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记忆性 CD8+ T 细胞分裂 - IRIS-AperTO
记忆CD8 + T细胞的多样性和B细胞反应与MRNA疫苗接种后的SARS-COV-2相关，Nadia brasu 1,2,12，Ines Elia 1,3,12，Valentina Russo 1,2,12，Gaia Montacchiesi 1,2,12，Simona Aversano aversano稳定性1，12 ，3，Marco Macagno 3，Monica Montone 3，Benedetta Mussolin 3，Alba Grifoni 4，Silvia Faravelli 5，Silvia Marchese 6，Federico Forneris 5，Raffaele de Francesco 6,7，Alessandro Sette，Alessandro Sette 4,8 ，13。 1 意大利多伦多坎迪奥洛 IIGM G. Armenise-Harvard 免疫调节部门。 2 意大利都灵大学肿瘤学系。 3 意大利托斯卡纳地区坎迪奥洛癌症研究所，FPO-IRCCS，坎迪奥洛。 4 美国加利福尼亚州拉霍亚免疫学研究所传染病和疫苗研究中心。 5 意大利帕维亚大学结构生物学系 Armenise-Harvard 实验室，生物和生物技术系，帕维亚，意大利。 6 意大利米兰“罗密欧与恩里卡因弗尼齐”国家分子遗传学研究所。 7 意大利米兰大学药理学和生物分子科学系。 8 美国加利福尼亚州拉霍亚加州大学圣地亚哥分校医学系、传染病与全球公共卫生学部。 9 意大利巴斯德研究所——Cenci Bolognetti 基金会，意大利罗马。 10 意大利罗马第一大学临床、实习、麻醉学和心血管科学系。 11 意大利都灵大学医学科学系。 12 以下作者贡献相同：Nadia Brasu、Ines Elia、Valentina Russo。 13 以下作者共同指导了这项工作：Anna Sapino、Luigia Pace。电子邮件：luigia.pace@iigm.it
中世纪2023的概述预测视频记忆性任务
多媒体评估基准计划。类似于以前的版本，我们使用两个数据集的视频数据和符号，即Memento10k和VideoMEM数据集。鉴于在预测任务的先前迭代中观察到的一致性性能高原，其中要求参与者在同一数据集上训练和测试，我们决定从今年的竞争中删除预测任务。这种修改使参与者有机会将他们的努力重定向到更具挑战性的任务。因此，在此版本中，我们提出了两个任务：概括任务，其中要求参与者在一个数据集中训练并在其他数据集和EEG任务上测试其结果，其中要求参与者使用与EEG相关的数据来预测记忆性。在本文中，我们介绍了2023年预测视频记忆力任务的主要方面，探讨了提出的任务，数据集，评估方法和指标以及参与者的要求。
MediaEval 2021 的 EEG 试点子任务概述
MediaEval'2021 的记忆性-EEG 试点子任务旨在通过强调 EEG 数据的效用，促进人们对在预测视频记忆性的背景下使用神经信号（单独使用或与其他数据源结合使用）的兴趣。创建的数据集包括受试者在观看来自预测媒体记忆性子任务 1 的一组视频时从 EEG 记录中预先提取的特征。这个演示试点让感兴趣的研究人员了解如何在没有任何领域知识的情况下使用神经信号，并使他们能够在未来的记忆性任务中这样做。该数据集可用于支持探索预测视频记忆性的新型机器学习和处理策略，同时可能增加人们对记忆性主题的跨学科兴趣，并为新的 EEG-计算机视觉组合方法打开大门。
理解图像记忆力 - 宾夕法尼亚大学艺术与科学学院
为什么有些图像比其他图像更容易记住？在这里，我们回顾了我们对“图像可记忆性”理解的最新进展，包括它的行为特征、它的神经相关性以及它所源于的优化原则。我们重点介绍了使用大型行为数据集来利用为单个图像计算的可记忆性分数的工作。这些研究表明，图像内容到图像可记忆性的映射不仅是可预测的，而且是非直观和多方面的。这项工作还通过发现高级视觉皮层以及经过训练以对物体进行分类的深度神经网络的更高阶段中出现的一种群体反应幅度变化，深入了解了图像可记忆性的神经相关性。
