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巨噬细胞极化肿瘤微环境 人脑中情感的依赖编码 在小量子计算机上的地球观测图像的组装 肠道菌群在骨关节炎，类风湿关节炎和脊椎关节炎中的作用：肠道轴的更新 对人工智能的看法（AI）对审计师的使用... o r i g i n a l r e s a r c h人间充质干细胞衍生的外泌体促进了 2021; 12（23）：6949-6963。 doi：10.7150/jca.64205人类乳腺癌的进步靶向治疗和免疫疗法 力量到达和X的力量 - 开发新存储概念的历史和结果 微生物
普通语言摘要巨噬细胞是源自血液中单核细胞的先天免疫系统的重要组成部分，并有助于宿主的炎症和肿瘤发育。巨噬细胞经常转化为肿瘤微环境中与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM），这不仅促进了肿瘤的生长和转移，而且还导致对化学疗法和免疫疗法的抗性，从而使巨噬细胞具有吸引人的巨噬细胞，以吸引肿瘤学的组合疗法。巨噬细胞重编程是指通过改变其功能和表型来调节其在免疫反应和肿瘤微环境中的作用，并涉及多种机制，包括经典的M1/M2极化，代谢重新编程，表观遗传调节，表观遗传调节，途径调节，路径调节和肿瘤微观环境中的路径调节。在这里，我们回顾了肿瘤中巨噬细胞极化和治疗的最新研究，巨噬细胞重编程的不同机制，并展望巨噬细胞重编程的未来。
人脑组织切片中细胞内神经素颗粒的标准化自动定量
AI artificial intelligence ROI region of interest eNM extracellular neuromelanin SND substantia nigra pars compacta, dorsal tier H&E Hematoxylin and Eosin SNL substantia nigra pars compacta, lateral part iNM intracellular neuromelanin SNpc substantia nigra pars compacta PD Parkinson's disease SNV substantia nigra pars compacta,腹侧
怀孕需要与激素和母体附着相关的人脑结构中的U形轨迹
记录的版本：此预印本的一个版本于2025年1月16日在自然通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1038/s41467-025-55830-0。
与人脑形态相关的血浆代谢标记的地图
抽象背景：代谢过程构成了大脑发育，功能和维护的基础。尽管积累了代谢在脑部健康中至关重要的作用的证据，但迄今为止，尚未全面研究代谢活性的循环标记与普通人群体内脑形态之间的联系。方法：我们对24,940个英国生物库参与者的代谢组和MRI数据进行了单变量回归，以估算249个循环代谢标记的个体和联合关联，并通过91种全球和区域皮质厚度，表面积，表面积和亚皮层体积进行了91次测量。我们研究了已鉴定的空间模式与神经递质的脑图的相似性，并利用孟德尔随机分组来发现代谢物与大脑之间的因果关系。结果：颅内体积和总表面积与循环脂蛋白和糖蛋白乙酰基高度显着相关，相关性最高为.15。具有混合效应方向的各个标记有很强的区域关联，其不同模式涉及额叶和颞皮质厚度，脑干和心室体积。门德尔随机化提供了双向因果效应的证据，其中大多数标记会影响额叶和时间区域。讨论：结果表明循环代谢标记与全球和区域脑形态的不同模式之间的双向双向因果关系很强。产生的协会地图集提供了更好地理解代谢途径在结构性大脑发育和维持中的作用，包括健康和疾病。
基因组缺失和重复对人脑皮质的认知能力的镜像
此预印本版的版权持有人于2025年1月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.06.630955 doi：biorxiv preprint
使用大语言模型揭示人脑中的多层次和多模式语义表示
在最近的研究中，研究人员使用了大型语言模型（LLM）来探索大脑中的语义表示。但是，他们通常分别评估了不同级别的语义内容，例如语音，对象和故事。在这项研究中，我们使用功能磁共振成像（fMRI）记录了大脑活动，而参与者则观看了8.3个小时的戏剧和电影。我们在多个语义级别注释了这些刺激，这使我们能够为此内容提取LLM的潜在表示。我们的发现是LLMS比传统语言模型更准确地预测人脑活动的结果，尤其是对于复杂的背景故事。此外，我们确定了与不同语义表示相关的不同大脑区域，包括多模式视觉 - 语义表示，这突出了同时建模多级和多态语义表示的重要性。我们将使我们的fMRI数据集公开使用，以促进对LLM与人脑功能保持一致的进一步研究。请在https://sites.google上查看我们的网页。com/view/llm and-brain/。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
第一次使用psilocybin后的人脑会改变
该预印本版的版权持有人于2024年10月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.10.11.617955 doi：Biorxiv Preprint