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World File Search System分层结构
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
基于生成代理的建模可以在社交媒体模拟中复制友谊悖论吗？
基于生成代理的建模（GABM）是一种新兴的模拟范式，将大型语言模型的推理能力与传统的基于代理的建模相结合，以复制复杂的社交行为，包括在社交媒体上进行互动。虽然先前的工作集中在局部现象（例如意见形成和信息传播）上，但其捕获全球网络动态的潜力仍然没有被逐渐消失。本文通过通过友谊悖论（FP）的角度分析基于GABM的社交媒体模拟来弥补这一差距，这是一种违反直觉现象，平均而言，个人的朋友比朋友的朋友少。我们为社交模拟的GABM框架提出了一个框架，其特征是模仿具有不同个性和兴趣的真实用户的生成代理。使用美国2020年选举和Qanon阴谋的Twitter数据集，我们表明FP自然出现在GABM模拟中。与现实世界的观察一致，模拟揭示了一个分层结构，在该结构中，代理优先与其他表现出更高活动或影响的人相连。此外，我们发现不频繁的连接主要驱动FP，反映了真实网络中的模式。这些发现将GABM验证为建模全球社交媒体现象的强大工具，并通过对用户行为进行细微的分析来强调其推进社会科学的潜力。
在聚会岛上建模纳巴氏和katabatic流
摘要这项研究研究了聚会岛上的热环流（21°07'S 55°32'E），重点是该地区的复杂地形。分析了来自Bio -Maïdo运动的观察结果，以及使用Mesonh模型进行了2天的高分辨率模拟，以了解热驱动机制。该模拟的水平分辨率为100 m，并采用垂直拉伸的网格，在最低水平下达到1 m的分辨率。确定了两个不同的风度，其特征是夜间30 m厚的层内盛行的katabatic流，而白天在150至200 m的层中表现出一个分离的流动。通过对表面测量结果进行验证确认了模拟，从而实现了热风循环的详细研究。结果表明，贸易风的强度显着影响热循环的发展。复杂的分层结构。在7 m s -1的强度下，贸易风阻止了坡度上的热环流的发展，并导致局部和区域循环之间的收敛区的出现。对微风建立期的分析表明，katabatic流量在35分钟内稳定，比整形流动更快，这需要110分钟。动量和热预算分析提供了对热循环的主要驱动因素的见解：浮力加速，受解剖流量开始期间局部表面加热的影响以及在katabatic流量开始期间局部表面冷却。
树引导的稀有功能选择和电子健康记录数据逻辑聚合
在分析电子健康记录（EHR）数据时，通常会遇到具有大量稀有二进制特征的统计学习，尤其是在具有先前医疗诊断和程序的疾病建模时。处理所产生的高度稀疏和大规模的二进制特征矩阵是众所周知的具有挑战性的，因为传统方法可能缺乏测试和模型拟合中的不一致性，而机器学习方法可能无法产生可解释的结果或临床上有意义的风险因素。为了改善基于EHR的建模并利用疾病分类的自然分层结构，我们提出了针对大规模回归的树木制定特征选择和逻辑方法，具有稀有的二进制特征，在这种情况下，不仅通过稀疏追求来实现降低尺寸，而且还可以通过与逻辑启动子进行逻辑启动子来实现。我们将组合问题转换为线性约束的正则化估计，该估计可以通过理论上的构造实现可扩展的计算。在具有EHR数据的自杀风险研究中，我们的方法能够选择和汇总以诊断疾病的诊断层次结构为指导的先前的心理健康诊断。通过平衡EHR诊断记录的稀有性和特异性，我们的策略都改善了预测和解释。我们确定了重要的高级类别和心理健康状况的子类别，并同时确定每个人都需要与自杀风险相关的特异性水平。
