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使用原位宽频带宽声压检测线材和电弧增材制造中的缺陷
摘要 线材和电弧增材制造 (WAAM) 是一种增材制造 (AM) 工艺，可以生产大型金属部件，材料浪费少，生产率高。然而，WAAM 的高沉积率需要高热量输入，这可能导致孔隙、裂纹、未熔合或变形等潜在缺陷。为了在工业环境中实际实施 WAAM 工艺，必须确保无缺陷生产。然而，使用传统 NDT 技术（例如超声波、涡流、X 射线）进行 NDT 检测是一项非常艰巨的任务，尤其是在零件生产过程中。因此，需要可靠的在线 NDT 检测和监测技术来推广 WAAM 的工业应用。这项工作的目的是使用频率带宽为 10 至 1MHz 的现场采集声学数据来检测 WAAM 生产零件上的缺陷形成。WAAM 零件经过故意引入污染物的处理，同时获取其声学信号以将不同的信号特征与缺陷关联起来。为了识别缺陷形成，使用了两种不同类型的麦克风从同一沉积过程中获取数据。信号处理包括应用时域和频域技术，即功率谱密度和短时傅立叶变换。获得的声学特征可以区分有缺陷和无缺陷的信号，并确定污染物的空间位置。获取的声学信号还表明，传统麦克风获取的数据不足以完全表征 WAAM 工艺发出的声谱。这项工作展示了声学数据和信号处理在 WAAM 生产部件的在线检查中的潜力。关键词：WAAM、声学、傅里叶变换、光学麦克风、STFT
脑电图的动态概率积分...
脑机接口 (BCI) 分析个体与设备或外部环境直接交互的意图 (Wolpaw 等，2000)。个体的意图可以通过脑电图 (EEG) 来解码，脑电图由于其高时间分辨率、可靠性、可负担性和便携性而成为一种成熟的非侵入式技术。目前，由于机器学习和深度学习方法的发展，BCI 已经在辅助和临床领域得到应用。快速串行视觉呈现 (RSVP) 是在同一空间位置以每秒多张图像的高呈现速率顺序显示图像的过程。基于 RSVP 的脑机接口 (BCI) 是一种特殊类型的 BCI 系统 (Marathe 等，2016；Wu 等，2018)。它被证明是一种增强人机共生和人类潜能的可实现方法 (Manor 等，2016)。基于RSVP的BCI是基于人类视觉进行目标检测最常用的技术，其中使用的事件相关电位（ERP）是P300和N200（Wei等，2022）。人类视觉系统是一种非常复杂的信息处理机器。人类具有很强的学习、认知能力和敏感性，可以一眼就识别物体（Sajda等，2010）。因此，基于RSVP的BCI可以利用人类视觉的灵活性获得对环境的快速感知。当前的研究主要集中在提出适用于基于RSVP的BCI的更可靠、更有效的特征提取算法。由于其非平稳性和低信噪比（SNR），在RSVP任务中很难区分目标和非目标刺激。Sajda等人。 （2010 年）开发了一种分层判别成分分析（HDCA）算法，该算法采用 Fisher 线性判别（FLD）来计算空间域中的权重
人类大脑中的味觉品质表征
在哺乳动物的大脑中，岛叶是参与味觉感知的主要皮质基质。最近对啮齿动物的成像研究发现，岛叶中存在“味觉”组织，其中不同的岛叶区域对五种基本味觉中的一种有选择性地反应。然而，许多对猴子的研究报告称，味觉皮质神经元对多种味觉具有广泛的调节作用，而且味觉并不表现在离散的空间位置上。迄今为止，人类的神经成像研究无法区分这两种模型，尽管这可能是因为迄今为止味觉研究中使用的空间分辨率相对较低。在本研究中，我们使用高磁场强度（7 特斯拉）下的超高分辨率功能性磁共振成像 (MRI) 检查了人类大脑中味觉的空间表征。在扫描过程中，男性和女性参与者品尝了甜味、咸味、酸味和无味的液体，这些液体通过定制的 MRI 兼容味觉传递系统传递。我们的单变量分析显示，所有味道（与无味相比）都会激活双侧背部中岛叶内的初级味觉皮层，但没有一个大脑区域表现出对任何一种味道的一致偏好。然而，我们的多变量探照灯分析能够可靠地解码这些中岛叶区域以及涉及影响和奖励的大脑区域（如纹状体、眶额皮质和杏仁核）内不同味道的身份。这些结果表明，味觉质量不是通过地形来表示的，而是由分布式群体代码表示的，无论是在初级味觉皮层中，还是在涉及处理味觉的享乐和厌恶特性的区域内。
2003年至2018年期间的国家森林收获和分配数据集
