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强大而局部的复发控制跨大脑区域神经活动的维度
大脑包含天文数量的神经元，但1是他们的集体活动才是大脑功能的基础。这种集体活动3个储藏的自由度的2个自由度（其维度）是神经动力学和计算的基本sig-4性质（1-7）。然而，5尚不清楚是什么控制了生物-6逻辑大脑中的这种维度，尤其是复发性7突触网络是否发挥作用（8-10）。通过分析高8个密度神经偶像记录（11），我们认为9个小鼠皮层的区域以敏感的状态运行，这使这10个突触网络在控制维度-11 ality中具有非常重要的作用。我们表明，这种控制是在跨时间表达的，这是具有不同维度13个状态的状态之间的12个活动过渡。此外，我们表明控制是通过突触网络的14个高度可拖动的特征介导的。然后，我们通过大量的突触生理数据集分析了15个这些关键特征（12）。16根据细胞类型的特定网络量化了这些特征17基序，我们发现影响尺寸尺寸的突触模式在小鼠和人的大脑中都普遍存在。因此，19个本地电路系统地扩大了扩展，以帮助控制大脑网络可能探索和利用的20个自由。21
使用环境了解非马克维亚开放量子系统
在模拟开放量子系统时，追踪自由度是必要的程序。是推导可拖动的主方程的重要步骤，它代表了信息丢失。在系统之间存在强烈相互作用的情况下，自由群体的环境程度这一损失使得理解动态具有挑战性。这些动力学在孤立的情况下没有时间 - 局部描述：它们是非马克维亚语和记忆效应的诱导复杂的效果，这些复杂效果很难解释。为了解决这个问题，我们在这里展示了如何使用任何方法计算的系统相关性来推断高斯环境的任何相关函数，只要系统与环境之间的耦合是线性的。这不仅允许重新构建系统和环境的全部动力，而且还可以为研究系统对环境的影响而开放。为了实现准确的浴缸动力学，我们利用了模拟系统动力学的数值精确方法，该方法基于代表该开放量子系统的过程张量的张量网络的构建和收缩和收缩。使用此功能，我们能够准确地找到任何系统相关功能。为了证明我们方法的适用性，我们显示了当耦合到受阳性驱动器的两级系统时，热量如何在波音浴的不同模式之间移动。
树突状细胞和隐孢子虫 - 数字共享@Becker
摘要：宿主免疫反应是对隐孢子虫病的有效控制所必需的。imity，在这种情况下，它是由先天性和适应性免疫反应介导的。树突状细胞是先天性和适应性免疫之间的关键联系，并参与防御隐孢子虫感染之间。虽然效应器机制各不相同，但人类和小鼠都依靠树突状细胞来感测寄生虫和限制感染。最近，使用小鼠适应的菌株C. parvum和小鼠特异性菌株C. thzzeri提供了可拖动的系统来研究树突状细胞在小鼠中针对该寄生虫的作用。在这篇综述中，我们概述了隐孢子虫感染期间先天免疫作用的最新进展，主要关注树突状细胞在肠粘膜中的作用。需要进一步的工作才能了解树突状细胞在T细胞激活中的作用并探索相关的分子机制。在感染期间，在树突状细胞中激活类似受体的受体信号传导的隐孢子虫抗原的鉴定也是未来研究的问题。对隐孢子虫病中免疫反应的深入了解将有助于发展有针对性的预防性和治疗性干预措施。
神经调节中的准危机近似
摘要。我们定义并解释了用于电气和磁刺激的现场建模的准近似（QSA）。神经调节分析管道包括离散阶段，当通过给定的刺激剂量计算在组织中产生的电场和磁场时，QSA专门应用。QSA简化了建模方程，以支持可拖动的分析，增强的理解和计算效率。QSA在神经调节中的应用是基于四个基本假设：（A1）无波传播或在组织中的自我诱导，（A2）线性组织特性，（A3）纯电阻性组织和（A4）非分散性组织。由于这些假设，每个组织都被分配一个固定的电导率，并且为磁场的空间分布求解了简化的方程（例如，拉普拉斯方程），该场分布与田间的时间波形分开。认识到电组织特性可能更为复杂，我们解释了如何并行或迭代管道嵌入QSA以模型频率依赖性或电导率的非线性。我们调查了QSA在特定应用中的历史和有效性，例如微刺激，深脑刺激，脊髓刺激，经颅电刺激和经颅磁刺激。在使用QSA模型或测试其极限时，神经调节中QSA的精确定义和解释对于严格至关重要。