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抽象的预测处理已被提出为所有认知基础的单个统一计算，支持者认为所有心理现象都可以解释为这种机制的后果。该理论启发了许多认知科学家和神经科学家，但目前没有发育机制可以解释婴儿如何开始感知和了解世界。相反，它将人类认知视为存在于具有观察和世界知识史的完全发达的成年人中。在目前的表述中，预测处理仅允许根据以前的经验存在期望的感知，因此不允许婴儿永远进行第一个观察。在本文中，我们提出了一个可能的起点，婴儿可以从中开始开发预测模型，以及使婴儿能够对学习所需的预测模型进行一系列认知操作所需的工具包。我们提出的起点是一组低精度，低水平的细节预测，几乎没有分层结构，这是非常迅速的更新以反映婴儿的早期环境。该工具包包含一系列操作，称为结构学习，这些操作适用于模型，以允许构建类似成人的层次模型。这些修改是发展科学家能够采用预测处理框架并从其优势中受益的必要条件，也需要预测性处理，以便能够解释所有人类认知，这些认知本质上必须包括发展。
新兴认知能力的潜在结构
众所周知，从儿童期到成年的遗传因素最多占认知变异性的70％。但是，对生命的第一年知之甚少。这项研究研究了婴儿早期新兴认知和运动能力不同领域的个人变异性的病因因素，以及遗传和环境影响在何种程度上是独特的或在不同领域共享的。我们比较了多变量双胞胎模型基于5个月大的单卵和二氮基双胞胎的社区样本中的穆伦早期学习量表（MSEL）的五个量表（n = 567）。结果表明了一个分层病因结构，因此，一般的遗传潜在因子占了新出现的认知和运动能力不同领域的差异的54％（a = 0.54，terval ci = [0; 0.82]的信心）。我们还发现了针对早期运动和语言发展的其他遗传影响。与以前对年长儿童的发现不同，我们没有发现共享环境对共享因素的重大影响（C = 0，CI = [0，0.57]）或任何特定的量表。此外，包括测量误差在内的独特环境的影响是中等且具有统计学意义的（E = 0.46，CI = 0.18; 0.81]）。这项研究为新兴认知不同领域的统一分层结构提供了有力的证据。证据表明，我们称之为婴儿G的单一常见病因因素有助于一系列不同的能力，这支持了这样一种观点，即在年轻婴儿中，内在和一般的神经发育过程是特定领域可观察到的行为差异的关键驱动因素。
两个/quasi-two二维钙钛矿基于异质结构
抽象的二维（2d）/Quasi-2d有机无机卤化物钙钛矿被视为自然形成的多个量子孔，其由长的有机链分离出来的无机层，这些层被长的有机链分离出来，这些链条表现出分层结构，大激子结合能，强大的非线性光学效应，强烈的非线性光学效应，可调节的频带通过层次或化学构图，并改善了层次或化学的构图，改善了构图，并改善了稳定的构图，并改善了稳定性。长长的有机链的广泛选择endows 2d/quasi-2d perovskites具有可调电子偶联强度，手性或铁电特性。尤其是，2D/Quasi-2d Perovskites的分层性质使我们能够将它们去角质以与其他材料集成以形成异质结构，这是光电设备的基本结构单元，这将极大地扩展了2D/Quasi-2d perovskites的多样性的功能。在本文中，回顾了2D/Quasi-2d钙钛矿的最新成就。首先，引入了2D/Quasi-2d Perovskites的结构和物理性质。然后，我们讨论了基于2D/Quasi-2d钙钛矿的异质结构的构建和表征，并突出了构造的异质结构的显着光学特性。此外，2D/Quasi-2d钙钛矿的潜在应用基于光伏设备，发光设备，光电轨道/光传递器和Valleytronic设备是
shang，jing，s
由于全球对现代技术的便携式电源需求的增长，含LI的电池（LB）作为常规能源的新型替代方案正在迅速增加。将LB的大规模整合到每日电子设备中，从手机[1]到电动汽车，[2]可以大大减少温室气体的排放，减少有毒重金属的使用，并进一步使绿色技术能够保留环境。 尤其是引入便携式锂离子电池已经彻底改变了绿色能源的储存（例如，从太阳能或风能转换）并减少了整体能源消耗。 [3,4]然而，一方面，提高了锂离子电池的能源存储能力，能源密度和效率，并解决了环境可持续性和制造成本的问题，另一方面，必须确定新的新替代材料和设计。 在过去的二十年中，源自分层结构（例如石墨）的纳米材料的出现导致它们大量融合到能源行业的各个部门，尤其是LB生产。 [5 - 8]不同的基于碳的纳米形态，例如碳纳米管（CNT），石墨烯和石墨烯量子点（GQDS），已广泛用于改善锂离子电池的性能。 石墨烯的出色电特性（10 000 cm 2 V 1 S 1）[9-11] [9-11]在改善电极电导率[12]以及电解质的离子电导率方面引起了极大的兴趣。