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World File Search System鱼眼
密苏里鱼咨询
该指南本指南将食用鱼类的好处通知个人，并指定要以有限数量的鱼类食用或由于环境污染物而不吃东西。鱼是高质量蛋白质，“心脏健康”脂肪酸的良好来源，如果经常食用，会导致健康饮食的必需营养素。鱼的胆固醇和饱和脂肪也很低。许多密苏里鱼类具有omega-3脂肪酸，这对中枢神经系统的发展至关重要，可能有益于减少心脏病。所有鱼都包含一些（通常很少）的化学污染物。在大多数情况下，对于大多数人来说，吃鱼的健康益处超过了污染物的潜在风险。但是，某些情况下，某些鱼类的消耗是适当的。为了评估鱼类污染物的潜在健康风险，DHSS与密苏里保护局（MDC），密苏里州自然资源部（DNR）（DNR）和其他政府机构合作。DHSS基于MDC和DNR在密苏里州各种湖泊，池塘，河流和溪流的广泛的年度鱼类组织研究咨询基础上。DHSS使用最新的科学来制定密苏里州的合理，保守的消费指南。本指南并非旨在阻止您吃鱼；相反，它应该有助于您做出明智的决定，从密苏里州的众多水体中吃鱼。DHSS建议所有消费者都意识到食用鱼的积极好处以及在鱼类中可能发现的污染物的潜在不良健康影响。请访问DHSS鱼类咨询网页，以获取Health.mo.gov/fishadvisory，以获取其他信息，教育材料和儿童活动。
CRISPR/Cas9 介导双等位基因 F0 海葵鱼 (Amphiprion ocellaris) 突变体的产生
基因组操作是一种有用的方法，可用于阐明发育、生理和行为方面的分子途径。然而，由于缺乏适用于珊瑚鱼的基因编辑工具，因此它们许多独特特征的遗传基础仍有待研究。一种适合应用这种技术的标志性珊瑚鱼群是海葵鱼 (Amphiprioninae)，因为它们与海葵共生、雌雄同体、复杂的社会等级、皮肤图案发展和视觉，并且相对容易在水族箱中饲养，因此被广泛研究。在这项研究中，我们开发了一种基因编辑方案，用于将 CRISPR/Cas9 系统应用于眼斑海葵鱼 (Amphiprion ocellaris)。受精卵的显微注射用于证明我们的 CRISPR/Cas9 方法在两个不同靶位点的成功应用：与视觉有关的视紫红质样 2B 视蛋白编码基因 (RH2B) 和与黑色素生成的酪氨酸酶生成基因 (tyr)。对眼斑海马胚胎中测序的靶基因区域进行分析表明，注射胚胎的吸收率高达 73.3%。进一步分析亚克隆的突变基因序列并结合扩增子散弹枪测序表明，我们的方法在 F0 眼斑海马胚胎中产生双等位基因突变的效率为 75% 到 100%。此外，我们清楚地显示了 tyr 突变胚胎的功能丧失，其表现出典型的低黑色素表型。该方案旨在作为进一步探索 CRISPR/Cas9 在眼斑海马中潜在应用的有用起点。眼斑鱼，作为研究小丑鱼和其他珊瑚鱼基因功能的平台。
常规与增材制造VHCF断口特征的实验研究
通过增材制造 (AM) 生产的材料与文献极为相关。然而，对于这些材料的疲劳寿命以及 VHCF 模式中主要裂纹的相应起始机制，仍然存在尚未巩固的知识。在通过传统方法生产的材料中观察到的是，疲劳裂纹往往从位于内部或表面下区域的材料固有缺陷处成核。疲劳裂纹演变过程的变化导致在断裂表面形成一种称为“鱼眼”的特征形态。在断裂表面上观察到的另一个普遍现象是在起始点附近形成了一个细颗粒区域 (FGA)。这项工作旨在研究两种不同材料在 VHCF 中的裂纹成核机制：传统钢、DIN 34CrNiMo6 和通过 L-DED 生产的 AISI 316L 不锈钢。超声波测试以 20±0.5 kHz 的频率和 R= -1 进行。获得了 SN 曲线并分析了断裂面，验证了鱼眼和 FGA 的形成。将 FGA 尺寸与经验方程估算的值进行了比较。FGA 和鱼眼尺寸与应力幅值和最大应力强度因子 (SIF) 有关。
注视眼动的实际应用...