Trabajo FindeMáster-Riuma校长
滑动是一种运动系统，其特征是独立驾驶地面车辆的平行胎面。转弯需要向每个胎面命令不同的旋转速度，这激发了内部胎面在转弯中刹车的外部胎面，相反，该胎面被外部拖动。因此，外胎面滑动，即，它的进展要小于其旋转速度给出的位移，并且内部滑动，即它的旋转速度比预期的要多。当车辆在现场转动时，理想情况下，胎面速度相反，两个胎面上都会滑动。仅当两个胎面都具有相同的旋转速度时，不会发生滑动或打滑（在直线运动期间）。可以使用轨道或几个机械链接的轮子建造滑动车辆的胎面。主要区别在于它们与地面的接触斑，轨道比车轮要大得多，从而导致摩擦更高，并且在不规则的地形上具有更好的牵引力[1]。每侧的车轮数通常在两到四个之间变化，是胎面的行为，距离更接近轨道。由于它的机械简单性和高可操作性，载人[2]和无人驾驶[3]地面车辆通常都采用了滑动运动。滑动移动机器人的现场应用包括检查[4]，采矿[5]，农业[6] [7]，搜救[8]和林业[9]等。尽管如此，这种机制意味着高功率要求[10] [11]，并使动态建模更加复杂[12] [13]。此外，在倾斜的地形上运行[14] [15]，
电动汽车转换
制造更清洁和更多经济车辆的方向之一是采用电动汽车概念。因此，内燃机Nissan Micra车辆被转换为电池电动汽车。重新设计了汽车的动力列车，以使用直流电动机来代替现有的内燃机，并给出了普通汽车的齿轮比。通过考虑滚动，梯度和空气动力学电阻来确定电动机的功率额定值，这使得总的拖动努力为12190.84 N.然后确定设计的功率额定值为8 kW，并使用此值来选择提供所需电流的电池数量，以达到运营的充分范围。为了平衡汽车的重量，电池架位于重心后面，使开发的车辆具有中性的转向特性。在安装电动机，逆变器和电池后，电池通过可变频率驱动器与AC电机和电位器平行于逆变器，并平行于逆变器。然后对车辆进行评估，并产生的电压能够以6.24 m/s的速度移动车辆，并且获得的最大频率为五十兆赫（50 MHz）。关键字：电动汽车，电池，逆变器，齿轮比，滚动阻力，梯度阻力，空气动力阻力。版权所有©2024作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
从复杂的神经流形的行为简单解码
用于脑部计算机界面（BCIS）的解码器对神经活动的限制进行了约束，被选为反映11种科学信念，同时产生可拖动的计算。我们记录了缠结的低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性12）会产生异常的神经几何形状。我们将一个解码器设计为13个包含适合这些几何形状的统计约束。Mint采用以轨迹为中心的14方法：神经轨迹的库（而不是一组神经维度）提供了一个脚手架15近似于神经歧管的脚手架。每个神经轨迹具有相应的行为轨迹，16允许直接但高度非线性的解码。薄荷始终优于其他可解释的17种方法，并且在42个比较中的37种中优于表达式机器学习方法。与这18种表达方法不同，薄荷的约束是已知的，而不是优化解码器19输出的隐含结果。薄荷跨任务的表现良好，这表明其假设通常与20个神经数据统计数据相匹配。尽管行为与潜在的21个复杂的神经轨迹之间具有高度非线性的关系，但Mint的计算是简单，可扩展的，并且提供了可解释的数量22，例如数据可能性。Mint的性能和简单性表明，它可能是23个临床BCI应用的绝佳候选者。24
使用手势和语音实时实时实时键盘小鼠