利用脑电信号预测视觉记忆
摘要：视觉记忆性是一种衡量媒体内容记忆难易程度的方法。预测媒体内容的视觉记忆性最近变得越来越重要，因为它会影响多媒体可视化、广告等的设计原则。以前对图像视觉记忆性预测的研究通常利用可以从图像中提取的视觉特征（例如颜色强度和对比度）或语义信息（例如类标签）。其他一些研究试图利用人类受试者的脑电图 (EEG) 信号来预测文本（例如单词对）的记忆性。与以前的作品相比，我们专注于根据人类生物反馈（即 EEG 信号）预测图像的视觉记忆性。为此，我们设计了一个视觉记忆任务，要求每个受试者在浏览从 LaMemdataset 采样的一组图像 30 分钟后回答他们是否正确记住了特定图像。在视觉记忆任务期间，从受试者那里记录 EEG 信号作为人类生物反馈。然后使用收集到的 EEG 信号训练各种分类模型以预测图像记忆性。最后，我们评估并比较了分类模型（包括深度卷积神经网络）和经典方法（例如支持向量机、决策树和 k-近邻）的性能。实验结果证实，基于 EEG 的记忆力预测仍然具有挑战性，但是一种具有各种机会和潜力的有前途的方法。
经皮接种伤寒结合疫苗 Vi-DT 可诱发全身、粘膜和记忆性抗多糖反应
摘要。经皮接种疫苗可诱导粘膜和全身免疫反应。然而，尽管抗多糖反应在预防肠粘膜和呼吸道病原体方面发挥着作用，但关于经皮接种多糖疫苗后抗多糖反应的数据很少。经皮接种结合多糖疫苗是否能够诱导记忆反应也尚不清楚。为了解决这个问题，我们给小鼠经皮接种了伤寒沙门氏菌血清型（伤寒的病因）的毒力抗原 (Vi) 多糖，无论是非结合形式还是结合形式（后者为 Vi-DT 结合物）。我们还评估了免疫佐剂霍乱毒素影响接种疫苗后反应的能力。我们发现经皮以结合物和非结合形式呈现 Vi 导致血清 IgG 反应相当，但血清和固有层淋巴细胞 IgA 抗 Vi 反应更高，并且 IgG 记忆反应增强。添加免疫佐剂并没有进一步增加这些反应；然而，它增强了粪便 IgA 和血清 IgG 抗 Vi 反应。我们的结果表明，经皮接种结合疫苗可以诱导全身以及增强的粘膜和记忆 B 细胞抗多糖反应。
SaS-BCI：一种预测图像记忆性并使用心理意象作为基于大脑的生物特征认证的新策略
摘要 安全认证是信息安全最重要的层面之一。如今，人体生物特征识别技术是用于认证目的的最安全方法，它涵盖了密码和 PIN 等旧式认证方式存在的问题。最近的生物特征识别技术在安全性方面有很多优势；然而，它们仍然存在一些缺点。技术的进步使得一些特定的设备成为可能，因为它们都是可见和可触摸的，因此可以复制和制作假的人体生物特征识别。因此，需要一种新的生物特征识别技术来解决其他类型的问题。脑电波是人体数据，它将其用作一种新型的安全认证方式，吸引了许多研究人员的关注。有一些研究和实验正在调查和测试脑电图信号以发现人类脑电波的独特性。一些研究人员通过应用不同的信号采集技术、使用脑机接口 (BCI) 进行特征提取和分类，在这一领域取得了很高的准确率。任何 BCI 过程的一个重要部分是获取和记录脑电波的方式。本文针对脑信号的授权和认证过程提出了一种新的信号采集策略。这是通过预测用户大脑中的图像记忆能力，将心理意象用作安全认证的可视化模式。因此，用户可以通过在脑海中可视化特定图片来验证自己的身份。总之，我们可以看到脑电波会根据心理任务而有所不同，这使得将它们用于认证过程变得更加困难。基于大脑的认证有许多信号采集策略和信号处理，通过使用正确的方法，可以实现更高的准确率，适合将脑信号用作另一种生物特征安全认证。
标题：延迟疫苗加强后记忆性 CD8 T 细胞反应增强与独特的分子特征相关 作者：Ambra Natalini 1* , So
