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最佳运输和神经科学应用的进步
脑成像设备可以在多个空间位置和时间点中瞥见神经活动。此外，通常针对接受相同实验方案的多个个体进行神经影像学研究。推断基本来源是一个具有挑战性的反问题，只能通过以前的领域知识偏向解决方案来解决。在文献中已经提出了一些先前的假设，例如促进稀疏的密集解决方案或一次解决多个受试者的问题。但是，没有一个利用问题的特定空间几何形状。本论文的目的是尽可能地利用磁性数据的多主体，空间和时间方面，以改善逆问题的条件。到此为止，我们的贡献围绕三个轴：最佳传输（OT），稀疏的多任务回归和时间序列。的确，OT捕获措施之间的空间差异的能力使其非常适合根据大脑皮质表面上的形状和位置进行比较和平均神经激活模式。为了可扩展性，我们利用了最佳运输的熵公式，我们认为这有两个重要的缺失部分。从理论的角度来看，它没有封闭形式的分析表达式，并且从实际的角度来看，熵导致可被称为熵偏见的方差显着增加。第二，我们根据ot和稀疏的惩罚来定义多任务的先验，以共同解决多个受试者的逆问题，以促进空间相干的解决方案。我们通过研究多元高斯人来完成这个难题，我们会发现熵ot封闭形式，并提出了依据的算法来计算快速准确的最佳运输barycenters。我们的真实数据实验强调了使用OT作为先前的经典多任务回归惩罚的好处。最后，我们提出了一个损失函数，以比较和平均时空数据，该数据通过快速的GPU友好算法来计算跨空间相似的数据观察结果。
端到端多模态深度学习，用于实时解码来自 1 相同细胞 2 3 Yichun He 1,2 , Arnau Marin-Llobe
端到端多模态深度学习用于实时解码来自同一细胞的长达数月的神经活动 1 2 3 何逸春 1,2 、Arnau Marin-Llobet 1,2 、盛浩 1 、刘韧 1 、刘佳 1* 4 5 1 美国马萨诸塞州波士顿哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院。 6 2 这些作者贡献相同。 7 * 通信电子邮件：jia_liu@seas.harvard.edu。 8 9 摘要 10 长期、稳定、实时解码来自同一细胞的行为相关神经动态对于脑机接口 (BCI) 以及理解学习、记忆和疾病进展过程中的神经进化至关重要。 11 柔性和高密度电极的最新进展实现了长期追踪所需的稳定性，但产生的大量数据集对现有分析方法提出了挑战。当前的脉冲分类方法严重依赖于人工管理，缺乏大规模实时处理的可扩展性。在这里，我们介绍了 AutoSort，这是一种基于端到端多模态深度神经网络的方法，可以实现数月内对相同神经元的实时跟踪和解码。AutoSort 使用一种可扩展的策略，通过从初始记录中学习深度表示并实时应用训练后的模型。它集成了多模态特征，包括波形特征、分布模式和推断出的神经元空间位置，以确保稳健性和准确性。AutoSort 在模拟和长期记录中的表现都优于现有方法，与传统方法相比，它仅使用 10% 的时间和 25% 的内存，从而减少了计算需求。通过将 AutoSort 与高密度柔性探针相结合，我们在 2 个月内实时跟踪运动学习和技能习得过程中的神经动态，捕捉内在神经流形漂移、稳定性和学习后表征漂移。AutoSort 为研究长期神经内在动态和实现实时 BCI 解码提供了一种有前途的解决方案。
有关光电设备进步的特刊的社论
