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神经多样性主体间性
自闭症患者在神经学上存在差异，但研究自闭症社交性的方法往往假设神经典型对社交的定义。比较设计通常会导致自闭症行为被解释为与神经典型基准的缺陷，而不是差异（Kapp 等人，2013 年）。同样，民族志研究主要关注自闭症与神经典型之间的互动，这种互动发生在神经典型规范和期望的文化背景下（Heasman 和 Gillespie，2017 年；Kremer-Sadlik，2004 年；Ochs，2015 年）。因此，在理解自闭症患者如何在传统规范之外相互建立社会关系方面存在方法论和经验上的差距，这一点很重要，因为自闭症患者报告称，正是由于缺乏社交礼仪，他们更容易与其他自闭症患者建立关系（Chown，2014；Dekker，1999）。我们调查了一家支持年轻自闭症成年人的慈善机构的 30 名成员之间的互动，以确定
兄弟姐妹间 BBS1 的临床变异性
背景 Bardet-Biedl 综合征 (BBS) 是一种具有多效性的常染色体隐性纤毛病，表现为由多个基因变异导致的一系列异常。虽然这种综合征的发病率因地区而异，但它很罕见，在北美和欧洲，每 120,000 到 160,000 人中就有 1 人患有该病。1 到目前为止，已确定 26 个基因是 BBS 的病因，其中最常见的是 BBS1 变异，随着基因检测的进步，更多的基因被发现。2 BBS 表现出明显的表型变异，临床表现包括轴后多指畸形、肥胖、视网膜营养不良、肾功能障碍、发育迟缓、认知障碍、学习障碍和性腺功能低下。 2 3 具体来说，患有 BBS1 变异的患者通常表现为夜盲症、远视散光、上睑下垂或轻度眼睑痉挛、多指足、第五指弯曲、头痛史和不同程度的饮食反应性肥胖。 4 这种综合征在生命的最初十年进展缓慢，但到第二十年和第三个十年时会显著恶化。这一点，再加上其多变的表型表现，给诊断带来了巨大挑战，通常导致患者在童年晚期或成年早期才被诊断出来。 3 因此，加深对 BBS 家庭间和家庭内表型变异的了解至关重要，因为早期诊断可以使患者更及时地获得必要的支持服务和医疗保健，从而改善健康结果。因此，我们旨在强调由 BBS1 变异引起的 BBS 家庭内表型变异，就像在两个兄弟姐妹身上看到的那样。
实空间量子场的纠缠
我们引入了一种新方法，可以分析确定两个不同空间位置的量子场配置之间的纠缠熵（和相关量），量子场要么是自由的，要么与经典源相互作用。我们展示了如何用二分连续高斯系统描述这种设置。这使我们能够仅根据场的傅里叶空间功率谱推导出纠缠熵、互信息和量子不和谐的明确和精确公式。这与以前的研究形成了鲜明对比，以前的研究主要依赖于数值考虑。为了说明这一点，我们将我们的形式化应用于平坦空间中的无质量场，其中导出的精确表达式仅涉及场粗粒度区域的大小与这些区域之间的距离之比。特别是，我们恢复了一个众所周知的事实，即互信息在远距离处以该比率的四次方衰减，正如之前在数值研究中观察到的那样。我们的方法导致了这个结果的第一次分析推导，以及一个也适用于任意距离的精确公式。最后，我们确定了量子不和谐并发现它完全消失了（除非在涂抹球体上进行粗粒化，在这种情况下它遵循与互信息相同的远距离抑制）。
演示 BrainScaleS-2 芯片间脉冲......
拓扑，具有良好的扩展特性。消息在网络中的路由由 Tourmalet 芯片完成，并基于 16 位目标节点地址。BSS-2 作为一种混合信号神经形态计算系统，建立在 HICANN-X (HX) 芯片之上，该芯片具有 512 个自适应指数积分和激发 (AdEx) 神经元电路和 512 × 256 = 131 072 个突触 [7]。通过组合神经元电路，每个神经元最多可配置 16 k 个突触输入。实现具有这种神经元的大型网络需要多芯片系统。[1, 3, 10, 12] 最近，BSS-2 系统开发进展到多芯片系统，具有 46 个 HX 芯片，每个芯片通过 8 个 1 Gbit s −1 串行链路连接到 Kintex 7 FPGA。这些系统利用 BSS-1 晶圆模块基础设施，通过将许多芯片放置在与 BSS-1 晶圆完全相同尺寸和引脚配置的大型 PCB 上来模拟全晶圆级实现[13, 15]。我们认为 [16] 中描述的拓扑对于在带宽和网络直径方面互连晶圆模块上的多个 FPGA 是最佳的。图 1 显示了用于测试 BSS-2 EXTOLL 网络的当前实验室设置[7, 14]。它通过连接到 FPGA 的 MGT 端口的 USB 3.0 插头物理连接到 EXTOLL 网络。此外，它仍然连接到以太网网络以用于 FPGA 位文件闪存。该设置包含四个 FPGA 和两个芯片。
计算和国家间传输的共享...