摘要计算机应用程序的进步已经越来越促进了日常任务，最近的创新集中在语音助手和虚拟输入设备上。该技术对具有移动性挑战的个体或直接手动计算机交互的情况有限。利用计算机视觉和人工智能，这些应用程序可以解释视觉数据，例如人类运动，并决定执行相应的命令。本研究结合了语音助手，虚拟鼠标和虚拟键盘，以增强可访问性和可用性，特别是对于身体残疾人或喜欢替代输入方法的人。使用Python，MediaPipe和OpenCV，该应用程序有效地处理和解释用户手势，提供响应迅速，有效的计算体验。MediaPipe的功能特别有助于模型的精确度，优化了对AI驱动任务的手动跟踪和手势识别。用户可以通过各种手势来控制计算机光标，使用彩色盖或磁带在虚拟键盘上键入，并执行诸如左键单击和拖动项目之类的基本操作。这种集成的解决方案旨在提高生产率，使计算机更容易访问并增强用户的整体数字体验。在此类应用中，AI和计算机视觉的融合继续推动了创新和包容性的计算解决方案，并承诺在人类计算机互动中具有更大的可访问性和便利性的未来。
相关的量子位置置换量，以减少变异量子eigensolver中的Ansatz深度
变异量子本质量（VQE）是一种选择在近期基于栅极的量子计算机上的分子的电子结构概率的选择。但是，电路深度有望随问题大小而显着增长。增加的深度既可以降低结果的准确性又可以降低训练性。在这项工作中，我们提出了一种减少Ansatz电路深度的方法。我们的方法称为“ permvqe”，在VQE中添加了一个额外的优化循环，该循环排列了Qubits，以便求解量子的Hamiltonian，该量子hamiltonian最大程度地将相关性定位在基态。置换的选择基于相互信息，这是电子与/或旋转轨道中孔之间相互作用的量度。将强烈纠缠的旋转轨道编码为量子芯片上的近端矩形自然会减少准备基态所需的电路深度。对于代表性的分子系统，Lih，H 2，（H 2）2，H = 4，H + 3和N 2，我们证明，将纠缠的量子位放在接近近距离的情况下，导致较低的深度电路达到给定的特征性eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvector准确性。该方法是为任何量子连接性的硬件效果ANSATZ而设计的，并为线性和二维网格体系结构展示了示例。主要思想也可以应用于与其他VQE以外的其他ANSATZ以及各种量子算法模拟分子。，我们证明了Qubit置换的有益效果，以在线性量子标论连接架构上构建费米子 - 适应性衍生物组装的伪拖动Ansatz，并降低了几乎两倍的受控闸门数量。
可持续电源5 ects
•学习水电和风电厂和太阳能电池的运行原理。•学习水力发电和风电厂的基本构建块。•了解使用可持续能源的机器和设备中的能源转换。•了解用于利用可持续能源与电网的机器和设备的相互作用。•知道储能的方法和重要性。程序•引言，当今和将来，水，风力涡轮机和太阳能电池的重要性。•水涡轮机：涡轮流量的组件和操作的重要性（Pelton，Francis，Kaplan和Tube Turbine），性质，设计和操作。•欧拉方程，速度三角形，特征，效率和山丘图。•水轮机的生产（佩尔顿，弗朗西斯，卡普兰）：刀片，轮毂和环。•水电厂的元素：大坝，潮汐箱，隧道，管道，penstock，前柏油阀，旁路，出口等。，水涡轮机的辅助组件：轴承，轴承，密封，密封，蠕变探测器，制动器，涡轮机调节器等，溢洪道的建筑块：障碍物，障碍物，障碍物，锁孔，locks，notks，nepk，eath，peath，peath，鱼道。•风力涡轮机：质量流量和能量的保护，贝茨标准，功率因数，推力系数，拖动和举起。风力涡轮机效率，最大功率，风力涡轮机叶片的材料，电源控制，摊位，速度三角形。•太阳能电池：操作原理，半导体，材料，技术，效率。用泵存储电厂，电池等储能存储。•生物质和地热发电厂概述，操作，效率•电厂对提供网络系统服务的快速响应的重要性：对于快速启动和主要控制的重要性。