猕猴的腹侧额叶皮层由一组解剖上异质和高度相互联系的区域组成。总的来说,这些领域与许多高级情感和认知过程有关,最著名的是对决策的适应性控制。尽管有这种欣赏,但对在决策过程中腹侧额叶皮质的细分如何相互相互作用几乎没有什么了解。在这里,我们通过分析从猕猴中猕猴中的八个解剖学上定义的细分记录的数千个单个神经元的活性来评估区域之间的功能相互作用,这些神经元的腹侧额叶皮质的八个分区,用于执行视觉引导的两种选择性概率的任务。我们发现,刺激和奖励分娩的开始全球增加了腹侧额叶皮层之间的通信。在暂时特定的暂时性交流是通过区域之间的独特活动子空间发生的,并取决于决策变量的编码。特别是,12L和12o区域与其他区域的连接性最高,同时更有可能从腹侧额叶皮质的其他部分接收信息,而不是发送。这种功能连接的模式表明,这两个领域在决策过程中整合各种信息来源的作用。综上所述,我们的工作揭示了在决策过程中动态参与的腹侧额叶皮层的解剖连接细分之间的相互交流的特定模式。关键字:腹侧额叶皮质,轨道额皮层,渐变岛,奖励,决策,选择,结果,功能连接性介绍灵长类的腹侧额叶皮层在指导决策过程中指导自适应行为方面起着核心作用。When making a choice, neural activity within orbitofrontal cortex (OFC) and ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC) represents the different attributes associated with the available options, such as the amount, effort, delay, risk, or probability that the option might be able to be obtained (Tremblay and Schultz, 1999; Padoa-Schioppa and Assad, 2006; Kennerley and Wallis, 2009年;The OFC and vlPFC, are not, however, anatomically homogeneous areas and each encompasses a number of distinct subdivisions that have been defined on the basis of sulcal anatomy, cytoarchitecture, and receptor density (Walker, 1940; Barbas and Pandya, 1989; Morecraft et al., 1992; Carmichael and Price, 1994; Rapan et al., 2023).最重要的是,解剖学跟踪研究表明,这些细分中的每一个都从大脑其他部位收到一套独特的投影(Barbas and Pandya,1989; Carmichael and Price,1995a,1995b,1996)。我们以前的神经生理记录研究还报道了腹侧额叶皮层(Stoll and Rudebeck,2024a)跨越腹部额叶细分的可分离编码模式,并且编码中的这种差异似乎
Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
必需。屏幕可以按照制造商说明安装在墙壁或天花板上。屏幕应这样安装,即如果屏幕表面延伸至 7' AFF 以下,则其最大距离为 4 英寸,或为清除相邻墙壁障碍物所需的最小标称距离。安装必须支撑屏幕的重量以及屏幕操作期间施加的任何动态负载。对于安装在空心墙上的屏幕,支架应固定在表面安装的连续 1x 木板上,后面有遮挡物(油漆或染色剂)。延伸屏幕的中心应符合 PART ID 和 PART III-D 中描述的视角。有关屏幕尺寸,请参阅 AVIXA DISCAS (ANSI/INFOCOMM v202.01:2016) 应考虑照明控制以提高屏幕可见度。
尽管承认执行控制对学习和行为的重要性,但由于它在儿童社会环境的背景下展开,因此缺乏研究绘制其发育轨迹。使用前瞻性的序列设计,本研究描述了与儿童性别和社会资源有关的抑制性控制和认知灵活性的生长轨迹。在3、3.75、4.5和5.25岁的年龄中,使用Shape School(均置于均匀的执行控制量衡量基线,抑制性控制和认知灵活性条件的逐步衡量的量度量度)评估了来自广泛社会背景的儿童(n = 388)。在研究条目中收集了儿童近端获取学习资源和社交网络支持的衡量标准。的发现显示,对于所有形状的学校条件,准确性和速度都取得了可观的提高,这些收益在3至3.75岁之间的加速度尤其加速。抑制控制的改善比柔性开关的抑制作用更快。与年龄相关的错误和形状学校的自我纠正模式的差异也表明,在幼儿期间支持执行绩效的基础过程的定性变化。学习资源较少的家庭的儿童表现出抑制作用和认知灵活性表现的细微滞后,尽管幼儿园进入年龄持续存在,尽管逐渐地赶上了他们在非执行非执行的基线任务条件方面更具优势的同龄人。该研究提供了早期发展
