连接组是突触连接的网络图。任何连接组的关键功能作用是约束神经元信号传导并雕刻整个神经系统的活动流。连接组在有关器官环境的快速传播中起着核心作用,从感觉神经元到高阶神经元,以进行动作计划,并最终再到效应子。在这里,我们使用一种简约的活动模型扩散模型来研究连接组在塑造假定的感觉级联反应中的作用。我们的模型允许我们模拟从传感器到其他大脑其余的信号通路,绘制不同感觉方式之间这些途径的相似性,并识别通过不同感觉方式同时激活的收敛区域 - 神经元。此外,我们考虑了两个多感官集成方案 - 一种合作的情况,在这种情况下,不同的感觉方式相互作用以“加快”(减少)神经元的激活时间和一个竞争性的“获胜者夺走所有情况”,其中不同的感觉流与同一神经领域相比。最后,我们使用数据驱动的算法根据级联模拟期间的行为将神经元分为不同的类别。我们的工作有助于强调“简单”模型在丰富连接数据中的作用,同时根据其联合连接/动力学属性提供数据驱动的神经元分类。
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而,计算声子散射,尤其是对于四声子散射,可能非常昂贵,并且在考虑四光子散射后,硅的导热率显着较低,而在文献中没有融合。在这里,我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS(在相互空间中离散的网格)来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值,从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
适用于(6)的适当定期解决方案。再次,进化仅限于“ submanifold” =∂⊂rd:| | = M,其中包含体积构成。takasao在非常温和的假设下表明(1) - (2)在Brakke的意义上将(1) - (2)融合到弱溶液的平均曲率流量[3];环境尺寸的第一个d = 2,3 [20],最近,在所有维度上的略微触发(1) - (2)[21]。另一种方法受到勒克豪斯和Sturzenhecker [16]的工作的启发:第二作者和Simon [14]表明,在[16]中,在自然能量的假设下,限制是对体积预留平均曲率流量的分布解决方案,在所有空间尺度中都可以使用多个阶段的阶段。为了证明我们,我们使用相对能量法。在阶段场模型的收敛性背景下,这种方法是由[5]中的Fischer,Simon和第二作者引入的,但是相对能量与Simon和Simon和[14]中的第二作者引入的弥漫性倾斜度非常紧密相关。也可以用来合并边界接触,如Hensel和Moser [9]和Hensel以及第二作者[8]所示。由于该方法不依赖最大原则,因此它也可以用于矢量问题。liu和第二作者[13]将相对的能量与convergendergencemethodstoderivethescalingscalingscalinglimitoftransitions在液晶中的各向同性和列相之间。fischer和marveggio [6]表明,该方法也可以用于矢量allen -cahn方程,至少在环境尺寸d = 2、3中,以及带有三个井的原型电势。thenlocalallen – cahnequationishysphysphysimitigatedModel,这是尖锐的界面极限。,但也可以将其视为一种近似方案(在数值或理论上)解决方案以保留平均曲率流量。构建解决方案的其他方法包括可在短时间内使用的PDE方法[4]; Almgren,Taylor和Wang [1]的最小化运动方案的版本,以及Mugnai,Seis和Spadaro [18]的第一版,后来由Julin和Julin和Niinikoski [10]进行。阈值方案在数值上也有效,请参见Swartz和第二作者的工作[15]。
基于碎片的量子化学方法提供了一种避免电子结构计算的非线性缩放的方法,因此可以使用高级方法研究大型分子系统。在这里,我们使用碎片来计算具有数千个原子的系统中的蛋白质-配体相互作用能,使用一种用于管理基于碎片的计算的新软件平台,该平台实现了屏蔽多体展开。使用最小基半经验方法 (HF-3c) 进行的收敛测试表明,使用单残基碎片和简单氢帽的二体计算足以重现使用传统超分子电子结构计算获得的相互作用能,误差在 1 kcal/mol 以内,计算成本约为 1%。我们还表明,HF-3c 结果说明了密度泛函理论在增强四倍 ζ 质量的基组中获得的趋势。碎片化的战略部署有利于融合生物分子模型系统与高质量电子结构方法和基组一起使用,将从头算量子化学引入迄今为止难以想象的规模的系统。这将有助于为机器学习应用生成高质量的训练数据。
摘要:区域气候模型(RCM)是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是,它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏,涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型(GCM)。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案,仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此,评估其转移性到不同时期,场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务,其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里,我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注,并在这里分别称为完美预后(PP)和模型输出统计量(MOS),遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外,我们还通过可解释的人工智能(XAI)的方法扩展了分析,以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现,两种方法都能够在不同的时期和场景(软传递性)中模仿RCM的某些气候特性,但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式,但MOS结果在某些情况下依赖于GCM,并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差,将仿真函数转移到其他GCM(硬传递性)时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
印度政府科学与工业研究部(DSIR)领导下的科学与工业研究委员会(CSIR),成立于1942年,是印度最大的工业研发组织。csir在印度拥有37个跨学科研发机构,他们在海洋学,地球物理学,化学药品,药物,基因组学,生物技术和纳米技术到采矿,航空,航空通道,仪器,仪器,环境工程,环境工程和信息技术。Scimago机构排名2023年在全球1747个政府机构中排名印度61 ST,是全球100个全球政府机构中唯一的印度组织。此外,在384个政府组织中,CSIR在研究中排名第7,在亚洲的社会类别中排名第4。csir领导该国在政府机构之间的整体研究和社会类别中处于第1个地位。
医疗保健的范式正在转向精确的Medi Cine,根据GE网络,环境和生活方式因素为个体患者量身定制治疗。牙科传统上是一门独立的学科,越来越多地被认为是整体健康不可或缺的组成部分。本文通过人工智能(AI)和机器人技术探索了精密医学和牙科的融合。我们深入研究AI如何分析大量患者数据,包括遗传,口服和系统性健康信息,以告知个性化的牙科治疗计划。此外,我们研究了机器人技术在增强牙科程序中精确和效率方面的作用。通过整合AI和机器人技术,牙科可以超越一种反应性的口腔健康方法,并成为精密医学的积极成分,最终改善患者的结果和生活质量。
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗?如果是这样,哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用?为了理解这一点,该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系,以寻求它们之间的潜在关系,并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题,以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法,并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息,该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为,当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界,在我们的世界中,人类主义者和半机器人都在我们的世界中,甚至从智人接管。该研究提出了一个模型,强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用,这说明了未来消费者服务的潜力,这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此,这种市场和消费者的欲望是如何(在)直接支持人文对(非人类)不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今,个人受到健康实践,医疗和化妆品的驱动,并愿意环游世界,以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解,并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
神经发育和相关精神疾病中的标题转录因素:遗传和环境风险因素的潜在收敛类型类型文章Dutra消息来源,Mellanie,Schwingel,Gustavo Brum,Bambini-Junior,Victorio和Gottfried,Carmem(2021)神经发育和相关的精神疾病中的转录因素:遗传和环境风险因素的潜在收敛。国际发育神经科学杂志,81(7)。pp。545-578。ISSN 0736-5748创作者Santos-Terra,Julius,Deckmann,Iohanna,Dutra消息来源,Mellanie,Schwingel,Gustavo Brum,Bambini-Junior,Victorio和Gottfried