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M3：飞行轨迹间空间关系的视觉探索
摘要 异常值检测与聚类是轨迹分析的重要内容。尽管目前已有许多算法被提出来解决这些问题，但它们缺乏与可视化的结合，无法将人类智能融入分析过程。我们提出了一个可视化框架M3，该框架通过三个相互协调的视图将数据挖掘算法与可视化技术相结合：地图、MST和FSDMatrix。地图视图显示轨迹的空间信息。MST是一棵最小生成树，它表示轨迹之间的关系。在MST中，每个节点代表一条轨迹；节点之间的边表示轨迹之间的Fre´chet距离。FSDMatrix显示一个成对的自由空间图矩阵，以协助检测异常值和聚类轨迹。这三个视图相互影响。通过案例研究，我们讨论了该框架的适用性并展示了它带来的便利。
间充质干细胞调节免疫系统
抽象的MSC是具有多能分化潜力和免疫抑制能力的多能干细胞。因此，MSC在再生医学中起着重要作用；对其调节免疫反应机制的研究还将导致治疗免疫疾病的新策略。研究表明，MSC可以通过分泌细胞因子或细胞对细胞接触来调节适应性和先天免疫，并发挥免疫抑制作用。此外，MSC的细胞外囊泡分泌也是重要的免疫调节机制。MSC需要在体外进行培养，然后才能调节免疫力。已经表明，培养过程中MSC的预处理可以提高细胞存活率并进一步提高免疫调节的能力。在本文中，讨论了调节免疫反应的MSC的机制，以加深对调节免疫力的MSC的理解。
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
计算和国家间传输系统费用
4.12如果任何DIC未能根据规定的时间范围内提交数据，则IA/ RLDC应通过从其他替代来源获取此类信息来准备基本网络。替代来源可以是NLDC SCADA/ SEM数据/最新更新的基本案例/最新的TTC-ATC基本案例，适用于相应的计费期。4.13如果缺少网络数据的一部分，则根据可用的数据和/或引用Power System研究中发布的标准，例如CEA传输计划标准。4.14 RLDC应为IA提供准备的基本网络，以进一步准备所有印度基本网络，以计算计算计费期的每个计费期的ISTS费用和损失。4.15 ia应准备全印度基本网络，并应在计费期之后的每个月15日向所有DICS提供审查和评论，如果
用于条件间转移的自适应空间滤波
信号的非平稳性变化且通常与类别相关，这是将脑电图 (EEG) 认知工作负荷估计的常见发现从实验室实验转移到现实场景或其他实验时面临的一大挑战。此外，脑信号反映的实际认知工作负荷是否是估计的主要贡献，还是具有辨别力和与类别相关的肌肉和眼部活动（可能是工作负荷水平变化的次要影响），这通常仍是一个悬而未决的问题。在本研究中，我们研究了一种基于波束成形的适应变化设置的空间滤波新方法。我们将其与无空间滤波和常见空间模式 (CSP) 进行比较。我们在拖船模拟器上使用真实的操纵任务以及听觉 n-back 次要任务作为两种不同的条件来诱导专业拖船船长的工作负荷变化。除了典型的条件内分类外，我们还研究了不同分类方法在 n-back 条件和操纵任务之间转移的能力。结果表明，在具有挑战性的迁移设置中，所提出的方法比其他方法具有明显优势。虽然在两种情况下（22% 和 10%），无滤波平均导致条件内归一化分类损失最低，但我们使用自适应波束形成（30% 和 18%）的方法与 CSP（33% 和 15%）的表现相当。重要的是，在从一种设置转移到另一种设置时，无滤波和 CSP 导致性能接近偶然水平（45% 到 53%），而我们的方法则是唯一能够在所有其他场景（34% 和 35%）中进行分类的方法，与偶然水平有显著差异。场景中信号成分的变化导致需要调整空间滤波才能进行迁移。使用我们的方法，迁移是成功的，因为滤波针对神经成分的提取进行了优化，并且对其头皮模式的额外研究主要揭示了神经起源。有趣的发现是，模式在不同条件之间略有变化。我们得出结论：低归一化损失的方法依赖于眼睛和肌肉活动，这种方法在一定条件下可以成功进行分类，但在分类器转移中会失败，因为眼睛和肌肉的贡献高度特定于条件。
全向卫星间光通信器 (ISOC)
