How hibernation in frogs drives brain and reproductive evolution in opposite directions

Environmental seasonality can promote the evolution of larger brains through cognitive and behavioral flexibility but can also hamper it when temporary food shortage is buffered by stored energy. Multiple hypotheses linking brain evolution with resource acquisition and allocation have been proposed for warm-blooded organisms, but it remains unclear how these extend to cold-blooded taxa whose metabolism is tightly linked to ambient temperature. Here, we integrated these hypotheses across frogs and toads in the context of varying brumation (hibernation) durations and their environmental correlates. We showed that protracted brumation covaried negatively with brain size but positively with reproductive investment, likely in response to brumation-dependent changes in the socio-ecological context and associated selection on different tissues. Our results provide novel insights into resource allocation strategies and possible constraints in trait diversification, which may have important implications for the adaptability of species under sustained environmental change

A Method for Recognizing Fatigue Driving Based on Dempster-Shafer Theory and Fuzzy Neural Network

This study proposes a method based on Dempster-Shafer theory (DST) and fuzzy neural network (FNN) to improve the reliability of recognizing fatigue driving. This method measures driving states using multifeature fusion. First, FNN is introduced to obtain the basic probability assignment (BPA) of each piece of evidence given the lack of a general solution to the definition of BPA function. Second, a modified algorithm that revises conflict evidence is proposed to reduce unreasonable fusion results when unreliable information exists. Finally, the recognition result is given according to the combination of revised evidence based on Dempster’s rule. Experiment results demonstrate that the recognition method proposed in this paper can obtain reasonable results with the combination of information given by multiple features. The proposed method can also effectively and accurately describe driving states

Automatic Identification of Driving Maneuver Patterns using a Robust Hidden Semi-Markov Models

There is an increase in interest to model driving maneuver patterns via the automatic unsupervised clustering of naturalistic sequential kinematic driving data. The patterns learned are often used in transportation research areas such as eco-driving, road safety, and intelligent vehicles. One such model capable of modeling these patterns is the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Semi-Markov Model (HDP-HSMM), as it is often used to estimate data segmentation, state duration, and transition probabilities. While this model is a powerful tool for automatically clustering observed sequential data, the existing HDP-HSMM estimation suffers from an inherent tendency to overestimate the number of states. This can result in poor estimation, which can potentially impact impact transportation research through incorrect inference of driving patterns. In this paper, a new robust HDP-HSMM (rHDP-HSMM) method is proposed to reduce the number of redundant states and improve the consistency of the model's estimation. Both a simulation study and a case study using naturalistic driving data are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed rHDP-HSMM in identifying and inference of driving maneuver patterns

Numerical Investigation on the Impact of Exergy Analysis and Structural Improvement in Power Plant Boiler through Co-Simulation

© 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)In current power station boilers, fuel burns at a low temperature, which results in low exergy efficiency. This research combined the second law of t with the boiler structure to maximize the efficiency of a 350 MW power plant boiler. A three-dimensional simulation of the combustion process at the power plant boiler is performed. A one-dimensional simulation model of the boiler is then constructed to calculate the combustion exergy loss, heat transfer exergy loss, and boiler exergy efficiency. Under the principle of high-temperature air combustion technologies, this paper also proposes a new structure and improved operating parameters to improve the exergy efficiency of boilers by reducing the heat exchange area of the economizer and increasing the heat exchange area of the air preheater. Simulation results show that the exergy efficiency of the boiler increased from 47.29% to 48.35% through the modified model. The simulation outcomes can instruct future optimal boiler design and controls.Peer reviewe

Distilling determination of water content in hydraulic oil with a ZnO/glass surface acoustic wave device

Detection of water content in hydraulic oil is critical to identify abnormal wear conditions for purpose of predicting possible machinery failure in hydraulic systems. The paper reports a feasibility study of measuring the water content in the hydraulic oil using a ZnO thin film surface acoustic wave (SAW) device combined with the standard distillation method. The shift of resonant frequency of the SAW device increases with the increase of water content in hydraulic oil, and reaches 919 kHz for 0.80 wt% water content in oil samples. The results indicate that the ZnO SAW sensor can detect water content in hydraulic oil with high sensitivity

NOS Snaplines, het journaal voor jongeren?