将LB的大规模整合到每日电子设备中，从手机[1]到电动汽车，[2]可以大大减少温室气体的排放，减少有毒重金属的使用，并进一步使绿色技术能够保留环境。尤其是引入便携式锂离子电池已经彻底改变了绿色能源的储存（例如，从太阳能或风能转换）并减少了整体能源消耗。[3,4]然而，一方面，提高了锂离子电池的能源存储能力，能源密度和效率，并解决了环境可持续性和制造成本的问题，另一方面，必须确定新的新替代材料和设计。在过去的二十年中，源自分层结构（例如石墨）的纳米材料的出现导致它们大量融合到能源行业的各个部门，尤其是LB生产。[5 - 8]不同的基于碳的纳米形态，例如碳纳米管（CNT），石墨烯和石墨烯量子点（GQDS），已广泛用于改善锂离子电池的性能。石墨烯的出色电特性（10 000 cm 2 V 1 S 1）[9-11] [9-11]在改善电极电导率[12]以及电解质的离子电导率方面引起了极大的兴趣。[13]受这些基于碳的纳米材料，其他分层材料的纳米结构的启发，例如过渡金属二核苷（TMDS），[14]磷，[15]过渡金属碳（TMCS：TMC：e，例如，MXENES），[16]，[16]，[16]和NITRIDE（BORON NITRIDE（BN）[17] [17] [17] [17] [17]尤其是，由于与上述材料家族相比，由于其出色的热化学稳定性，高质子和离子汇率，高质子和离子汇率，高质子和离子汇率的可调性以及电子性能的可调性，BN在能源储能研究中的适用性已经快速增长。[18,19]在下一部分中，讨论了LB中BN纳米材料的重要性，并具有强调BN作为LB技术的未来候选部分的属性。同时，作者旨在检查H-BN的局限
构建狨猴大脑中的预测听觉序列层次
摘要 我们的大脑不断对感官输入做出预测，并将其与实际输入进行比较，通过大脑区域的层次结构传播预测误差，随后更新对世界的内部预测。然而，预测编码的基本特征、层次深度的概念及其神经机制仍未得到充分探索。在这里，我们结合功能性磁共振成像 (fMRI) 和高密度全脑皮层电图 (ECoG)，在听觉局部-全局范式中研究了狨猴的预测听觉处理的层次深度，其中刺激的时间规律被设计为两个层次。预测误差和预测更新被视为对听觉不匹配和遗漏的神经反应。使用 fMRI，我们确定了听觉通路上的层级梯度：中脑和感觉区域代表局部、较短时间尺度的预测处理，随后是联想听觉区域，而前颞叶和前额叶区域代表整体、较长时间尺度的序列处理。互补的 ECoG 记录证实了皮质表面区域的激活，并进一步区分了预测误差和更新信号，它们分别通过假定的自下而上的 γ 和自上而下的 β 振荡传输。此外，由于输入缺失而引起的遗漏反应仅反映了层级预测编码框架所特有的两个预测信号水平，证明了听觉、颞叶和前额叶区域自上而下的层级预测过程。因此，我们的研究结果支持分层预测编码框架，并概述了如何使用神经网络和时空动态来表示和安排狨猴大脑中听觉序列的分层结构。
社论：复合三明治材料的进步
三明治复合材料的概念是为了调整材料的强度和特定特性以获得量身定制的性能，但经常以多种模式恢复和应用。自然通常会应用它，在确保保护和柔和的核心的外骨骼之间进行了鲜明对比，允许各种动作，包括明智的流体传播，因此暗示着对整个系统的环境控制。尽管对适应性材料的开发是一种原始思想，但夹心复合材料越来越多地修饰和复杂，以增强其耐用性和功能的功能。这是该研究主题被构思的意义：查看对屏蔽皮肤和功能性核心之间这种二项式联系的某些研究主题的事实响应。这是收集的作品反映的，这确实代表了将自然概念与特定研究主题相关的需要，这些研究特定于三明治复合材料的性能。经常用作材料开发灵感的自然结构之一是贝壳，尽管它们的弯曲和分层结构更具体地提供了保护，同时阻碍了裂纹的繁殖。在Hu等人的工作中建立在此模型上。 分层的半导体结构确实通过基于氧化石墨烯和硫化钼的组装来通过提高换能器传感器的性能来实现刺激反应。在Hu等人的工作中建立在此模型上。分层的半导体结构确实通过基于氧化石墨烯和硫化钼的组装来通过提高换能器传感器的性能来实现刺激反应。真空吸力过滤允许尽可能多地重现生物壳的高韧性行为，以降低效果