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评论文章：乳腺癌临床前模型
在临床试验之前，将创新的乳腺癌治疗从长凳转换为床一侧的重要障碍是在临床前的环境中证明了功效，因为乳腺癌的异质性在实验室中复制可能具有挑战性。大量潜在药物尚未进行临床试验，因为临床前模型不足地复制了各种肿瘤微环境的复杂性。conse-乳腺癌模型的种类繁多，并且模型的选择经常取决于提出的特定查询。本综述旨在概述现有的乳腺癌模型，在创新的药物发现的背景下高度照亮其优势，局限性和挑战，从而提供可能对未来翻译研究有利的见解。常规单层培养物对于阐明不同的乳腺癌类型及其行为至关重要，在充分复制肿瘤环境中存在局限性。3D模型（例如患者衍生的异种移植物，细胞衍生的异种移植物和遗传工程模型）通过维持肿瘤微环境和细胞异质性，提供了更好的见解。与乳房上皮细胞相比，可以进一步增强结果，这是通过研究健康乳腺细胞和癌细胞之间的差异来确定早期阶段的阴性对照。虽然MCF-7，MDA-MB-231等细胞系在体外模型中很有用，但它们表现出可能会影响药物反应随着时间的时间的遗传变异。因此，本综述得出的结论是，不同的临床前模型具有相关的好处和陷阱。此外，动物模型，尤其是啮齿动物，由于其生物学与人类的生物学相似性和遗传修饰的相对易于性，因此在乳腺癌研究中发挥了作用，但是见证了肿瘤的发生较低。因此，可以通过在遗传水平上改变基因表达来创建特定的临床前模型，或者可以根据特定的实验需求选择，这将使临床前发现成功地转化为临床试验。关键词：乳腺癌，乳腺癌类型，临床前模型，女性健康，三重阴性乳腺癌
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
研究文章doi：10.4274/tjh。 ...
Xiangqin Xing 1, † , Mei Zhang 1, † , Shengfen Tan 1 , Junfeng Zhu 2 , Jiajia Li 2 , Pingping Zhang 2 , YuanYuan 2 ,
减少量子电路中非 Clifford 门的数量 Kissinger, A.; Wetering, John van de 2020，文章 / 致编辑的信（Physical Review A
我们提出了一种减少电路中非 Clifford 量子门（特别是 T 门）数量的方法，这是有效实现容错量子计算的重要任务。此方法与大多数基准电路中无辅助 T 计数减少的先前方法相当或优于后者，在某些情况下可带来高达 50% 的改进。我们的方法首先将量子电路表示为 ZX 图，这是一种张量网络结构，可以根据 ZX 演算规则进行变换和简化。然后，我们扩展了最近的简化策略，添加了一个不同的成分，即相位小工具化，我们使用它通过 ZX 图传播非 Clifford 相位以找到非局部抵消。我们的程序可不加修改地扩展到任意相位角和变分电路的参数消除。最后，我们的优化是自检的，也就是说，我们提出的简化策略足够强大，可以独立验证输入电路和优化输出电路的相等性。我们已经在开源库 P y ZX 中实现了本文的例程。
文章/书籍信息 - T2R2
我们提出了一种方案，通过量子计算机上的统计抽样来构建相互作用电子系统的单粒子格林函数 (GF)。尽管电子自旋轨道的产生和湮灭算符的非幺正性使我们无法有选择地准备特定状态，但已证明量子比特可以进行概率状态准备。我们提供配备最多两个辅助量子比特的量子电路，以获得 GF 的所有组件。我们基于幺正耦合簇 (UCC) 方法对 LiH 和 H 2 O 分子的 GF 构建进行了模拟，通过比较 UCC 方法中的准粒子和卫星光谱以及全配置相互作用计算的光谱来证明我们方案的有效性。我们还通过利用 Galitskii-Migdal 公式来检查采样方法的准确性，该公式仅从 GF 中给出总能量。
