XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System状态
丘脑底核中竞争光谱状态之间的平衡是相互联系的
© 作者 (2021)。由牛津大学出版社代表《大脑担保人》出版。这是一篇开放获取文章，根据知识共享署名许可条款分发 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。
意识改变状态下大脑中枢的重组
跨大脑区域分布的功能相互作用模式被认为为有意识的信息处理提供了支架，在意识丧失时观察到明显的拓扑变化。然而，要在宏观尺度的大脑网络组织和有意识的认知之间建立牢固的联系，需要直接研究意识系统性减弱过程中神经心理学相关的结构修改。在这里，我们评估了一组健康参与者在基线静息状态 fMRI 以及两种不同水平的丙泊酚诱导镇静下的脑图整体和区域干扰。我们发现了一种持久的模块化架构，但构成更广泛的富人俱乐部集体一部分的大脑中枢发生了显著的重组。此外，富人俱乐部连接强度的降低与参与者在语义判断任务中的表现显着相关，表明这种高阶拓扑特征对有意识认知的重要性。这些结果强调了大脑功能相互作用的整体和区域特性在支持有意识认知方面的显著相互作用，这与我们对意识临床障碍的理解有关。
量子计算机开发的状态
图15.4：（a）两个双z切入点之间的逻辑CNOT操作的电路图，由双X式量子介导。在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。... 176
多连接太阳能电池技术的状态和挑战
正在进行的能源过渡到遏制二氧化碳排放并满足不断增长的能源需求，这增强了将可再生能源整合到现有电力系统中的需求。太阳能一直在增加市场份额。多开关太阳能电池（MJSC）可以使阳光向能量的有效转化，而不会像商业化的单连接硅太阳能电池一样受到33％的限制。iii-V半导体已有效地用于空间应用和浓缩光伏（CPV）。本综述讨论了细胞级别的MJSC的工作和组成部分，以及用于空间应用和CPV的模块级别。制造程序，MJSC的材料获取，然后在引入目前的挑战，以防止MJSC实现广泛的商业化以及将来可以解决这些挑战的研究方向。
持续改进状态的战略计划...
绩效监控和报告战略管理周期的关键组成部分是对实现战略目标的进展的监视和报告。机构开发监视和报告系统，这些系统连续收集数据并至少每年报告。但是，建议代理商更频繁地报告绩效数据（每月或每季度），以提供更多的机会来识别和解决表现不佳的措施。的结果，无论是好是坏，都应用于评估程序，并确定是否需要采取任何纠正措施。绩效信息为内部和外部政策制定者以及公众报告进度提供了基础。
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
一生中的皮质厚度和静息状态心脏功能：横断面汇总大型分析
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
降低状态？许多关于量子的文章...
许多关于量子测量值的文章都以普遍的状态降低：每个量子测量都伴随着降低状态。补充材料提供了许多示例（下一页）。但是，有没有降低状态的测量值。因此，作者和教师应该避免说明降低是普遍的。要讨论这一点，我们需要两个定义：测量和降低状态。，它们在补充材料中的所有作者都隐含，有时是明确的，但有一个启发性的例外 - 爱因斯坦。测量。令Q为具有有限维状态空间的量子系统。让A代表Q的可观察a的H。算子a分别具有特征向量{a i}的正常基础，分别具有特征值{a i}。A的测量值在宏观测量设备上创建一个数字。这个数字是A a的特征值A J，其概率是Born的规则给出的A i。Q的测量状态是这封信中感兴趣的问题。状态减少。测量s的状态a。假设结果为j。，如果Q的立即测量状态是s投射到j的特征空间（归一化）（luders ul uders ula）的情况下，则会减少状态。在特殊情况下，j是非等级的，与其他所有i不同，这简直就是j。可重复性等效于状态的降低：立即对同一可观察的A的测量给出了相同的结果A j。经常使用这种状态减少的表述。有一些琐碎的反示例对普遍的状态减少。一个例子是测量光子极性，其中光子在检测器中被破坏。这是一个测量值，但是光子在任何状态均未留下。Q在测量中被破坏并不罕见。仅此一项就足以拒绝普遍的国家减少。即使Q幸存，也不需要减少状态。约翰·贝尔（John Bell）是著名的贝尔（Bell）不平等和专家加速器设计师的作者。他和Michael Nauenberg举了一个例子：他和Michael Nauenberg举了一个例子：
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。