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World File Search System记忆
评估旋转记忆中包含的关键金属，特别关注PT替代以改善可持续性
由于其独特的属性组合：非挥发性，速度，密度和写入耐力，称为自旋转移磁性磁性随机接入记忆（STT-MRAM）的自旋记忆有望在物联网（IoT）的未来发展中起重要作用（IOT），并且在信息和通信技术中更笼统地发挥作用。这种类型的自旋装置通常是由材料制成的，其中一些可以归类为关键。最近的研究评估了磁随机访问记忆中包含的关键材料[1，2]。但是，在那些情况下，分析的记忆类型属于2000年代初期开发的第一代MRAM。如今，存储器设备被垂直于层平面磁化，并包含合成反铁磁铁（SAF）（SAF），该抗fiferromagnet（SAF）可为STT-MRAM参考层具有较低的流浪场提供高温。此SAF通常由钴（CO）和铂（PT）多层制成，抗铁磁性在薄扁桃（RU）层上耦合。由于铂金属（PGMS）的高体能量引起的，评估这些材料的普遍关注点是与其生产相关的环境风险。在这里首先报道对使用此类多层的环境和经济风险的评估，然后对其供应风险进行讨论。用CO/NI多层替换CO/PT多层替代可以导致与使用这些多层人士使用相关的能量需求或全球变暖潜力（GWP）的3-4个数量级。尽管如此，与PGMS相关的高供应风险仍然是提高意识的原因。基于垂直形状各向异性（PSA）的替代概念也可以在这些量中减少1-2个数量级。然而，对于Stt-Mram的情况，与硅晶片的质量相比，使用了少量的PGM层，这些硅晶片生长了这些类型的设备。因此，发现硅晶片制造的环境和经济影响要比STT-MRAM堆栈中纳入的PGM材料高得多。一个探索的可能性是基于Co/ni多层的SAF结构，其性能相似。还基于上述PSA概念提出了更具挑战性的选择。最后，我们解决了欧洲委员会确定的其他几种金属的案例，这些金属在MRAM（例如W或TA）中使用，最近都包括在2021年1月发布的欧盟冲突矿产法规中[3]。
经皮耳迷走神经刺激对丙烯醛诱发的阿尔茨海默病样海马神经元空间学习和记忆的影响
迷走神经刺激 (VNS) 是一种已获批准的治疗方法，可用于治疗多种神经系统疾病，包括难治性癫痫和难治性抑郁症等，目前正作为治疗神经系统痴呆症（如阿尔茨海默病 (AD) 和相关痴呆 [1] ）的潜在疗法而受到关注。VNS 刺激有两种形式，即侵入性和非侵入性（经皮），前者涉及通过手术将刺激电极植入神经周围，后者因副作用小而最受欢迎，涉及通过完整的皮肤刺激迷走神经耳支 (ABVN) 的耳甲区或迷走神经分布的颈部区域 [2] 。在耳甲区以外，耳颞神经支配耳区上方和耳大神经支配下外侧 [3] ，但关于电刺激对这些神经对身体的影响的研究很少。
使用深长的短期记忆网络框架
压力瞬态分析能够根据压力响应数据检查储层特性，这对于有效的CO2存储和CO2地热技术至关重要。注射范围循环压力和速率瞬态响应特别决定了渗透性，边界距离和注入性能。这可以评估超临界二氧化碳阶段的增强迁移率以及任何井损伤。为了评估PTA对温度和速率依赖性超临界二氧化碳注入的反应，开发了基于物理学的深度学习模型，以考虑温度和速率影响。深度学习模型利用基于时间序列的修改后的长期记忆网络来预测压力响应。
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
患有发展性计算障碍的儿童大脑中数字处理和记忆区域的结构协方差增加
注：首先通过 Kolmogorov-Smirnov 检验对各个组进行正态分布检验。对于正态分布数据，平均值、标准差 ( SD ) 和 p 值基于双样本 t 检验。如果在一个或两个组中违反了正态性假设，则列出中位数和四分位距 (IQR)，并执行 Mann-Whitney U 检验（用 U 表示）。对于名义数据，对性别执行 Fisher 精确检验（用 F 表示），对惯用手执行似然比（用 L 表示）。
生成扩散模型中的记忆和正则化
摘要。扩散模型已成为生成建模的强大框架。该方法的核心是分数匹配：在不同尺度上，数据分布的嘈杂版本的对数密度的学习梯度。当使用经验数据而不是人口损失评估评分匹配中采用的损失函数时，最小化器对应于时间依赖的高斯混合物的得分。但是，使用此分析可牵引的最小化器会导致数据记忆：在无条件和条件设置中，生成模型都返回训练样本。本文包含对记忆潜在的动力学机制的分析。分析强调了避免重现分析可牵引的最小化器的正规化的必要性；而且，这样做的基础是对如何正规化的原则理解。数值实验研究了：（i）Tikhonov正则化的特性； （ii）旨在促进渐近一致性的正则化； （iii）通过训练神经网络的神经网络的参数不足或提早停止引起的正常化。这些实验是在记忆的背景下评估的，并突出了未来正规化发展的方向。
编织记忆的线：预先存在的免疫如何塑造B细胞对流感A病毒的反应
我们的结果表明，已经存在的CD4 T细胞加速了抗体反应，并提高了B细胞适应新病毒变体的能力。同时，现有的抗体可以阻止血凝素的某些部位，从而重塑免疫系统的靶向方式，即免疫瘤模式。每种疫苗颗粒孔的含量有多少也影响了抗体可以重塑B细胞反应的程度。记忆-B细胞也更喜欢快速产生抗体。这意味着在注射位点局部产生的抗体对B细胞反应的影响比已经在血液中循环的抗体更大。最后，
认知康复，以补救复杂的轻度创伤性脑损伤患者的注意力和记忆：病例系列