Door het gebruik van nieuwe media in de journalistiek, zoals Snapchat, rijst de vraag wat dit doet met de journalistieke content. Snapchat heeft zeer specifieke eigenschappen: content moet live zijn, content verdwijnt weer (Bayer et al, 2015) en er zijn allerlei bewerkingstools aanwezig (Piwerk en Joinson, 2016). Snapchat is erg populair onder jongeren en het is daarom niet gek dat een nieuwsorganisatie als de NOS Snapchat gebruikt om die doelgroep te bereiken. In eerdere onderzoeken naar blogs (Singer, 2005) en Twitter (Lasorsa et al, 2012) werd onderzocht in hoeverre een nieuw medium de journalistieke normen van onpartijdigheid, transparantie en gatekeeping schaadt. Uit deze onderzoeken bleek dat journalisten grofweg dezelfde journalistieke normen en werkwijze handhaafden op blogs als binnen traditionele journalistiek, maar dat dit op Twitter veranderde. Journalisten gebruikten enerzijds hun traditionele normen binnen Twitter, maar pasten zich ook aan Twitter aan. In dit onderzoek zijn 186 snaps van NOS Snaplines geanalyseerd aan de hand van de drie begrippen: onpartijdigheid, transparantie en gatekeeping. Uit de resultaten blijkt NOS Snaplines relatief onpartijdig wanneer het gaat om tekst. Wanneer er naar bewerkingstools zoals emoji’s en stickers wordt gekeken, blijkt dat deze bewerkingen de snaps wel partijdig maken. Deze bewerkingstools kunnen namelijk ook emoties of meningen verkondigen. Eerder onderzoek stelt dat journalisten een manier zoeken om emoties uit te besteden. Dit kan een journalist doen door niet zijn eigen emoties op te schrijven, maar de emoties van een ander (Wahl-Jorgensen). Er zou in het geval van NOS Snaplines gesteld kunnen worden dat emoties worden uitbesteed aan eigenschappen van een medium, door bijvoorbeeld emoji’s binnen Snapchat in te zetten. NOS Snaplines blijkt uit de analyse over een lage mate van transparantie te beschikken, terwijl social media normaliter transparanter zijn dan traditionele media (Singer, 2005; Lasorsa et al, 2012). Hyperlinking maakt social media transparant, maar Snapchat heeft deze mogelijkheid niet. Toch zijn er andere manieren om transparant te zijn. Zo is Snapchat een medium waar juist alledaagse content, materiaal van achter de schermen en content vanaf locatie kan worden geplaatst, wat transparant kan worden bevonden maar weinig gebeurt in NOS Snaplines. Uit de analyse naar het derde begrip, gatekeeping, blijkt dat de rol van gatekeeper sterk wordt bewaakt binnen NOS Snaplines. Het podium wordt niet snel gedeeld. De begrippen onpartijdigheid, transparantie en gatekeeping lijken nog gehandhaafd te worden binnen Snapchat, in die zin kan gesteld worden dat de journalisten Snapchat ‘normalizen’. Ze zorgen dat hun eigen normen en waarden gebruikt kunnen worden in het nieuwe medium. Gesteld kan worden dat NOS Snaplines nog lijkt op een traditioneel achtuurjournaal, uit de analyse is gebleken dat zelfs de opbouw hetzelfde is. Maar aan de andere 3 kant gebruiken de Snaplines-redacteuren emoji’s en stickers die het nieuws partijdig maken. In eerder onderzoek naar Twitter viel op dat er minder waarde werd gehecht aan het concept van onpartijdigheid (Lasorsa et al 2012), wat ook het geval blijkt te zijn in NOS Snaplines. Dit duidt op het idee dat binnen sociale-mediajournalistiek voornamelijk de journalistieke norm van onpartijdigheid aan het veranderen is. Hoewel in de literatuur het dominante paradigma is dat subjectiviteit en emoties in nieuws beperkt moeten worden, zijn er ook tegengeluiden waarbij onderzoekers een positievere houding hebben tegenover emotionele (meer partijdige) journalistiek (Pantti, 2010; Wahl-Jorgensen, 2013; Opgenhaffen en Welbers, 2017). Want opiniërend, persoonlijk en subjectief nieuws kan een voordeel hebben op feitelijk nieuws omdat consumenten, zeker op social media, worden overspoeld met feitelijk nieuws. Een interpretatie kan dan een extra laag geven aan het objectieve nieuws (Marchi, 2012). Daarnaast blijkt uit de analyse dat de nieuwsonderwerpen die worden besproken vooral bestaan uit non-public affairs, oftewel nieuws dat aantrekkelijk is voor jongeren, maar waarvan journalisten normaliter denken dat het minder nieuwswaarde heeft (Boczkowski & Mitchelstein, 2010). Hoewel NOS Snaplines-redacteuren aan de ene kant hun journalistieke normen gebruiken binnen Snapchat, passen ze ook hun werkwijze aan Snapchat aan. Hieruit kan geconcludeerd worden dat redacteuren van NOS Snaplines op een andere manier journalistiek bedrijven en dat de journalistiek wel degelijk verandert door een nieuw medium als Snapchat

