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World File Search System敲击
![arxiv：2404.03093v1 [physics.optics] 2024年4月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5d23ce17af3c0de3e319bd20f31496618c58c3da.webp)
arxiv：2404.03093v1 [physics.optics] 2024年4月3日
图。1。操作理论。a。设备示意图。芯片激光泵隔离环，其输出被敲击以向激光提供反馈。当环向顺时针方向泵送时，从反馈注入路径到激光传播的功率与环的逆时针模式并不谐音，并完全回到激光器中，使其稳定。b。在背面反射的影响下设备。反向反射的功率（在泵附近的频带中）与环的逆时针模式并不倾斜，无法倾倒，无法到达激光器。c。在顺时针（红色）和逆时针（蓝色）模式的隔离器环的传输频谱。虚线显示了环的退化冷腔光谱。这种分裂是由于环中的自相和横相调制之间强度的2时差异所致。d。反馈对激光线宽的影响。
构建和评估手指电动反馈系统以改善手指敏捷
根据世界卫生组织的说法，到2019年，全世界约有5500万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.39亿（阿尔茨海默氏病，国际，2023年）。在老年人的认知功能和手部敏捷之间发现了一种关系，揭示了手机敲击运动中的表现会随着认知功能的减少而下降（Suzumura等人，2016，2021）。此外，事实证明，手机攻击性能可用于评估轻度认知障碍的风险（MCI）（Suzumura等，2022）。训练手敏捷不仅可以提高敏捷性和执行功能，而且还可能对认知功能具有长期的好处（Seol等，2023）。这些发现表明，开发有效的方法来改善手动敏捷对于防止老年人的认知能力下降和痴呆症至关重要。
干细胞研究-Chen Lab-休斯顿大学
分子超分辨率显微镜（Chen等，2015），Geneti Cally用SNAP-TAG（一种突变的人O 6-烷基鸟嘌呤-DNA-烷基转移酶）标记了SOD1，可以用各种合成探测器将其共价标记（Keppler et al。通过两轮CRISPR-CAS9介导的同源性建议，获得了遗传修饰的H1 HESC纯合子克隆（H1_SOD1-SNAP）。在三氨基 - 酸 - 酸 - 链接中，将SNAP基因插入了SOD1编码区的C末端（图1 a）。H1 HESC与单个诱导RNA（SGRNA）-CAS9 PLAS MIDS和含有质粒的重组供体共转染。挑选了在分裂克隆中出现的并进行筛选以进行快照插入。首先获得了由一个快照敲入等位基因组成的杂合子克隆，并进行了第二轮CRISPR-CAS9诱导的SNAP敲击。然后，我们成功地产生了通过基因分型PCR，Sanger测序和Southern blot分析确认的纯合子快照敲入克隆（图1 B，补充。 图 1和补充。 图 2）。 通过使用抗SNAP和抗SOD1抗体进行免疫印迹证实了SOD1-SNAP融合蛋白在敲门细胞裂解物中的表达（图1 B，补充。图1和补充。图2）。通过使用抗SNAP和抗SOD1抗体进行免疫印迹证实了SOD1-SNAP融合蛋白在敲门细胞裂解物中的表达（图1 F和补充。图4）。大多数SOD1-SNAP蛋白在敲击细胞裂解物中保持完整，仅几乎无法检测到的未标记的SOD1信号水平，这可能源自裂解（图1 f）。与H1亲本细胞中的内源SOD1水平相比，总体SOD1-SNAP蛋白水平降低了，这表明TAG
人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析
方法：行为和神经生理学测试是在被诊断为FEP（n = 20），精神分裂症（SCZ，n = 20），自闭症谱系障碍（ASD，n = 20）和健康对照受试者（n = 20）的人中进行的。五个平板电脑任务评估了不同的电动机和认知功能：效应子选择和心理旋转的手指识别，用于时间控制的节奏敲击，用于控制运动序列的控制/记忆的序列启动，手指攻击的多手指攻击以及用于视觉运动器控制的线跟踪。通过基于片剂的措施对FEP（来自其他组）的歧视与通过临床神经系统软迹象（NSS）进行了比较。皮质兴奋性/抑制作用和小脑脑抑制。