在各种各样的研究环境中，微扫视和其他注视眼球运动的记录为实际问题提供了见解和解决方案。本文，我们回顾了有关注视眼球运动（尤其是微扫视）在应用和生态有效场景中的文献。最近的技术进步使得在观察者执行各种任务时，可以在现实世界中进行非侵入式注视眼球运动记录。因此，注视眼球运动测量已在多种现实世界场景中获得，例如与驾驶员疲劳、宇航员前庭感觉剥夺和精英运动员训练等有关。本文，我们介绍了注视眼球运动研究的实际应用的最新进展，研究了其未来的潜在用途，并讨论了在现有眼球运动检测技术中加入微扫视测量的好处。当前证据支持将注视眼球运动测量纳入现实世界环境，作为开发新的或改进的眼球运动评估工具的一部分。随着价格实惠的高速、高空间分辨率眼动仪变得越来越普遍，注视眼球运动测量在现实世界中的应用只会变得越来越大、越来越广泛。
基于眼动的人 - 计算机...
1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。 HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。 人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。 本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。 这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。 面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。 这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。 在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。
眼动追踪调查 - NSF-PAR
1 博士生，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔 电子邮件：shiyangming@ufl.edu 2 本科生，香港城市大学建筑及土木工程系，香港。 电子邮件：yzheng44-c@my.cityu.edu.hk 3 副教授，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔（通讯作者）。 电子邮件：eric.du@essie.ufl.edu 4 博士生，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔 电子邮件：qizhu@ufl.edu 5 博士德克萨斯州农工大学建筑学院建筑科学系学生，德克萨斯州大学城。电子邮箱：liux2017@tamu.edu
眼控制鼠标光标
瑜伽近年来已成为世界各地许多人生活的常规部分。这对必要的瑜伽姿势进行了科学研究。瑜伽姿势估计是一种计算机视觉技术，可以预测人体的位置或姿势。姿势检测算法已被证明可用于姿势识别和提高瑜伽姿势的准确性。在当今的现代时代，ML和DL技术已被证明对于对象发现任务很重要。我们可以有效地使用该模型来识别不同重要的身体部位并实时估算用户姿势。为实现这一目标，我们用不同的瑜伽姿势图像训练模型。当图像被送入姿势估计模型时，它通过执行特征提取来分析图像并识别身体部位，表明其在屏幕上的位置。此外，该模型为每个检测提供了一个置信值，表明给定图像正确识别为输入的可能性。我们使用了不同的瑜伽姿势，例如骆驼姿势，下dog姿势，女神姿势，木板姿势，树姿势，Warrior2姿势来训练该模型，这使其在识别各种姿势方面非常准确。这项研究的主要目标是使用此检测技术来帮助人们确定他们正在执行的瑜伽姿势。此外，我们还解决了当前系统的缺点，例如它们的准确性差，高处理成本以及对各种身体形状和瑜伽样式的适用性限制。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法来创建瑜伽立场检测系统。建议的技术旨在通过提供更精确，有效和广泛适用的解决方案来识别瑜伽姿势和产生反馈的方法，以改善当前系统的缺点。总体而言，基于技术的工具在我们的研究中的应用可能有助于设计更多定制和成功的瑜伽实践。我们的发现可以帮助构建虚拟助手和智能瑜伽垫等应用程序，从而改善瑜伽实践的可访问性和个性化。