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超快超声成像模式分析揭示了关节炎动物独特的动态大脑状态和强大的子网络改变
慢性疼痛病理是由周围和/或中枢神经系统的适应不良变化引起的，是一种影响 20% 欧洲成年人口的致残性疾病。更好地了解这种发病机制将有助于确定新的治疗目标。最近，从大脑网络之间连贯的低频血流动力学波动中提取的功能连接 (FC) 为研究大规模大脑网络及其在神经/精神疾病中的破坏提供了一种强有力的方法。对 FC 的分析通常是对随时间推移的平均信号进行的，但最近，对 FC 动态的分析也提供了新的有希望的信息。考虑到持续性疼痛动物模型的局限性以及它们作为增进我们对慢性疼痛致病性神经生物学基础的理解的有力工具，本研究旨在通过使用功能性超声成像（一种具有独特时空分辨率（100 μ m 和 2 ms）和灵敏度的神经成像技术）来确定临床相关的持续性炎症疼痛（佐剂性关节炎）动物模型中功能连接的变化。我们的研究结果显示，关节炎动物的 FC 发生了显著变化，例如躯体运动 (SM) 网络的一个子部分，发生在疾病开始后数周。此外，我们首次证明通过超声评估的动态功能连接可以为我们定义为大脑状态的动态模式提供定量和可靠的信息。虽然主要状态由 SM 网络中血流动力学波动的整体同步组成，但关节炎动物在统计上花费更多时间处于其他两种状态，其中发炎后爪的初级感觉皮层的波动与 SM 网络的其余部分不同步。最后，将 FC 变化与个体动物的疼痛行为相关联表明 FC 改变与疼痛的认知或情感方面之间存在联系。我们的研究引入了 fUS 作为一种新的转化工具，以增强对慢性疼痛主要临床前模型中动态疼痛连接组和大脑可塑性的理解。
亚太地区航空电信网络...
航空电信网络 (ATN) 是一个全球互联网络，为自动化系统提供必要的数字通信，包括：空中交通服务通信 (ATSC)、航空运行控制 (AOC)、航空管理通信 (AAC) 和航空旅客通信 (APC)。ATN 由网络基础设施和应用程序组成，为地对地 (G/G) 和空对地 (A/G) 服务提供全球通信。ATN 网络的主要组成部分是路由器（中间系统：IS），包括 G/G 路由器和 A/G 路由器，以及通信子网络，包括空对地和地对地子网络。ATN 应用程序包括上下文管理 (CM)、控制器-飞行员数据链路通信 (CPDLC)、空中交通服务消息处理服务 (AMHS) 等。应用程序由终端系统 (ES) 托管。航空固定电信网络 (AFTN) 和信息交换系统正逐步被区域 ATN 地面网络和 AMHS 取代。本文件介绍了亚太地区的 AMHS 系统。
人工智能的工程应用
为了降低工程设计中的计算成本，昂贵的高保真仿真模型通常用数学模型来近似，这些数学模型被称为元模型。典型的元建模方法假设昂贵的仿真模型是黑盒函数。在本文中，为了提高元模型的准确性并降低构建元模型的成本，利用有关工程设计问题的知识来帮助开发一种新的元模型，称为因果人工神经网络（causal-ANN）。利用设计问题固有的因果关系将 ANN 分解为子网络，并利用中间变量的值来训练这些子网络。通过涉及设计问题的知识，因果 ANN 的准确性高于假设黑盒函数的传统元建模方法。此外，可以利用因果 ANN 的结构和贝叶斯网络理论从因果 ANN 中识别出有吸引力的子空间。本文还讨论了因果图保真度和设计变量相关性的影响。工程案例研究表明，只需少量昂贵的模拟即可准确构建因果 ANN，并且可以直接从因果 ANN 中识别出有吸引力的设计子空间。
可解释的人工智能是一场与模型复杂性的竞赛吗？
联结主义的复兴和巨大成功创造了一个以数据集大小、模型复杂度（以参数或权重的数量衡量）和计算时间为王的体系。深度学习模型性能的爆炸式提升伴随着模型复杂度和计算成本的爆炸式增长。有人认为，这些大型、昂贵的模型可能实际上没有必要。彩票假说 [1] 认为，较大的模型表现更好，因为它们更有可能包含有利于随机初始化的参数。因此，随机初始化的网络可能包含一个小得多的子网络，经过单独训练，该子网络的性能可以与原始网络相媲美。修剪这些模型是一个活跃的研究和辩论领域 [2,3]。尽管如此，较大模型在经验上更优异的性能使得杰出的研究人员得出结论：“利用计算的通用方法最终是最有效的”（萨顿的“惨痛教训”[4]）。 “扩展假设”认为，一旦找到合适的基本架构，我们只需实例化该架构的较大版本，即可生成任意级别的智能。因此，神经网络结构的操纵和表达已成为机器学习研究界的首要关注点，尽管也饱受批评。
分布式量子计算的最佳随机资源分配
摘要 —随着互联量子计算机即分布式量子计算 (DQC) 的出现，多台量子计算机现在可以通过量子网络协作执行大量复杂的计算任务。然而，DQC 面临共享量子信息的问题，因为它不能在量子计算机之间克隆或复制。得益于先进的量子力学，量子计算机可以通过量子网络传输量子信息。然而，由于 DQC 的能力和特性（例如不确定的量子比特保真度和量子信道噪声），有效利用量子资源（例如量子计算机和量子信道）面临挑战。在本文中，我们提出了一种基于随机规划的 DQC 资源分配方案，以最小化量子资源的总部署成本。本质上，两阶段随机规划模型被制定来处理量子网络中量子计算需求、计算能力和保真度的不确定性。性能评估证明了所提方案的有效性和能力，能够平衡量子计算机和按需量子计算机的利用率，同时最大限度地降低不确定情况下的总体配置成本。索引术语——分布式量子计算、量子网络、资源分配、随机规划