全向卫星间光通信器 (ISOC) 项目的目标是设计一种紧凑、轻便、节能的通信器模块，供太空卫星间使用。该模块将实现连续光通信，同时进行数据传输和接收，数据速率高达 1Gbit/s，适用于相距 200 公里的小型航天器。为了实现这一目标，需要设计一个具有全球面覆盖视场 (FOV) 的数据通信器。拟议的 ISOC 是一个十二面体几何阵列，由芯片级、基于 MEMS 的无万向节扫描镜组成，可提供可调节的光束指向和球面 FOV 覆盖，以便在任意相对位置的多个小型航天器之间进行不间断的数据传输。这种设计消除了已知的指向问题，并将实现多颗卫星之间的数据中继和相对导航控制。
识别社会认知的个体间差异
尽管社会认知缺陷是自闭症谱系障碍的核心特征，但个体社会表现存在很大差异，其神经基础仍未得到充分研究。在这里，我们使用眼动追踪客观测量了 25 名自闭症儿童（8.5 ± 3.8 岁）社会感知的个体间变异性及其与白质微结构的相关性，用扩散张量成像 MRI 测量。除了证实自闭症谱系障碍患者的社会感知缺陷外，我们还与 24 名正常发育对照者（10.5 ± 2.9 岁）进行了比较，结果显示自闭症谱系障碍患者的这种行为存在很大的个体间差异。全脑分析显示，在自闭症谱系障碍组和正常发育组中，注视眼睛的次数与分数各向异性值之间存在正相关性，主要在右侧和左侧上纵束中。在自闭症谱系障碍儿童中，右侧和左侧下纵束也观察到了相关性。重要的是，在右下纵束前部（主要是右前颞区）观察到了组别和注视次数之间的显著相互作用。补充区域中的这种额外相关性表明存在补偿性大脑机制，这可能有助于提高自闭症谱系障碍儿童的社交感知能力。
随时间变化的量子状态是独一无二的 - DR-NTU
传统的量子理论框架对空间和时间的处理方式截然不同，它通过量子通道表示时间相关性，通过多部分量子态表示空间相关性——这是经典概率论中不存在的不平衡现象。自从 Leifer 和 Spekkens [ Phys. Rev. A 88 , 052130 (2013) ] 在其开创性著作中呼吁对量子理论进行因果中性的表述以来，人们进行了许多尝试来纠正这种不对称，他们提出了一个量子系统随时间变化的动态描述，该系统被一个静态量子态所封装，但并没有就哪一个最合适达成明确的共识。在本文中，我们提出了一组可操作的量子态随时间变化的公理，以替代 Fullwood 和 Parzygnat [ Proc. R. Soc. A 478 , 20220104 (2022) ] 提出的公理，我们表明后者无法随时间诱导出唯一的量子态。我们提出的公理更适合描述任何超过两点的时空区域的量子态。通过这种重新表述，我们证明了 Fullwood-Parzygnat 状态随时间唯一地满足所有这些操作公理，统一了量子系统的二分时空相关性。
redalyc。来自... div>的间充质干细胞
1由哥伦比亚国立大学国家研究部门资助的项目。 div>*细菌学家，MSC（C）。 div>卫生和动物生产的毕业生。 div>微生物学和流行病学小组。 div>兽医和Zootechnics的学院。 div>哥伦比亚国立大学。 div>电子邮件：nbrianog@unal.edu.co ** DMV，MSC，PhD。 div>相关教授。 div>遗传学研究所主任。 div>哥伦比亚国立大学。 div>电子邮件：vjveraa@unal.edu.co *** DMV，MSC，PhD。 div>相关教授。 div>兽医和Zootechnics的学院。 div>哥伦比亚国立大学。 div>电子邮件：lcvillamilj@unal.edu.co接收日期：2006年11月28日。批准日期：2007年2月7日。
机器学习异质催化的原子间潜力
尽管现代催化行业的发展很快，但催化剂设计仍主要基于反复试验的实验手段。结果，催化剂开发和商业化的时间表可能需要10到20年。[1]理解催化中所述的微观机制被认为是催化行业的重要方面，即缩短开发新的异质催化剂的时间范围，其中在催化过程中涉及多个阶段。为促进催化剂，原子建模的结构 - 特性关系的理解，例如，基于力场的依赖计算和经典分子动力学（MD）模拟，已广泛用于探索催化机制和新型异构催化剂的催化机制和设计。在许多情况下，催化过程的原子建模取决于构成催化系统的多体系统的大量能量和力评估。需要考虑明确溶剂的效果，或者需要对纳米颗粒催化剂的尺寸依赖性特性进行建模时，问题就会变得更加复杂，这可以使基于密度功能理论（DFT）基于模拟的模拟可行。[2]因此，我们看到了MLIP在催化研究中的相对较高的应用，例如用于研究催化剂的吸附性能，结构预测和动力学。[3–5]