摘要。森林收获是人为活动之一，最显着影响森林的碳芽。然而，缺乏关于收获碳的明确空间信息在评估森林收获的影响以及森林碳预算方面构成了巨大的挑战。这项研究利用了有关木材收获，树覆盖损失（TCL）数据集和基于卫星的植被指数的省级统计数据来开发森林生物量（LEAF）数据集的长期收获和分配。的目的是提供30 m的空间分辨率提供森林收获的空间位置，并量化收获后的Car-Bon动力学。对133个城市和县的被调查森林收获的验证表明，叶数据集在捕获收获碳的空间变化方面表现良好，确定和调查的收获碳的确定碳的空间变化为0.83。线性回归斜率高达0.99。从2003年到2018年平均，森林收获去除了68.3±9.3吨C Yr -1，其中80％以上来自选择性记录。收获碳，19.6±4.0％，2.1±1.1％，35.5±12.6％6.2±0.3％，17.5±0.9％，19.1±9.8％进入了燃油厂，木材和纸板，木材基础和木板，木材面板，实心木制家具，结构性结构，结构性结构和残留池，以及相应的。燃油的直接燃烧是木材收获后碳排放的主要来源。然而，碳可以长期存储在木材中，到2100年，研究期间收获的碳的几乎40％仍将保留。该数据集有望为估计林业和碳预算提供基础和参考。可以在https://doi.org/10.6084/m9。figshare.23641164.v2上下载30 m×30 m的收获碳数据集（Wang等，2023）。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
机器人加速器的碰撞预测
摘要 - 动态环境中的动作计划是自动机器人技术的重要任务。新兴方法采用可以通过观察（例如人类）专家来学习的神经网络。此类运动计划者通过不断提出候选路径以实现目标来对环境做出反应。这些候选路径中的一些可能是不安全的，即导致碰撞。因此，必须使用碰撞检测检查提议的路径以确保安全。我们观察到，如果我们可以预期哪些查询将返回不安全的结果，则可以消除25％ - 41％的碰撞检测查询。我们利用这一观察结果提出了一种机制坐标，以预测沿拟议路径的给定机器人位置（姿势）是否会导致碰撞。通过优先考虑对预测碰撞的详细评估，坐标可以快速消除神经网络和其他基于采样的运动计划者提出的无效路径。坐标通过利用不同机器人姿势的物理空间位置并使用简单的哈希和饱和计数器来实现这一目标。我们证明了在包括CPU，GPU和ASIC在内的不同计算平台上碰撞预测的潜力。我们进一步提出了一个硬件碰撞预测单元（COPU），并将其与现有的碰撞检测加速器集成在一起。这平均17。2％ - 32。跨不同运动计划算法和机器人的碰撞检测查询数量减少了1％。当应用于最先进的神经运动计划者[41]时，坐标会提高性能/瓦特1。平均而言，针对不同难度水平的运动计划查询。此外，我们发现碰撞预测的好处随着运动计划查询的计算复杂性增加并提供1。30×在狭窄的段落和混乱的环境中进行性能/瓦特的迹象。索引术语 - 机器人，硬件加速度，运动计划，碰撞检测，碰撞预测
顶层皮层中的振荡爆发反映了多个对象和合奏之间的动态关注
视觉系统使用两种免费策略在场景中同时处理多个对象，并实时更新其空间位置。它要么使用选择性注意力将复杂的动态场景个性化成几个焦点对象（即对象个体化），要么通过在整个场景（即集合分组）中更全球地分布全球的注意力来代表多个对象作为集合。神经振荡可能是焦点对象个性与分布式集成组的关键签名，因为它们被认为可以通过抑制性控制机制调节视觉区域的神经兴奋性。，我们在多对象跟踪范式中记录了全头MEG数据，其中人类参与者（13位女性，11名男性）在不同的指令之间切换了对象个性化的指令，并在不同的试验中进行了集合分组。在两个条件之间，刺激，反应和跟踪多个空间位置的需求保持恒定。我们观察到在多对象加工过程中，在双侧下对顶皮层中增加了一个频带功率（9-13 Hz）。单审判分析表明，对物体个体与集成分组试验的爆发发生较大。相比之下，我们发现使用标准分析对跨审判的平均带功率没有差异。此外，爆裂效果仅在下方/at（但不高）发生，而不是上面的多个对象处理的典型容量限制（AT； 4个对象）。他们支持一种节奏，是对多个对象和合奏的动态关注的脉冲态度。我们的发现揭示了实时神经相关性的基础，即多对象方案的动态处理，这是通过对策略和能力进行分组来调节的。
精神分裂症患者缰核的转录组分析