标题：改善记忆 CD8 T 细胞对延迟疫苗加强的反应与独特的分子特征相关 作者：Ambra Natalini 1* , Sonia Simonetti 1 , Gabriele Favaretto 1 , Lorenzo Lucantonio 1,2 , Giovanna Peruzzi 3 , Miguel Muñoz-Ruiz 4 , Gavin Kelly 5 , Alessandra Maria Contino 6 , Roberta Sbrocchi 6 , Simone Battella 6 , Stefania Capone 6 , Antonella Folgori 6 , Alfredo Nicosia 7,8 , Angela Santoni 9 , Adrian C. Hayday 4,10,11 , Francesca Di Rosa 1* 1 意大利国家研究委员会 (CNR) 分子生物学和病理学研究所 (CNR), 罗马 00161, 意大利 2 罗马大学分子医学系“智慧”，罗马00161，意大利 3 意大利理工学院基金会（IIT）生命纳米与神经科学中心，罗马 00161，意大利 4 弗朗西斯·克里克研究所免疫监测实验室，伦敦 NW11AT，英国 5 弗朗西斯·克里克研究所生物信息学和生物统计学科学与技术平台，伦敦 NW11AT，英国 6 ReiThera Srl，罗马 00128，意大利 7 CEINGE，那不勒斯 80145，意大利 8 那不勒斯费德里科二世大学分子医学和医学生物技术系，那不勒斯 80131，意大利 9 IRCCS Neuromed，波齐利（伊塞尔尼亚）86077，意大利 10 彼得·戈勒伦敦国王学院免疫生物学系，伦敦 SE1 9RT，英国 11 国家健康研究所（NIHR）生物医学研究中心（BRC），盖伊和圣托马斯 NHS 基金会和伦敦国王学院，伦敦 SE1 9RT，英国 Ambra Natalini 的当前地址：英国伦敦弗朗西斯·克里克研究所免疫监测实验室 Sonia Simonetti 的当前地址：意大利罗马生物医学大学校园肿瘤医学系 通讯作者：*Ambra Natalini 免疫监测实验室，弗朗西斯·克里克研究所，1 Midland Road，伦敦 NW11AT，英国电子邮件地址：ambra.natalini@crick.ac.uk；电话 +44 20 3796 0380 *Francesca Di Rosa 分子生物学和病理学研究所，意大利国家研究委员会 (CNR)，Viale Regina Elena 291，罗马 00161，意大利电子邮件地址：francesca.dirosa@cnr.it；电话 +39 06 4925 5124 运行标题记忆 CD8 签名改进响应提升
对口语使用的表征0、1、2、3、4和5的以下描述。每个较高级别意味着控制Previ
足够的理解能够了解直接需求领域的许多记忆性话语。可以理解的话语长度的略有增加，但需要在理解的短语之间频繁停顿，并且在听众的重复方面重复请求。只有在涉及简短记忆的话语或公式时，才能以合理的准确性理解。的话语的长度相对较短。误解是由于忽略或不准确听到的声音或单词结尾（拐点和非反射性）而引起的，从而扭曲了原始含义。即使像习惯与非母语说话者交谈的老师一样，也只能遇到困难。可以最好地理解上下文强烈支持话语含义的那些陈述。有一些主要想法。（在某些非自动化应用中已编码L-0+。）[数据代码06]
静电掺杂的概念及相关装置
静电掺杂旨在用超薄 MOS 结构中栅极诱导的自由电子/空穴电荷取代施主/受主掺杂剂种类。高掺杂的 N + /P + 端子和虚拟 PN 结可以在未掺杂层中模拟，从而促进具有丰富功能的创新可重构设备。其独特优点是载流子浓度和极性（即静电掺杂）可通过栅极偏置进行调整。在介绍基础知识之后，我们将回顾采用新兴或成熟技术（纳米线、纳米管、2D 材料、FD-SOI）制造的静电掺杂设备系列。通过强调与传统物理二极管的区别，讨论了 Hocus Pocus 二极管的多个方面。静电掺杂产生了许多具有出色记忆性和锐切换能力的频带调制设备。详细描述了其概念、内在机制和典型应用。