P.O. Box 660 Mt. Airy，MD 21776 www.centralmdaudubon。 ... T50T01-马里兰州技术发展公司 2025FY-运营预算分析-M00* - MDH概述 2025常规会议 - 参议院法案427第一读者 2025常规会议 - 参议院法案405第一读者 2025常规会议 - 概要 - 参议院时间表15 2024常规会议 - 房屋法案1420第一读者 2024常规会议 - 房屋法案1255第一读者 Lenmeldy FDA批准的时间表 房屋法案883的财政和政策说明 下午好。我叫安德鲁·库库（Andrew Coop），我拥有一个... 文章 - 公用事业 网络地热factsheet.docx
委员会：参议院教育，能源和环境证词：S.B。 722环境部 - 生态恢复职位：支持听证日期：2月19日，下午1点，我是马里兰州奥杜邦学会的志愿者倡导主席。 ASCM是一家501C3非营利组织，其使命是保护鸟类，其他野生动植物及其栖息地，我们认为生态恢复是一种强大而有创造力的人类干预措施的自然界。 通过使自然过程恢复正常功能，它可以促进我们所有人都依靠生存和繁荣的物种，生态系统和人类关系的愈合。 以生态科学为基础，在全球范围内进行了生态恢复，并在弗雷德里克县的ASCM的两个野生动植物保护区中追求，这是减轻气候变化和生物多样性损失的一种有效有效的方法，但尚未由马里兰州州政府明确定义，以促进州立州项目和州立纽约州项目和州立大学合作。 ASCM强烈支持SB 722，《生态恢复定义法》 2025年。 早期尝试纠正人类对自然社区的损害通常涉及简单地替换缺失的组件，例如释放鲍勃白鹌鹑，由于过度狩猎和栖息地丧失，它们消失了。 在1930年代的开创性研究表明，野生动植物物种的持续恢复需要了解其全年生态需求和长期努力，以修复和恢复到预防水平。 随着生态科学的发展，成功修复的记录已经增长，但计划和执行这些长期项目的复杂性。委员会：参议院教育，能源和环境证词：S.B。722环境部 - 生态恢复职位：支持听证日期：2月19日，下午1点，我是马里兰州奥杜邦学会的志愿者倡导主席。ASCM是一家501C3非营利组织，其使命是保护鸟类，其他野生动植物及其栖息地，我们认为生态恢复是一种强大而有创造力的人类干预措施的自然界。通过使自然过程恢复正常功能，它可以促进我们所有人都依靠生存和繁荣的物种，生态系统和人类关系的愈合。以生态科学为基础，在全球范围内进行了生态恢复，并在弗雷德里克县的ASCM的两个野生动植物保护区中追求，这是减轻气候变化和生物多样性损失的一种有效有效的方法，但尚未由马里兰州州政府明确定义，以促进州立州项目和州立纽约州项目和州立大学合作。ASCM强烈支持SB 722，《生态恢复定义法》 2025年。早期尝试纠正人类对自然社区的损害通常涉及简单地替换缺失的组件，例如释放鲍勃白鹌鹑，由于过度狩猎和栖息地丧失，它们消失了。在1930年代的开创性研究表明，野生动植物物种的持续恢复需要了解其全年生态需求和长期努力，以修复和恢复到预防水平。随着生态科学的发展，成功修复的记录已经增长，但计划和执行这些长期项目的复杂性。在ASCM庇护所，修复项目包括清除入侵物种，种植当地人和预防河岸侵蚀，其中一些在国家资金的支持下。即使在我们的小特性上，计划修复农业损害的损害也将通过对生态恢复的状态定义来促进。大规模的奥杜邦项目，例如东海岸上的盐沼修复，将从清晰，基于科学和广泛接受的恢复活动目标的定义中受益更多。随着气候变化和生物多样性损失的加速，以明确的目标识别，计划和实施生态恢复项目的能力变得越来越紧迫。在2025年，马里兰州可以通过确定全州项目的生态恢复来促进生物多样性，森林健康，水质和健康气候的领导作用。
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摘要 当我们学习时，大脑中会发生什么？自从 Cajal 的开创性工作以来，该领域已经取得了许多发现，表明经验如何改变单个突触的结构和功能。然而，最近的进展强调了从神经元和突触群体之间复杂的相互作用来理解学习的必要性。我们应该如何在如此宏观的层面上思考学习？在这里，我们开发了一个概念框架来弥合学习运作的不同尺度之间的差距——从突触到神经元再到行为。利用这个框架，我们探索指导跨这些尺度的感觉运动学习的原则，并为该领域未来的实验和理论工作奠定基础。关键词 神经元群体、感觉运动学习、状态空间框架、神经可塑性、维度、内部模型