许多神经精神疾病（包括精神分裂症 (SCZD)）的病理生理学与缰核 (Hb) 功能有关。虽然针对 Hb 的药物疗法和深部脑刺激正在成为有前途的治疗方法，但人们对人类 Hb 的细胞类型特异性转录组组织或它在 SCZD 中如何改变知之甚少。在这里，我们定义了人类 Hb 的分子神经解剖学，并确定了 SCZD 患者与神经典型对照相比的转录组变化。利用富含 Hb 的死后人脑组织，我们进行了单核 RNA 测序 (snRNA-seq；n=7 名神经典型供体)，并在 16,437 个细胞核中确定了 17 种分子定义的 Hb 细胞类型，包括 3 个内侧 Hb 群和 7 个外侧 Hb 群，其中几个在啮齿动物和人类之间是保守的。单分子荧光原位杂交 (smFISH；n=3 位神经典型供体) 验证了 snRNA-seq Hb 细胞类型并绘制了它们的空间位置。对 35 名 SCZD 患者和 33 名神经典型对照者的富含 Hb 的组织进行批量 RNA 测序和细胞类型反卷积，得到 45 个 SCZD 相关差异表达基因 (DEG，FDR < 0.05)，其中 32 个 (71%) 是 Hb 富含组织所特有的。eQTL 分析确定了 717 个独立的 SNP 基因对 (FDR < 0.05)，其中 SNP 是 SCZD 风险变异 (16 对) 或基因是 SCZD DEG (7 对)。eQTL 和 SCZD 风险共定位分析确定了 16 个共定位基因。这些结果确定了人类 Hb 中具有不同分子特征的拓扑组织细胞类型，并展示了与 SCZD 相关的独特基因变化，从而为 Hb 在神经精神疾病中的作用提供了新的分子见解。
人肺肿瘤衍生细胞模型中蛋白激酶 AKT 和 ERK1/2 之间的串扰
毫无疑问，细胞信号操控是抗癌治疗的关键策略。此外，细胞状态决定药物反应。因此，建立细胞状态和治疗敏感性之间的关系对于癌症疗法的发展至关重要。在个性化医疗时代，使用患者来源的离体细胞模型是将关键研究成果转化为临床应用的一种有前途的方法。在这里，我们专注于细胞对抗癌治疗耐药性的非致癌基因依赖性。使用一组具有各种干细胞和 EMT 相关标志物、不同程度的 ERK1/2 和 AKT 磷酸化以及对抗癌治疗反应的患者肺肿瘤衍生细胞系研究了对 MEK/ERK 和 PI3K/AKT 通路抑制剂（关键细胞功能调节剂）的反应信号相关机制。研究激酶之间的相互作用是我们研究的目标。尽管 MEK/ERK 和 PI3K/AKT 相互作用被认为是细胞系特异性的，其中致癌突变起着决定性作用，但我们证明了所有研究的细胞系中 MEK/ERK 和 PI3K/AKT 信号通路之间存在负反馈回路，无论基因型和表型差异如何。我们的研究表明，各种不同的 ERK 信号抑制剂（selumetinib、trametinib 和 SCH772984）可增加 AKT 磷酸化，相反，AKT 抑制剂（capivasertib、idelalisib 和 AKT 抑制剂 VIII）可增加对照细胞和顺铂治疗细胞中的 ERK 磷酸化。然而，激酶之间的相互作用取决于细胞状态。 ERK 和 AKT 之间的反馈被局部粘连激酶抑制剂 PF573228 减弱，并且在悬浮生长的细胞中也是如此，这表明细胞外接触在调节激酶之间的串扰方面可能发挥着作用。此外，研究表明，MEK/ERK 和 PI3K/AKT 信号通路之间的相互作用可能取决于化疗刺激的强度。该研究强调了抗癌治疗期间细胞的空间位置和治疗强度的重要性。
引用meo sa，shafim和侯赛因A（2025）气候变化的心理成本：青少年和年轻人的焦虑 - 横截面
气候变化已成为对人类健康和经济的日益严重的挑战和威胁。气候变化是一个不可否认的现实，在如此较高的社会，身体和心理水平上从未经历过。气候变化的影响可能导致未来几十年的大规模人口位移和迁移，从而导致脆弱地区的不稳定和冲突（1，2）。气候变化会影响世界各地的健康，人类，企业和经济体。由于地理敏感性和适应能力而导致的不良反应有所不同，但仍然受到地球上所有国家的感觉。效果将增强所有国家的未来一代，而与空间位置无关。这是一个事实，即战争，低强度的冲突，恐怖主义，经济危机，超级大国竞争和流行病都威胁到世界和平与稳定（3）。但是，气候变化威胁世界和平的大小是无与伦比的。对全球和平的这种前所未有的威胁和人类的存在也会损害公众的心理状态（4）。气候变化是焦虑的重要来源，并通过直接和间接的暴露对心理健康产生了影响。直接暴露是指第一手暴露于气候变化相关的灾害，例如洪水，飓风，野生动物，沙尘暴和干旱。这种类型的暴露可能会引起严重的心理健康问题，例如创伤后应激障碍，抑郁症，焦虑症减少主观幸福感（5）以及自杀率提高（6，7）。但是，间接暴露是指观察，思考和感知气候变化，而无需亲自经历任何与气候变化有关的灾难。它也可能通过查看与气候变化相关的媒体内容或注意到其物理环境的变化，生物多样性和环境降解的情况。最新的新证据表明，间接暴露会引起负面情绪，例如抑郁，内gui，悲伤，愤怒，恐惧，焦虑和绝望（8）。科学文献强调了由于研究中间接暴露于气候变化而引起的关注，焦虑或损失的几个术语。例如，“气候焦虑”是指由于气候变化引起的焦虑（9），“ Solastalgia”是指环境变化引起的困扰（10），“生态悲伤”是指由于