利用机器学习释放 fNIRS 的潜力
在本研究中，我们探索了使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号与现代机器学习技术结合对特定解剖运动进行分类的潜力，以增加基于 fNIRS 的脑机接口 (BCI) 应用的控制命令数量。这项研究的重点是新颖的个体手指敲击，这是 fNIRS 和 fMRI 研究中众所周知的任务，但仅限于左/右手指或几根手指。24 名右撇子参与者执行了个体手指敲击任务。根据 10-10 国际系统，使用放置在运动皮层上的 16 个源和探测器记录数据。该事件的平均氧合 1 HbO 和脱氧 1 HbR 血红蛋白数据被用作特征，以评估不同机器学习 (ML) 模型在具有挑战性的多类分类环境中的性能。这些方法包括 LDA、QDA、MNLR、XGBoost 和 RF。一种新的基于 DL 的模型“Hemo-Net”已被提出，它由多个并行卷积层组成，并使用不同的滤波器来提取特征。本文旨在探索在多类分类任务中使用 fNRIS 与 ML/DL 方法的有效性。与 LDA、MNLR 和 QDA 相比，RF、XGBoost 和 Hemo-Net 等复杂模型具有相对更高的测试集准确率。Hemo-Net 表现出色，达到了 76% 的最高测试集准确率，然而，在这项工作中，我们的目标不是提高模型的准确率，而是探索 fNIRS 是否具有神经特征来帮助现代 ML/DL 方法进行多类分类，这可以用于脑机接口等应用。使用 fNIRS 数据很难对精细解剖运动（例如单个手指运动）进行多类分类。与基于集成的 RF 和 XGBoost 方法相比，MNLR 和 LDA 等传统 ML 模型的性能较差。基于 DL 的方法 Hemo-Net 优于本研究中评估的所有方法，并展示了基于 fNIRS 的 BCI 应用的光明前景。
在哺乳动物细胞中的敲入和敲除CRISPR/CAS9编辑作者：Michael Hanna 1，Pietro de Camilli 1 1 Neurosc的部门
在哺乳动物细胞中的敲击和淘汰CRISPR/CAS9编辑作者：Michael Hanna 1，Pietro de Camilli 1 1 1 1神经科学和细胞生物学部门，霍华德·休斯医学研究所，霍华德·休斯医学研究所，在纽约州纽约市纽黑文，纽约州纽黑文的蜂窝神经科学，神经变性和维修，纽约州纽黑文，纽约市210年6月210日，纽约市，纽约州。雪佛兰·蔡斯（Chevy Chase），医学博士，20815摘要该方案是为了帮助使用与上述出版物DPI相关的CRISPR/CAS9产生基因组和基因组编辑的哺乳动物细胞系（手稿尚未提交）。所需的缓冲液排序缓冲液1X DPB 0.02％EDTA 0.2％FBS敲除哺乳动物细胞系
支持信息Ingan量子点...
图S1呈现0.7×0.7 µm 2原子力显微镜（AFM）的扫描，最高未盖的Ingan量子点（QDS）层。使用以TESPA-V2尖端在敲击模式下操作的Bruker AFM进行测量。让我们提醒我们，在最后一个INGAN QD层沉积后突然停止了生长，并且底物温度迅速降低以保留表面。从图像中，QD密度为5×10 11cm2，QD高度（润湿层以上）为0.9±0.2 nm。通过测量图S1中大约15个识别的QD的峰到峰高谱的测量来提取此值及其误差线，并通过样品另一个区域的第二个图像中的类似分析进行了验证。测量是从高度曲线中手动提取的。
攻丝机冲击声现场测量...
本测试方法是评估建筑构件隔音性能和空间间隔音性能的一套标准的一部分。它旨在使用标准敲击机在现场测量房间之间的撞击声隔离，或估算通过安装在建筑物内部的楼板-天花板隔断构件的撞击声传输的下限。该套件中的其他内容包括在受控实验室环境中测量通过隔离楼板-天花板组件的撞击声传输（测试方法 E492 ），在受控实验室环境中测量隔离隔断构件的空气声传输损失（测试方法 E90 ），在现场测量与建筑构件相关的空气声隔离和空气声传输损失（测试方法 E336 ），在现场测量通过建筑物立面和立面构件的声音传输（指南 E966 ）；并在受控实验室环境中测量两个房间之间通过公共静压室的声音传输（测试方法 E1414）。