4.12如果任何DIC未能根据规定的时间范围内提交数据，则IA/ RLDC应通过从其他替代来源获取此类信息来准备基本网络。替代来源可以是NLDC SCADA/ SEM数据/最新更新的基本案例/最新的TTC-ATC基本案例，适用于相应的计费期。4.13如果缺少网络数据的一部分，则根据可用的数据和/或引用Power System研究中发布的标准，例如CEA传输计划标准。4.14 RLDCs shall furnish the prepared basic network to IA in order to further prepare all India basic network for computation of ISTS charges and losses for each billing period by 12 th day of each month following the billing period 4.15 IA shall prepare the all India basic network and shall be made available to all DICs on 15 th day of each month following the billing period for review and comment, if any, for 2 days, in order to finalize the all India basic network to be used for the计算期的计算。
A66 北部跨奔宁项目
1.1.1 本项目设计原则报告列出了构成 A66 北部跨奔宁 (NTP) 项目（位于彭里斯的 M6 40 号交叉口和 Scotch Corner 的 A1 交叉口之间，简称“项目”）的方案的项目范围和方案特定设计原则（“设计原则”）。本报告中包含的设计原则实施了第 2 节中列出的项目总体设计愿景，并响应了项目环境影响评估中收集的证据基础，特别是关于将项目纳入其敏感和高质量的环境背景。本报告的目的是列出将根据其进行项目详细设计的设计原则。设计原则适用于项目永久形式的设计；它们不适用于临时施工阶段。还应注意，这些项目设计原则与为该项目制作的说明性项目设计报告是分开的，该报告说明了该项目对国家公路“良好设计之路”的设计响应。
跨大气和空间推进的基本原理
A 面积 a 加速度、半长轴长度、声速 B i 原子总数 B 磁感应强度/磁通密度 b 半短轴长度 c 光速[299.792 x 10 6 m/s] c ∗ 特征速度 c D 阻力系数 ck 质量分数 c L α 升力系数 cp 恒压比热容 c T 推力系数 cv 恒容比热容 D 阻力 E 期望 E 电场 E KE 粒子动能 E pot 粒子势能 e 比机械能、比能 F 力、焦点 G 吉布斯自由能 G 万有引力常数[6.674 x 10 − 11 m 3 /(kg s 2 )]、单位体积吉布斯自由能、质量通量 g 比吉布斯自由能 H 焓 H 单位体积焓 h 比角动量、比焓、高度、普朗克常数 [6.626 x 10 − 34 Js] I 冲量、转动惯量、电流 I sp 比冲量 i 倾角 J 2 非球形地球纬向谐波（1.0826 x 10 − 3 ） j 电流密度 K 燃烧表面积与喷嘴喉口面积比 K c 基于浓度的平衡常数 K p 基于分压的平衡常数 KE 动能 k 等效弹簧常数 kb 反向反应速率、玻尔兹曼常数 [1.380 x 10 23 J/K]
跨诊断连接组项目
1. 耶鲁大学心理学系，美国康涅狄格州纽黑文 2. 罗格斯大学脑健康研究所精神病学系，美国新泽西州皮斯卡塔韦 3. 墨尔本大学青少年心理健康中心 Orygen，澳大利亚墨尔本 4. 石溪大学心理学系，美国纽约州石溪 5. 斯坦福大学医学院斯坦福神经科学跨部门项目，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 宾夕法尼亚大学心理学系，美国宾夕法尼亚州费城 7. 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系，美国宾夕法尼亚州费城 8. 哈佛医学院精神病学系，美国波士顿 9. 麦克莱恩医院抑郁、焦虑和压力研究中心，美国波士顿 10. 康奈尔大学心理学系，美国纽约州伊萨卡 11. 麦克莱恩医院精神病学技术研究所，美国波士顿12. 哈佛医学院精神病学系，美国波士顿 13. 耶鲁大学精神病学系，美国纽黑文 14. 耶鲁大学吴仔研究所，美国纽黑文 15. 新加坡国立大学杨潞龄医学院睡眠与认知中心及转化磁共振研究中心，新加坡，新加坡 16. 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡，新加坡 17. 新加坡国立大学 N.1 健康研究所，新加坡，新加坡 18. 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系、人类潜能转化研究项目及数字医学研究所（WisDM），新加坡 19. 新加坡国立大学综合科学与工程项目（ISEP），新加坡，新加坡 20. 麻省总医院马蒂诺斯生物医学成像中心，美国查尔斯顿
原生及跨领域AI研究报告
本文档广泛介绍了将原生和跨域 AI 纳入下一代网络时需要考虑的功能方面。首先简要概述了 AI 在全球标准组织（包括 3GPP、O-RAN 和 ETSI-ZSM）中的现状。报告在无线网络环境中对原生和跨域 AI 这两个术语进行了简明的定义，然后讨论了 AI 对架构的影响。讨论了跨多层提取大量不同数据的挑战，以及相应的数据建模、格式化和表示要求。统一的数据提取模型正在成为一项关键要求。强调了分布式和边缘智能对于解决无线网络中复杂的多层问题的重要性，以及这种分布式架构中的可信度概念。讨论了大规模分布式智能的推动因素，包括 HPC 平台和附带的软件平台（包括开源）。描述了意图驱动管理的新兴范式及其与 AI/ML 的相互作用。讨论了在分解式 RAN 之间以及 RAN 和 CN 之间进行协作 AI 的必要性。本研究报告是 O-RAN nGRG 首次尝试调查 AI/ML 在下一代网络中的应用情况，并在此基础上为对每个突出显示的领域进行进一步探索奠定了基础。