光电设备是基于光电转换效应制造的，该效应是现代光电技术和微电子技术技术的开发研究领域[1]。在21世纪，全球光电设备制造业已取得了快速发展，而光电设备的市场逐年增长。光电设备被广泛用于各种场，例如光学显示，有机太阳能电池，激光和波导。它们是信息技术的重要组成部分[2，3]。为了扩大应用程序方案并提高光电设备的性能，许多学者已经在相关领域进行了研究。本期包括12篇论文，这些论文涉及光电设备算法，材料和结构中的各种挑战和机遇。例如，在光学显示的字段中，可以通过优化算法来改善电子纸的响应时间和亮度[4]。在太阳能电池和波导的场中，可以通过设计新的光电材料和设备结构来改善太阳能电池和波导传输距离的转换率[5，6]。本期特刊的最新研究进展如下。电子纸是通过反射显示图像显示的新设备，这是光电设备的重要分支[7]。最广泛使用的电子纸是电泳显示（EPD）。修饰的蓝色颗粒具有较高的Zeta电位和电泳迁移率。他等人。目前，将离子液体用作电泳颗粒修饰的电荷控制剂，并将高电离1-丁基1-丁基-1-甲基磷脂单离子液体液体移植到杯赛上。然后，成功制备了蓝色的电泳颗粒[8]。制备过程很简单，并且生产成本很低，这有助于实现丰富的EPD颜色显示。此外，算法的优化也可以用于提高EPDS的性能。根据直流电流（DC）平衡的原理设计了驱动波形[9]。研究了统一参考灰度相的亮度曲线，并获得了其驱动时间；同时，根据原始灰度对擦除阶段的持续时间进行了重新设计。结果表明响应时间可以有效缩短。此外，可以通过将红色颗粒添加到EPD [10]来制备三色EPD。为了解决红色幽灵图像的问题，Wang等人。分析了灰度转化中红色颗粒的空间位置分布[11]。研究了红色幽灵图像产生的关键因素，并根据擦除和激活阶段的优化提出了驱动波形。在微胶囊顶部的残留红色颗粒在红色擦除阶段消除，并使用高频电压激活颗粒。红色幽灵图像有效地被抑制了。同样，一些学者发现黑色和红色颗粒可以通过阻尼振荡电压序列分离。红色颗粒被纯化，像素的红色饱和度增加[12]。但是，EPD具有低刷新
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。
生殖组织中蛋白质的空间表征
通过出现高通量抗体分析和测序方法，人类细胞的分子构建块已越来越多地映射到大型项目中。这些转变努力在解决许多人类细胞中蛋白质的表达水平和空间位置方面表现出了显着的进步。本论文旨在表征人类生殖组织，睾丸和输卵管（FT）的单细胞水平上的空间蛋白表达，并研究如何在非小细胞肺癌（NSCLC）中重新表达的睾丸蛋白如何影响免疫微环境。在纸I中，睾丸中有500多种RNA表达水平升高的蛋白在具有免疫组织化学（IHC）的八种不同的细胞类型中进行了分析。在精子发生的各个阶段，在细胞类型的水平上定位了几种特征性较差的蛋白质，即所谓的“缺失蛋白质”，从而提供了对其可能功能的新见解。在论文II中，通过组合单细胞转录组学和多重IHC来创建人类精子发生的时空图。高通量图像分析确定了近500种蛋白质的细胞状态特异性蛋白表达。通过检查RNA和蛋白质相关动力学，我们强调了人类睾丸的复杂时空景观。这些蛋白质是功能研究的靶标。在论文III中，IHC介绍了基于RNA水平升高的FT中升高的蛋白质编码基因，大多数蛋白质在功能上与纤毛运动有关，这是创建对受精至关重要的管状流动所必需的机制。，大多数是纤毛细胞独有的，其中包括以前在纤毛中未描述的几种蛋白质。在纸IV中，IHC在300多名免疫表型NSCLC患者中以IHC为特征。 ctas通常在睾丸和港口免疫原性中表达，由于NSCLC中异常表达而可能用作治疗靶标。 CTA与免疫谱有关，例如巨噬细胞和浆细胞浸润，可能表明原位免疫原性作用。 这些关联可以作为潜在的免疫疗法靶标进行研究和利用。 本论文在单细胞分辨率下定义了生殖组织的空间蛋白质组，并鉴定了许多蛋白质的蛋白质，并且具有先前未知功能的蛋白质。 在分子水平上绘制组织特异性细胞多样性的综合方法表明，将RNA和蛋白质检测方法结合在一起。 论文开发了新兴方法，例如多重染色和生物图像分析，这对大规模努力有希望。 