lncRNA-dependent mechanisms of androgen-receptor-regulated gene activation programs.

Although recent studies have indicated roles of long non-coding RNAs (lncRNAs) in physiological aspects of cell-type determination and tissue homeostasis, their potential involvement in regulated gene transcription programs remains rather poorly understood. The androgen receptor regulates a large repertoire of genes central to the identity and behaviour of prostate cancer cells, and functions in a ligand-independent fashion in many prostate cancers when they become hormone refractory after initial androgen deprivation therapy. Here we report that two lncRNAs highly overexpressed in aggressive prostate cancer, PRNCR1 (also known as PCAT8) and PCGEM1, bind successively to the androgen receptor and strongly enhance both ligand-dependent and ligand-independent androgen-receptor-mediated gene activation programs and proliferation in prostate cancer cells. Binding of PRNCR1 to the carboxy-terminally acetylated androgen receptor on enhancers and its association with DOT1L appear to be required for recruitment of the second lncRNA, PCGEM1, to the androgen receptor amino terminus that is methylated by DOT1L. Unexpectedly, recognition of specific protein marks by PCGEM1-recruited pygopus 2 PHD domain enhances selective looping of androgen-receptor-bound enhancers to target gene promoters in these cells. In 'resistant' prostate cancer cells, these overexpressed lncRNAs can interact with, and are required for, the robust activation of both truncated and full-length androgen receptor, causing ligand-independent activation of the androgen receptor transcriptional program and cell proliferation. Conditionally expressed short hairpin RNA targeting these lncRNAs in castration-resistant prostate cancer cell lines strongly suppressed tumour xenograft growth in vivo. Together, these results indicate that these overexpressed lncRNAs can potentially serve as a required component of castration-resistance in prostatic tumours

DuBox: No-Prior Box Objection Detection via Residual Dual Scale Detectors

Traditional neural objection detection methods use multi-scale features that allow multiple detectors to perform detecting tasks independently and in parallel. At the same time, with the handling of the prior box, the algorithm's ability to deal with scale invariance is enhanced. However, too many prior boxes and independent detectors will increase the computational redundancy of the detection algorithm. In this study, we introduce Dubox, a new one-stage approach that detects the objects without prior box. Working with multi-scale features, the designed dual scale residual unit makes dual scale detectors no longer run independently. The second scale detector learns the residual of the first. Dubox has enhanced the capacity of heuristic-guided that can further enable the first scale detector to maximize the detection of small targets and the second to detect objects that cannot be identified by the first one. Besides, for each scale detector, with the new classification-regression progressive strapped loss makes our process not based on prior boxes. Integrating these strategies, our detection algorithm has achieved excellent performance in terms of speed and accuracy. Extensive experiments on the VOC, COCO object detection benchmark have confirmed the effectiveness of this algorithm