶嵌栖息地
The Glasgow Naturalist (2023) Volume 28, Part 1, 89-90 https://doi.org/10.37208/tgn28107 Open mosaic habitats on brownfield sites S. Burgess Buglife, Unit 4, Beta Centre, Stirling University Innovation Park, Stirling FK9 4NF E-mail: suzanne.burgess@buglife.org.uk引言布朗菲尔德（Brownfields）是已随着人类活动而改变的站点，目前尚未完全使用。它们倾向于集中在城市和前工业景观中，但还包括采石场，旧铁路线和煤矿（苏格兰的Bings）的宠物堆。缺乏在废弃的布朗菲尔德（Brownfield）土地上建立了对先前开发的土地（OMHPDL）的栖息地的开放式马赛克。具有OMHPDL的地点通常支持物种丰富的草原，裸露地面，磨砂膏和早期继任栖息地的区域（图1）。OMHPDL是优先栖息地，位于苏格兰生物多样性列表中（NaturesCot，2022）。为什么OMHPDL对野生动植物很重要？具有OMHPDL的棕地遗址的各种栖息地是各种动植物物种的家园，使许多人可以在同一地点完成其生命周期，因为整个季节都提供了资源的连续性。在高度管理的Greenspace中再也无法找到棕地的许多OMHPDL功能。在全国罕见和稀缺的12％至15％之间
神经形态镶嵌：可重新计算内存...
由于其非易失性和多位属性，回忆录已被广泛用作神经形态体系结构中的突触重量元素。但是，它们用于定义和重新编程的用于网络连接性已被忽略。在这里，我们提出，实施和实验证明了Mosaic，Mosaic是基于一系列Memristor横杆的神经形态结构。第一次，我们不仅使用分布式的非易失性备忘录来计算，而且用于路由（即定义网络连接性）。马赛克特别适合实施可重新配置的小世界图形模型，具有密集的局部和稀疏的全局连接性 - 在大脑中广泛发现。我们在数学上表明，随着网络的扩大，马赛克所需的记忆比传统的备忘录方法更少。我们在马赛克上绘制一个尖峰的复发性神经网络，以求解心电图（ECG）异常检测任务。与基于微型控制器和基于地址的代表性处理器相比，在相应的一个和两个数量级降低能量需求的降低中，镶嵌的优势在相等的镶嵌物中的优势是相等或更好的。马赛克有望根据基于记忆和能量较少的图理论原理设计神经形态硬件的新方法。
FGF10-CRISPR镶嵌突变体证明了基因剂量...
CRISPR/CAS9介导的基因编辑通常会产生创始人的产生（F0）小鼠，这些小鼠在靶向基因中表现出体细胞镶嵌。众所周知，成纤维细胞生长因子10（FGF10） - 否则小鼠表现出有害和无肺表型，而中间肢体表型（可变有缺陷的四肢）在FGF10 -CrispR F0小鼠中观察到。然而，尚未研究FGF10-马赛克突变体中的肺表型与肢体类型和基因型有关。在这项研究中，我们检查了FGF10靶向的F0小鼠中的可变肺Phe -notypes，以确定肺表型是否与功能性FGF10基因型的百分比相关。首先，根据先前的报告，在胚胎第16.5天（E16.5）上的FGF10 -Crispr F0胚胎分为三种类型：I型，无肢； II型，肢体缺陷；和III型，正常的四肢。软骨和骨染色表明，在腰带（I型），肾小管或Zeugopo-Dial区域（II型）中观察到肢体截断。对FGF10的深度测序 - Mutant基因组表明，I型I型的代码子的平均比例为8.3±6.2％，II型的25.3±2.7％，III类型为54.3±9.5％（在E16.5的平均值）突变体的平均值（平均平均值）突变体的平均标准误差。组织学研究表明，I型胚胎几乎没有所有肺裂片。在II型胚胎中通常没有其他裂片发育不良的肺叶。在III型胚胎中形成的所有肺叶。I型和II胚胎中末端小管的数量显着较低，但在III型胚胎中没有变化。这些识别2型肺泡2型上皮（AECII）细胞，已知在FGF10-Heletozygous突变体中降低，使用抗表面活性剂蛋白C（SPC）抗体进行免疫接种：在E18.5肺中，进行了AECII肺的数量，AECII与功能FFF相依赖于E18.5肺部。
