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World File Search System自上而下
脑干DBH+神经元控制过敏原诱导的气道高反应性
摘要：越来越多的环境问题以及采用循环经济的需求突出了废物载体对资源回收的重要性。微生物联盟的生物技术在生物量的生物量中取得了重大发展，这些资源是废物生物量的宝贵资源，这些资源是石化衍生产品的合适替代品。这些基于微生物财团的过程是在自上而下或自下而上的工程方法之后设计的。自上而下的方法是一种经典的方法，它使用环境变量有选择地引导现有的微生物联盟以实现目标功能。虽然高通量测序使微生物群落的表征能够实现，但主要的挑战是将复杂的微生物相互作用解散并相应地操纵结构和功能。自下而上的方法使用了代谢途径的先前知识，并使用联盟合作伙伴之间的可能相互作用来设计和工程师合成微生物联盟。该策略对目标生物程序的财团的组成和功能提供了一定的控制，但是Challenges仍处于最佳装配方法和长期稳定性中。在这篇综述中，我们介绍了使用自上而下和自下而上的微生物组工程方法进一步改进的进步，挑战和机会。作为底层的方法是一个新的浪费式概念，本评论探讨了合成微生物联盟的组装和设计，以优化微生物联盟的生态工程原理以及有效的Con- Cons-Deption的代谢工程方法。还集成了自上而下的方法和自下而上的方法，以及代谢建模的发展，以预测和优化伴侣功能。一句话摘要：这篇评论突出了微生物联盟驱动的废物价值通过自上而下和自下而上的设计方法进行生物制造，并描述了策略，工具和未探索的机会，以优化此类财团的设计和稳定性。
印度电池储能制造：战略视角1
为了从战略制造业的角度为印度发展电池存储制造能力提供指导，我们首先确定印度可能采取的各种途径。我们发现，各国主要成功采用了两种方法：一是研究为重点的方法或自上而下的方法；二是制造为重点的方法或自下而上的方法。自上而下的方法包括国家首先通过投资研发来开发必要的知识基础。然后是技术商业化和发展成熟的制造实力。相反，自下而上的方法涉及国家首先通过发展制造能力来占领市场份额，然后沿着价值链向上移动，进行更密集的研究活动。
为什么数据和分析需要多速方法
我们确实看到自上而下和自下而上在我们的客户和行业中广泛存在。这两种方式都有好处。但同时，我们也看到，这两种方式都存在一些挑战。因此，当您考虑自上而下地在整个组织范围内使用数据和分析时，可以将其想象为 CEO 和 C 级高管坚定的承诺、组织、广泛的制度化、长期愿景，然后是明确的运营模式和责任制。我们将如何推动大数字、大成果、大投资。因此，很多成果都来自于此，因为组织已经围绕这一点团结起来。这真的很好。尽管如此，有些事情会成为瓶颈。有时可能需要更长的时间。有时资金可能会成为问题。因此，我们的客户在经历自上而下和自下而上时，需要应对很多事情，有些好处是速度快，有些是敏捷，有些是敏捷，有时是有机的。这就是很多很好的观点。但是我们看到一些制约因素，可能是可扩展性问题，可能是整个组织或企业缺乏整体资金支持。也许企业领导者还没有完全接受，因为他们不知道这是否真实。这只是一个观点，一个概念证明吗？所以，当我们从上到下和从下到上看时，这些是我们必须考虑的一些事情，以及每种方式的优缺点。
模块化建模
综合模型中的行为是研究人员之间的争论点[6]。这场辩论强调了计算模型中的多种方法，通常以“自下而上”和“自上而下”的方式来表征。自下而上的建模强调了大脑中发生的详细生物学过程的模拟[4，5]。模型参数主要由现有的生物学数据告知，其目的是为功能能力提供明显的约束，这些功能能力被假定自发出现[4，6]。自上而下的建模从功能能力明确开始。传统上是从识别大脑结构的功能，然后开发出实现这些功能的神经计算算法。近年来，这种假设驱动的方法已补充了目标驱动的深度学习[7]。这种启用的动力智能方法旨在生成通过参数优化实现大脑功能的神经计算算法，以便模型可以解决生态有效的任务[8]。自上而下的模型旨在通过模拟大脑的总体原理来实现脑样功能，而无需模拟其生物学细节。为了对这些方法进行深入评论，我们将有兴趣的读者推荐给[5-9]。
（一般）利息的利率：货币政策如何传播
可以通过“自下而上”和“自上而下”的方法探索MTM，共同提供了整体强度和传输速度的图片，以及可以通过的“通道”。自下而上的方法检查了通道，该方法详细介绍了（预期）策略率将传递到关键宏观经济变量的（预期）变化的步骤顺序。“自上而下”的方法直接估计利率变化对这些关键变量的平均影响。尽管这种估计值广泛可用，但货币政策立场的变化的确切影响本质上是不确定的，来自各种渠道的相对贡献也是如此。部分是因为货币政策的影响可能会随着时间的流逝而变化，例如随着经济的实力或由于其结构的变化而变化。这强调了对MTM在有效决策中的功能的持续评估的重要性。
视觉场景复杂性对空间注意神经特征的影响
空间选择性注意极大地影响了我们对复杂视觉场景的处理，但大脑选择相关物体而抑制不相关物体的方式仍不清楚。使用非侵入性脑电图 (EEG) 发现了这些过程的证据。然而，很少有研究描述在注意动态刺激期间这些测量值的特征，而且对于这些测量值如何随着场景复杂性的增加而变化知之甚少。在这里，我们比较了三个视觉选择性注意任务中 EEG N1 和 alpha 功率（8-14 Hz 之间的振荡）的注意力调节。这些任务在呈现的不相关刺激数量上有所不同，但都需要持续注意侧化刺激的方向轨迹。在几乎没有不相关刺激的场景中，自上而下的空间注意控制与顶叶-枕叶通道中 N1 和 alpha 功率的强烈调节有关。然而，在两个半视野中都有许多不相关刺激的场景中，自上而下的控制不再表现为对 alpha 功率的强烈调制，并且 N1 振幅总体上较弱。这些结果表明，随着场景变得更加复杂，需要在两个半视野中进行抑制，自上而下控制的神经特征会减弱，这可能反映了 EEG 在表示这种抑制方面存在一些局限性。