在患有轻度创伤性脑损伤（MTBI）的个体中，经常观察到抽象的注意力和记忆差异，尤其是在表现出神经结构异常的患者中，通常被称为复杂的轻度脑损伤（C-MTBI）。目前的病例系列采用定制的认知再培训干预措施和补偿技术，旨在增强C-MTBI患者日常生活（ADL）的注意力，记忆和活动。通过计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）检测到的格拉斯哥昏迷量表（GCS）和神经影像异常的分数用于将病例分类为C-MTBI。使用目的抽样技术选择了本案例系列中的所有四个情况。使用脑功能障碍的PGI电池（PGI-BBD）评估了病例的认知功能障碍，而通过认知症状清单（CSC）的印地语版本测量了ADL的评估。患有C-MTBI的患者经过了认知康复（CR）的特定量身定制的，以应对其认知义务性质的独特要求和特征。认知再培训会议是在每两周一次的基础上系统地组织的，并补充了一次额外的每周一次，重点是补偿策略，这些策略是通过电话/视频会议面对面或面对面进行的。分别使用PGI-BBD和CSC重新评估了所有四个案例均完成CR会议，并在CR会话的竞争之后，认知功能和ADL进行了重新评估。目前的病例系列强调了CR计划的有效性，结合了认知培训和补偿策略在改善C-MTBI患者的注意力，记忆和ADL方面。所有四个案例均表现出CR计划后认知功能和ADL度量的显着改善，支持其适用性和治疗价值。
记忆结合测试检测临床前阿尔茨海默氏病的早期微妙的发作记忆下降：一项纵向研究
Filipa Raposo Pereira A, B, ∗, Nathalie George A, Gianfranco Dalla Barba C, Bruno Dubois A, B, D, Valentina La Cort B, E, F and the Insight-Preat Study Group A Institute of the Brain-Paris Brain Institute-ICM, Inserm, U 1127, CNRS, UMR 7225 ' Aphp, Cenir, Center Meg-Eeg, Sorbonne University, Pitié-Salpêtrière Hospital, Paris, France B Department of Neurology, Institute of Memory and Alzheimer's Disease (IM2A), Piti´e-Salpˆetri`eere University Hospital, Public Assistance-Hospitals de Paris (AP-HP), Paris, France C. University Degli Studi di Trieste, Trieste, Italy D Department of Neurology, Center神经退行性疾病（COEN），ICM，CIC神经科学，公共援助 - 巴黎医院（AP-HP）（AP-HP），Piti´e-Salpˆere，Sorbonne University，Paris，Paris，Cognition，认知（UR 7536），心理学研究所，巴黎大学，巴黎大学，Boulogne-Boulogne-Bologne-billancourt，France France france deitut deitut deitut deitut parise crocessiate
学习记忆的蒸发分数
文本S1。涡流数据集的数据预处理程序数据的原始采样频率为半小时。数据过滤过程可以概括如下：首先，要在夜间测量中降低噪声，用明智的热通量> 5 w/m 2和短波输入辐射> 50 W/m 2对原始数据进行过滤，以选择白天的数据。然后，将原始数据平均为每日比例值（将降水计算为每日总和）。其次，我们只保留一小部分优质数据> 0.8。使用已建立的方法对输入特征的时间序列中的差距进行了插值（Reichstein等，2005； Vuichard和Papale，2015）。我们还按站点进行视觉检查，以确保可以接受信噪比。请注意，校正了来自涡流协方差的所有半小时LE数据，以使用Bowen比率方法实现能量平衡（Twine等，2000）。由于数据限制，仅使用最浅的土壤水分测量值与干燥期间的蒸发分数预测动态进行比较。文本S2。模型解释 - 综合梯度（IG）开发了集成梯度来解释受过训练的模型，从而可以获得对每日EF预测的每个样本的输入特征的时间特征的重要性（Jiang等，2022; Sundararajan等人，2017年）。IG方法可以拆除基于LSTM的机器学习模型，并追溯输入的特定贡献，并在预测前的每个时间为每个功能分配重要性得分。较大的正Ig评分可能表明该特征大大提高了蒸发分数预测（例如，在最近端的时间内的降水可能对当前蒸发分数的预测比早期的降水更大。）较大的负IG分数表明该特征降低了EF预测。IG得分接近零表示对EF预测的影响很小。以这种方式，我们的模型不仅可以显示一般特征的重要性，而且还可以在预测之前的每个时间步骤显示不同的特征重要性。更具体地说，这意味着对于不同种类的PFT的EF预测，将考虑输入特征的时间长度，其中暗示在特定的极端事件或环境条件下，例如具有不同严重性水平的干旱，植物的植物响应具有不同的生根深度。输入特征X的IG评分（例如，在第i th时间步骤中降水的特定贡献）被表达为：