一种基于镶嵌型三聚体 RBD 的 COVID-19 疫苗……
摘要 全球范围内已大规模人群接种了 COVID-19 疫苗，然而，由于免疫逃避变异株（尤其是 Omicron）的出现，SARS-CoV-2 的突破性感染仍在迅速增长。迫切需要开发有效的广谱疫苗来更好地控制这些变异株的流行。在这里，我们提出了一种镶嵌型三聚体刺突受体结合结构域 (mos-tri-RBD) 作为广谱候选疫苗，它携带来自 Omicron 和其他流行变异株的关键突变。在大鼠中的测试表明，设计的 mos-tri-RBD 无论是单独使用还是作为加强针使用，都能引发针对 Omicron 和其他免疫逃避变异株的强效交叉中和抗体。 mos-tri-RBD 诱导的中和抗体 ID50 滴度明显高于同源-tri-RBD（含有原型菌株的同源 RBD）或 BIBP 灭活 COVID-19 疫苗（BBIBP-CorV）。我们的研究表明，mos-tri-RBD 具有高度免疫原性，可作为广谱疫苗候选物，用于对抗包括 Omicron 在内的 SARS-CoV-2 变体。
机载多光谱图像序列的自动配准和镶嵌
摘要 机载遥感由于系统部署的灵活性而在农业监测中具有重要的应用。实际应用中的主要障碍是其高成本。为了降低成本，可以使用小型空中平台（例如微型无人机（mini-UAV））上的单个相机来组装多光谱系统。在这种情况下，即使经过仔细调整，相机仍可能存在移位和旋转错位。平台飞行时会捕获连续的帧。因此，在生成任何商业产品以支持实际决策之前，必须进行单帧内的多波段配准和帧间镶嵌以获得整个监测区域的联合配准多光谱图像。在本文中，我们提出了实现此目标的自动算法。这些算法对于没有明显特征的图像场景特别有用。自动和手动评估均证实了所开发的算法在整体平坦地形无明显特征的多传感器数据融合中的有效性。
通过对人类体感皮层的微刺激实现人造触觉的镶嵌
当我们与物体互动时，我们依靠手部发出的信号来传达有关物体及其互动的信息。这些互动的一个基本特征是手与物体接触的位置，而这通常只能通过触觉获得。大脑控制的仿生手与物体接触位置的信息可以通过体感皮层 (S1) 的皮层内微刺激 (ICMS) 发出信号，从而引起位于特定皮肤区域的触觉。为了提供直观的位置信息，机械手上的触觉传感器通过电极驱动 ICMS，这些电极在与传感器位置匹配的皮肤位置引起感觉。这种方法要求 ICMS 引起的感觉是局部的、稳定的，并分布在手上。为了系统地研究 ICMS 引起的感觉的定位，我们分析了 ICMS 引起的感觉的投影场 (PF) - 它们的空间范围 - 这些报告来自三位在 S1 中植入微电极阵列的参与者多年来获得的报告。首先，我们发现 PF 的大小在不同电极之间差异很大，在电极内高度稳定，分布在每个参与者手的大片区域，并且随着 ICMS 的幅度或频率增加而增大。其次，虽然 PF 位置与刺激电极附近神经元的受体场 (RF) 位置相匹配，但 PF 往往会被相应的 RF 所取代。第三，多通道刺激产生的 PF 反映了组成通道的 PF 的结合。通过具有大量重叠 PF 的电极进行刺激，我们可以唤起一种主要在组成 PF 交叉点处体验到的感觉。为了评估这种现象的功能后果，我们在仿生手中实现了基于多通道 ICMS 的反馈，并证明产生的感觉比通过单通道 ICMS 引起的感觉更易于定位。