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World File Search System背投
背侧苍白球和丘脑底核静息和运动过程中帕金森病 β 波动力学
这篇早期发布的文章已经过同行评审并被接受，但尚未经过撰写和编辑过程。最终版本在风格或格式上可能略有不同，并将包含指向任何扩展数据的链接。
pyk2在亨廷顿氏病R6/2小鼠模型的背纹状体中
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
小企业AI 机器学习/ 深度学习解决方案
Gartner 的数据显示 ， 未来几年人工智能的发展将进一步加速 ， 到 2020 年人工智能和机器学习将成为超过 30 ％ 的 CIO 的五大投
通过敏感性分析解读人工智能交易员的投资决策算法
随着金融科技的进步，金融机构现在广泛应用于其运营中的人工智能（AI），例如贷款决策、保险支付评估和欺诈交易检测。在资产管理领域，该技术正被用于在市场预测和投资策略中发现当前信息与未来资产价格之间存在的复杂关系，并取得了一些优异的效果。 另一方面，包括深度学习模型在内的人工智能内部的处理过程非常复杂，有人指出，存在所谓的“黑盒”问题，即不容易解释人工智能决策背后的因果关系。在资产管理领域，由于对高投资回报的期待，对能够做出超出人类理解的投资决策的人工智能的需求将不断增加。如果这导致无法由人类验证其有效性的交易增加，未来可能会出现意想不到的风险，影响金融机构的财务健全性和市场的稳定。 近年来，为了缓解人工智能的黑箱性质，人们进行了大量研究，主要在图像识别领域，以解释人工智能内部的处理过程。 在资产管理领域，人们对AI的可解释性的兴趣日益高涨，例如，Shiono（2018）通过将AI模型与理论宏观经济模型相结合，构建了一个回报预测AI，在预测准确性和可解释性之间取得了良好的平衡。 在本研究中，我们构建一个对未来日经225期货收益具有解释能力（以下称预测精度）的AI交易员，并尝试通过敏感性分析表达其输入变量（市场数据）和输出值（投资决策）之间的关系，从而解释AI的内部处理过程。
BOI为智能电子行业的投资激励措施
在政府对数字技术的强烈支持和大流行的迅速推动下，泰国企业家不断地将自己从数字落后者转变为具有更复杂的数字存在。高度的数字化转型将是支持泰国雄心勃勃地进入新经济模式下一阶段的关键因素。
建立帕金森氏病再生疗法
本研究旨在创建帕金森氏病小鼠模型，分析诱导再生肽的有效性，并阐明诱导再生肽在中枢神经系统疾病中的作用机理。这项研究通过开发抑制帕金森氏病进展，探索大脑稳态机制的疾病改良疗法以及发现新的治疗靶点的可能性来为社会和科学做出贡献。 3。作为帕金森氏病小鼠模型的研究方法，创建了小鼠立体定义地注入病理突变（G51D）α-突触核蛋白的原始原纤维（PFF）中，并通过施用诱导再生的肽或车辆来分析。具体而言，重组G51D-α突触核蛋白被纯化，搅拌产生的纤维被超声破坏以创建PFF，并且通过透射电子显微镜或原发性神经元培养给药进行质量评估后，PFF或生理盐是对小鼠Nigra sindia nigra nigra sideia nigra inigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra nigra的施用。 PFF给药后一个月，建立了多种方案，以反复给予再生诱导再生肽或盐水。给药后，随着时间的推移，进行行为测试（转子杆测试和开放式测试），以评估小鼠的行为和运动功能。建模六个月后，使用组织染色分析脑组织，以分析与病理α-突触核蛋白病理学扩散，多巴胺神经元还原的程度和其他机制有关的数据（图1）。除了上述PFF模型外，还将开发出多巴胺神经毒素6-羟基多巴胺（6-OHDA）的有毒帕金森氏病模型，将开发给尼古拉或纹状体，开发出来，并将重新引起毒性毒性毒性的效率和机制评估为2-8周。在此模型中，行为测试是阿哌汀给药测试。
小鼠终纹外侧和内侧前背床核的全脑输入映射
终纹床核 (BNST) 的前部调节恐惧和压力反应。前背 BNST (adBNST) 在解剖学上可进一步细分为外侧和内侧部分。尽管已经研究了 BNST 亚区的输出投影，但对这些亚区的局部和全局输入连接仍然知之甚少。为了进一步了解以 BNST 为中心的电路操作，我们应用了新的病毒遗传追踪和功能电路映射来确定小鼠 adBNST 外侧和内侧亚区的详细突触电路输入。在 adBNST 亚区注射了单突触犬腺病毒 2 型 (CAV2) 和狂犬病毒逆行示踪剂。杏仁核复合体、下丘脑和海马结构占 adBNST 总体输入的大部分。然而，外侧和内侧 adBNST 亚区具有不同的长距离皮质和边缘大脑输入模式。外侧 adBNST 具有更多来自前额叶（前边缘、下边缘、扣带回）和岛叶皮质、前丘脑和外嗅皮层/外嗅皮层的输入连接。相比之下，内侧 adBNST 接收来自内侧杏仁核、外侧隔膜、下丘脑核和腹侧下托的偏向输入。我们使用 ChR2 辅助电路映射确认了从杏仁海马区和基底外侧杏仁核到 adBNST 的长距离功能输入。选定的新型 BNST 输入还通过来自艾伦研究所小鼠脑连接图谱的 AAV 轴突追踪数据进行了验证。总之，这些结果提供了外侧和内侧 adBNST 亚区差异传入输入的全面图谱，并为 BNST 电路对压力和焦虑相关行为的功能操作提供了新的见解。
在硅光子芯片背面的微晶体整体整合，用于扩展的光束耦合
1农业科学与自然资源学院，Carrera de Medico de Medico san Francisco de Quito University（USFQ），Quito 170157，Ecuador 4 Campus Cumbay A Campus Cumbay A，生物医学研究所Mgutierrererererereinoso@hotmail.com@hotmail.com（M.A.A.A.A.G.G.-R.-R.-R.--R.-R.-R.-R.-R.-R.--R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R.-R..-R.-R.-R.-R.-R.--RE.A..G.-RE.A..G.-RES; pmaponte@usfq.edu.ec（p.m.a. div>）; herrerosgm@gmail.com（m.g.-h.）;电话。 div>： +351-243-767（Ext。330）（M.G.-H。）
年报年报
柒、财务状况及财务绩效之检讨分析与风险事项一、财务状况......................................................................................................................... 272 二、财务绩效......................................................................................................................... 273 三、现金流量......................................................................................................................... 273 四、最近年度重大资本支出对财务业务之影响................................................................. 274 五、最近年度转投资政策、其获利或亏损之主要原因、改善计画及未来一年投资计画................................................................................................................................. 274 六、风险事项分析及评估..................................................................................................... 274 七、其他重要事项................................................................................................................. 277