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MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
强化学习解码器容忍故障量子计算
张量网络方法已从基于基于基质产物状态的变异技术进行了发展，能够计算一维冷凝的晶格模型的特性到源自更精致状态的方法，例如旨在模拟二维模型物理学的预测纠缠对状态。在这项工作中，我们提倡范式，即对于二维费米子模型，矩阵 - 产品态仍然适用于比直接嵌入一维系统允许的明显更高的精度水平。为此，我们利用了费米子模式转换的方案，并克服了一维嵌入需要是局部的偏见。这种方法认真对待洞察力，即对矩阵态的多种形式和模式转换的单一多种流形，可以更准确地捕获自然相关结构。通过证明新兴模式中残留的低水平纠缠水平，我们表明矩阵态可以很好地描述基态。通过研究晶格尺寸的无旋转费用的相变高达10×10，该方法的功率被例证了。
解码算法欣赏这是原始出版物的平行发布版本。此版本可能与原始发表的文章不同。
受气候缓解目标国家的驱动国家，全球大流行后的经济增长和恢复的低成本可再生能源的优先级。很明显，可疑的技术选择会导致更广泛的社会经济利益，这是在将其能源部门朝着更高份额的可再生能源份额过渡到更高份额的国家中所表明的。对更好地理解能源过渡对就业的直接影响的兴趣越来越大，对传统能源部门失去的工作的担忧将对世界各地的决策介绍至关重要。这项研究重点是加速可再生能源的净就业影响，该净摄入量将于2050年到2050年从可再生能源中获得100％的能源，与巴黎协议的雄心勃勃的目标兼容。与电力，热量，运输和脱盐部门相关的直接能源工作从2020年的约5700万增加到到2050年的近1.34亿。可再生能源和可持续技术中的价值链比采摘化石燃料更重要。结果表明，全球能源过渡将对世界各地经济的未来稳定和增长产生积极影响。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
通过我们的AI-Immumumanology TM平台解码人类免疫系统以开发癌症和传染病的新型疫苗
本演讲包含经修订的1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易所法》第21E条的含义。The words “target,” “believe,” “expect,” “hope,” “aim,” “intend,” “may,” “might,” “anticipate,” “contemplate,” “continue,” “estimate,” “plan,” “potential,” “predict,” “project,” “will,” “can have,” “likely,” “should,” “would,” “could,” and other words and terms of similar meaning identify forward-looking statements.实际结果可能与通过各种因素所指示的陈述所指示的结果有实质性不同，包括但不限于与以下风险相关的风险：我们的财务状况和需要额外资本的需求；我们的发展工作；我们的产品开发活动以及临床前和临床试验的成本和成功；商业化使用我们的AI平台技术开发的任何批准的制药产品，包括我们产品候选产品的市场接受率和程度；我们对第三方的依赖，包括进行临床测试和产品制造；我们无法建立伙伴关系；政府监管；保护我们的知识产权；员工事务和管理增长；我们的广告和普通股，国际经济，政治，法律，合规性，社会和商业因素的影响，包括通货膨胀，以及其他重大的地缘政治和宏观经济事件对我们业务的影响；以及其他影响我们业务运营和财务状况的不确定性。除法律要求外，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。有关这些风险的进一步讨论，请参阅我们最近向美国证券交易委员会（SEC）（SEC）提交的年度报告中包含的风险因素，该报告可在www.sec.gov上获得。
解码瑞典白杨中的木质素
1.4.1 木质素生物合成 ................................................................................ 26 1.4.2 木质素生物合成基因的转录调控 .......................................................... 33 1.4.3 木质素聚合 .......................................................................... 35 1.4.4 木质素的抗逆性 ........................................................................ 36 1.4.5 木质素在非生物胁迫中的作用 ...................................................... 38 1.4.6. 木质素在生物胁迫中的作用 ...................................................... 39 1.5. 木材腐朽真菌 ............................................................................................. 41 2. 研究目标 ............................................................................................................. 44 3. 材料与方法 ............................................................................................................. 45
1KSA-解码南非的生物多样性
使用使用牛津纳米孔技术（长阅读）生成的数据来进行整个基因组测序，从而在NextFlow中成功实施了1KSA基因组组装管道，并在NextFlow中成功实施了，并利用了Seriallong和BigMem资源。迄今为止，1KSA在CHPC -29植物上汇集了近50种南非物种的基因组（草稿水平）； 4个哺乳动物； 13条鱼和3种拟人动物。这些基因组组件的预期基因组大小范围从162.3 MB到2.6 GB。但是，仍然需要解决一些计算挑战，以应对较大基因组的测序和组装。
解码蛋白相互作用以更好地了解突变如何促进疾病
排放帽可以鼓励该行业采用节能实践，从而促进可持续AI技术的创新。此外，与AI相关的碳指标可以协助决策者制定有效的标准，以确保随着AI的发展，其环境成本得到了控制，为可持续的AI未来铺平了道路。