这项工作显着有助于生殖组织的细胞图中，历史上没有得到充分研究。在纸IV中，IHC在300多名免疫表型NSCLC患者中以IHC为特征。ctas通常在睾丸和港口免疫原性中表达，由于NSCLC中异常表达而可能用作治疗靶标。CTA与免疫谱有关，例如巨噬细胞和浆细胞浸润，可能表明原位免疫原性作用。这些关联可以作为潜在的免疫疗法靶标进行研究和利用。本论文在单细胞分辨率下定义了生殖组织的空间蛋白质组，并鉴定了许多蛋白质的蛋白质，并且具有先前未知功能的蛋白质。在分子水平上绘制组织特异性细胞多样性的综合方法表明，将RNA和蛋白质检测方法结合在一起。论文开发了新兴方法，例如多重染色和生物图像分析，这对大规模努力有希望。这项工作显着有助于生殖组织的细胞图中，历史上没有得到充分研究。
12 Energy
12.0 Energy 12.1简介能源的可用性对于克里郡的持续发展和扩大就业至关重要。 至关重要的是，克里具有足够的能力来满足当前和未来的需求。 克里县议会认识到能源生产和分配的基本要求。 是为了支持和提供土著能源资源的可持续发展，重点是为了经济进步的利益以及该县的适当计划和可持续发展，这是理事会的政策。 安全可靠的电力传输基础设施的发展也被认为是支持经济发展并吸引该县投资的关键因素。 理事会支持开发安全，安全和可靠的电力供应，并支持和促进增强的电力网络的发展，并促进根据Eirgrid（2017）网格开发战略，该计划可能会在本计划的一生中提出的新的传输基础设施项目。 与发电相关，克里（Kerry）擅长鼓励和促进该县发电设施的可持续发展。 理事会将继续支持电力和天然气网络的基础设施更新和可持续发展。 在替代能源方面，该县具有巨大的风，太阳能，生物量，地热，水力和波能的发展潜力。 波浪和风资源是欧洲最富有的。12.0 Energy 12.1简介能源的可用性对于克里郡的持续发展和扩大就业至关重要。至关重要的是，克里具有足够的能力来满足当前和未来的需求。克里县议会认识到能源生产和分配的基本要求。是为了支持和提供土著能源资源的可持续发展，重点是为了经济进步的利益以及该县的适当计划和可持续发展，这是理事会的政策。安全可靠的电力传输基础设施的发展也被认为是支持经济发展并吸引该县投资的关键因素。理事会支持开发安全，安全和可靠的电力供应，并支持和促进增强的电力网络的发展，并促进根据Eirgrid（2017）网格开发战略，该计划可能会在本计划的一生中提出的新的传输基础设施项目。与发电相关，克里（Kerry）擅长鼓励和促进该县发电设施的可持续发展。理事会将继续支持电力和天然气网络的基础设施更新和可持续发展。在替代能源方面，该县具有巨大的风，太阳能，生物量，地热，水力和波能的发展潜力。波浪和风资源是欧洲最富有的。理事会应与现有服务提供商合作，以促进所需的加强和升级现有基础设施和网络（受环境评估和计划过程的前提），并支持保护战略能源走廊免受其他可能损害能源网络交付的进展的保护。这将确保可以以可持续和及时的方式交付指定增长领域内以及全县内未来人口的能源需求，并且能力可以在地方和地区规模上可用，以满足未来的需求。在确保能源和增长融合时，理事会将支持新兴的气候行动政策，以使能源计划与空间规划保持一致。理事会支持可以在空间适合使用现有传输网络的空间位置上使用可再生能源（受环境评估和计划过程的适当环境评估和计划过程）进行服务的数据中心的可持续发展。将支持从数据中心收回废热以支持潜在的脱碳项目（例如地区供暖方案）的潜力。理事会还支持加强和可持续的当地社区可再生能源网络，微观可再生能源，气候智能乡村项目以及从这些举措到网格的联系。关于对环境的保护，包括住宅便利性，本章概述的能源政策需要同意的任何计划，项目和活动将受到相关的环境评估，包括适当的情况下，包括SEA，EIA和AA。