摘要:在过去的二十年中,研究人员一直在探索与碳纳米管(CNT)合并形状内存聚合物(SMP)的潜在好处。通过将CNT作为SMP中的加固,它们的目的是提高机械性能并提高形状固定性。然而,CNT的显着内在特性也为驱动机制(包括电 - 热反应)开辟了新的途径。这为开发软驱动器的可能性开辟了可能性,这些动力器可能会导致组织工程和软机器人技术等领域的技术进步。SMP/CNT复合材料提供了许多优势,包括快速驱动,遥控,挑战性环境中的性能,复杂的形状变形和多功能性。本综述提供了过去几年对具有热固性和热液基质的SMP/CNT复合材料进行的研究的深入概述,重点是CNT对纳米复合材料对外部刺激的反应的独特贡献。
为了促进从体内磁共振成像 (MRI) 中进行稳健和精确的 3D 血管形状提取和量化,本文提出了一种新型的多尺度知识转移视觉变换器 (即 KT-ViT) 用于 3D 血管形状分割。首先,它以独特的方式在 U-net 架构中将卷积嵌入与变换器相结合,该架构同时以多尺度方式使用卷积层响应局部感受野和使用变换器编码器响应全局上下文。因此,它本质上丰富了局部血管特征,同时促进了全局连通性和连续性,从而实现更准确、可靠的血管形状分割。此外,为了能够使用相对低分辨率 (LR) 的图像来分割细尺度血管形状,设计了一种新颖的知识转移网络来探索数据的相互依赖性,并通过集成多级损失函数,将从高分辨率 (HR) 数据中获得的知识自动转移到多个级别的低分辨率处理网络,包括多尺度特征级和决策级。 HR 图像变换器网络所具有的精细血管形状数据分布建模能力可以转移到 LR 图像变换器,以增强其对精细血管形状分割的知识。在公共图像数据集上的大量实验结果表明,我们的方法优于所有其他最先进的深度学习方法。
空间分布的基因活动如何转化为细胞极性和生长模式,从而产生多种形式的多细胞真核生物,这一点仍不清楚。在这里,我们表明,转录因子杯形子叶 1 (CUC1) 的物种特异性表达是两种相关植物物种之间叶形差异的关键决定因素。通过结合延时成像、遗传学和建模,我们发现 CUC1 充当极性开关。该开关通过转录激活影响生长素转运蛋白极性的激酶来调节叶形,生长素转运蛋白通过与激素生长素的反馈来模式化叶片生长。因此,我们发现了一种机制,通过将物种特异性转录因子表达与细胞水平极性和生长联系起来,跨越生物尺度,形成不同的叶形。
摘要。纳米技术的进步使生产最少的工具和设备成为可能,可用于控制微量的UID。目前,在各种ELDS的科学家的关注中心,此类系统被称为微管系统。此外,能够精确控制粒子形式和大小的纳米颗粒的能力至关重要。这项研究的主要目的是查看以喷嘴的微通道是否可以用于通过COMSOL Multiphysics 5.4软件培养基合成多碳酸酯(PCL)聚合物纳米粒子。在这项研究中,液滴离开喷嘴并进入主通道后的速度和静态压力,以及液滴的大小,形状,分布和重量。据透露,该通道的设计使液滴能够保持其稳定的结构。最后,结果表明,在0.00305秒的时间步长之后,液滴在大小和重量分布方面具有双重功能。形成了最大滴饱和质量,并且在0.01秒后,液滴直径大小显示出平稳状态。
摘要 - 世界人口正在增加,到2050年,其对食物,饲料,燃料和纤维的需求几乎一倍。面临环境挑战,劳动力短缺也对农业生产系统构成了至关重要的挑战。农作物生产中手动任务的自动化可能会提高效率,但也会导致农业实践的变化,以更有效地使用可用的土地。在本文中,我们解决了在具有挑战性的现实情况下(例如垂直农场)的机器人果实收获的问题,在垂直农场中,机器人感应和表演需要应对杂乱无章的环境。机器人果实的收获通常是通过直接检测传感器读数中的掌握点来完成的,传感器读数可以根据农作物收获的要求在果实本身或其花梗上进行。然而,掌握点检测并不总是可能的,因为理想的抓紧点可能隐藏在叶子或其他水果后面。我们的方法利用了形状的完成技术,使我们能够估算目标果实的完整3D形状,即使在强烈的遮挡下,它的姿势也可以估算其姿势。以这种方式,即使只有部分可见,我们也可以估计一个掌握点。我们评估了在一个真正的机器人操纵器中运行在垂直农场中的实际机器人操纵器,并采用不同的收获工具。我们的实验表明,与最竞争的基线相比,我们提议的管道平均将成功率提高了18.5个百分点,而不是依赖形状完成的基线。