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一种用于实时皮质状态估计的机器学习方法
资金：本研究由美国国立卫生研究院资助（NIH BRAIN 拨款 R01NS104928、R01EB029857、RF1NS128896 给 GBS、NIH R21NS112783 给 GBS 和 AP、NIH R01NS115327 给 AMFB、NIH T32EB025816 给 DAW 和 AMFB）；瑞士国家科学基金会博士后奖学金 P2ELP3_168506 和 P300PA_177861（AP）。明尼苏达大学医学院通过启动资金为 AS 提供了额外支持。
基于实践的指南：基于实践的指南：芬太尼时代的丁丙诺啡 芬太尼时代的丁丙诺啡
诱发性阿片类药物戒断 (POW) 是 OW 的一种类型，其症状是由占据 μ 阿片受体的阿片类药物快速置换引起的，通常是通过全身引入对 μ 阿片受体具有更高亲和力但对这些受体产生较低激活度的其他化学物质（例如，向目前生理上依赖完全激动剂阿片类药物（如海洛因和芬太尼）的个体施用纳洛酮或纳曲酮（没有内在 μ 阿片受体激活的 μ 受体拮抗剂）或丁丙诺啡（部分内在 μ 阿片受体激活）。虽然戒断综合征由与 OW 相同的症状组成，但这些症状的快速发作可能导致主观上更严重的 OW 体验，并且通常量化为临床阿片类药物戒断评分 (COWS) 的快速升级为 10 或更高。
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。
用于实时捕捉粉虱和黑蚜虫的人工智能机器人陷阱......
害虫侵扰平均造成 35% 的收获前损失，其中约 50% 的损失是由昆虫造成的，它们会降低生产力并影响农作物产量。此外，当使用农药控制害虫时，害虫还会对农场工人和消费者的健康构成风险。通过使用 PestNu AI 机器人诱捕器准确识别和监测害虫，农民可以采取更有针对性和更有效的害虫管理策略，减少有害化学品的使用并提高农业的安全性
研究文章基于FPGA的电池管理系统，用于实时监控和瞬时SOC预测
电池管理系统（BMS）对于使用电池组的所有类型的电动汽车都至关重要。各种因素，例如电池温度和平衡，直接影响车辆中使用的电池的寿命，安全性和效率。对于安全性和鲁棒性，应立即监视和调整这些因素。今天，电池管理系统一直在使用不同的生产方法和算法开发。在研究中，计算是通过测量参数（如温度，电流，平衡，负载状态和电池电池的健康状况）以及电池组的控制，并通过这些计算提供了计算。即时，连续的测量和处理所有这些数据以及根据计算结果的创建控制算法的创建，可以使用强大的处理器。FPGA是可以提供BMS所需的速度和功能的处理器。在电池管理系统中，FPGA负责接收和处理电池单元的所有信号并产生结果。它立即从温度，电流和电压传感器处理数据，并应用平衡所需的控制阶段。此外，电池的充电和排放能力是通过立即测量电荷状态（SOC）来计算的。SOC在电池管理系统中非常重要，以确保电池组的安全性。因此，需要准确，实时估算SOC。由于其并行处理能力，FPGA可以同时读取传感器的数据并执行相关的计算。在这项研究中，在FPGA上进行了实时，高计算速度的多功能系统设计。在模拟环境中实时监测基于嵌入式系统的实验电池的电压和电流。实验结果表明，瞬时SOC估计是成功的，并且系统将即时结果返回到传入的传感器数据中。使用FPGA作为管理单元将在BMS中具有高度的工作速度，实时监控，低功耗和重新编程性。
基于生物学的计算：神经细节和动力学如何适用于实现各种算法
摘要：神经工程框架 (Eliasmith & Anderson, 2003) 是一种长期存在的方法，用于实现受低级神经生物学细节约束的高级算法。近年来，这种方法已经得到扩展，以纳入更多生物学细节并应用于新任务。本文将这些正在进行的研究线索汇集在一起，在一个共同的框架中呈现它们。我们扩展了 NEF 的核心原则：(a) 指定模型不同部分中神经元所需的调谐曲线，(b) 定义模型不同部分中神经元所代表的值之间的计算关系，以及 (c) 找到将导致这些计算和调谐曲线的突触连接权重。特别是，我们展示了如何将其扩展为包括复杂的时空调谐曲线，然后应用这种方法来生成大脑中的网格单元、时间单元、路径积分、稀疏表示、概率表示和符号表示的功能计算模型。
用于实验室的超灵活巨磁电阻生物传感器......
电子产品已被用于各种应用，如可以监测周围环境的热量、质地、压力和应变的人工智能皮肤[6,7]，以及可拉伸的锂离子电池[8]，它可用作全柔性电路的电源。在传感领域，人们希望能够随着皮肤和器官等生物表面变形的传感器能够获得更可靠、更准确的信息，而柔性生物传感器是此类应用的有希望的候选者。最近，已经开发出具有各种机制的柔性生物传感器，包括电化学传感器[9,10]、等离子体传感器[11,12]、压电传感器[13,14]等，用于检测小分子[15,16]、蛋白质[17]、核酸[18]以及细菌[19]。
CCL20/CCR6 趋化因子信号传导对于实验性自身免疫性脑脊髓炎小鼠多发性硬化症的发病机制并非至关重要
多发性硬化症是一种自身免疫性疾病，免疫系统会攻击神经髓鞘。致病性 Th17 细胞和调节性 Treg 细胞（均表达趋化因子受体 CCR6）之间的平衡对于确定疾病活动至关重要。据推测，由血脑屏障产生的 CCL20（CCR6 的同源配体）会将这些免疫细胞吸引到中枢神经系统 (CNS)。然而，CCR6 敲除 (KO) 小鼠中多发性硬化症实验模型的病理表型尚无定论，而 CCL20-KO 小鼠中尚未解决这一问题。为了解决这个问题，我们使用 CRISPR/Cas9 系统生成了 CCL20-KO 和 CCR6-KO 小鼠。与野生型 (WT) 小鼠相比，两种突变小鼠中实验性自身免疫性脑脊髓炎 (EAE) 慢性期的临床表型略有加重。 KO 小鼠和 WT 小鼠的中枢神经系统炎症细胞浸润和脱髓鞘相似。突变小鼠和 WT 小鼠的中枢神经系统 CD4 + T 细胞计数相同。突变小鼠和 WT 小鼠中枢神经系统 Th17 和 Treg 细胞的比例，或中枢神经系统 IL-17 和 TGF- b mRNA 表达没有显著差异。这些发现表明，CCL20/CCR6 介导的细胞迁移不一定是 EAE 发病所必需的，并且可能由其他趋化因子信号补偿。© 2022 Elsevier Inc. 保留所有权利。
BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。