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使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
微生物输入的出现和具有挑战性的...
摘要在本文中，我们分析了与巴西和墨西哥两个拉丁美洲国家基于微生物的农业投入相关的紧张局势。更具体地说，我们研究了这些技术基于使用生物体的使用，使公共微生物学研究实验室的方式进一步由制造商或农民开发。为此，我们借鉴了社会的“实验室化”的概念，这是演员网络理论的一部分。我们表明，由于与其生物学性质相关的风险以及建立与参考实验室中使用的生产过程相关的困难，这些技术的出现目前正面临许多挑战。是由公司或农场生产，这些实践和这些产品的质量和安全是辩论的主题，也是科学，经济和政治审查的重点。这些微生物生物学投入是围绕农业合成化学投入的替代方案以及更广泛地在农业中使用微生物资源的替代品的替代方案而发生的科学，工业，用户和政治之间关系的证据。
实现极化输入的量子断层扫描...
摘要：一个名为plexciton的准粒子来自等离子体和分子激子之间的杂交，这些杂交在灭绝，散射和反射光谱方面表现出特征的光谱特征，例如Fano共振和RABI分裂。然而，对丛杂种中荧光特性的理解尚不清楚，尤其是对于非线性上将的排放。在这封信中，我们准备了三个组成的丛杂种杂交体，该杂种与两种氰胺染料（CY3和CY5）耦合到AG纳米结构膜并研究了它们增强的非线性辐射，包括两光子发光（TPL），第二谐波（TPL），第二谐波生成（SHG）（SHG）和表面增强的Raman Raman Raman散射（Sersserssers）。丛杂种显示出分裂的灭绝频谱，其中五个峰与二聚体染料的杂种诱导的五峰，并带有Ag膜的表面等离子体共振。在1260 nm的激光激发下，（Cy3-cy5）/ag混合动力车的TPL增强了6.3倍，与Cy5/ag的两种组件混合体相比，SHG的增强率为5.1倍。我们的实验结果为设计和制造具有高效的非线性辐射设计和制造多组分丛设备提供了宝贵的见解。丛杂种，其特征在于其特征灭绝的特性和很大程度上增强的上流发射，对非线性光学，量子信息处理，生物医学感应和光化学的应用有很大的希望。关键字：等离子体，分子激子，多组分，两光子发光，第二谐波产生，表面增强的拉曼散射
全球土壤轮廓中碳输入的快速过境，无论进入深度
抽象的气候和土地管理变化正在改变土壤的碳输入。这种输入变化对长期土壤有机碳（SOC）平衡的结果取决于碳输入的过境行为。使用观察性碳输入和全球土壤剖面中的放射性碳数据，我们揭示，无论进入深度，新进入碳休假土壤中的新进入碳休假土壤中近25％，而30年后的剩余分数仅为13％。尽管如此，大多数SOC在所有土壤深处都年龄超过30岁。一起，这些结果表明，碳输入向老年SOC的转移效率低，这是长期SOC固存的有意义的碳成分。此外，我们揭示了SOC老化和碳输入过渡是两个不同的过程，应同时进行，但要分开机械性，以预测和管理SOC动态，以响应气候和土地管理变化下的碳输入变化。
具有替代输入的簇状态量子电路的有效经典模拟
我们提供了与团簇状态量子计算相关的纯纠缠系统的新例子，这些系统可以用经典方法高效模拟。在团簇状态量子计算中，输入量子位在布洛赫球的“赤道”处初始化，应用 CZ 门，最后使用 Z 测量或 cos(θ)X+sin(θ)Y 算子测量自适应地测量量子位。我们考虑修改初始化步骤时会发生什么，并表明对于有限度 D 的格，存在一个常数 λ ≈ 2.06，使得如果每个单独的量子位都处于在计算基础中对角线状态的迹距离 λ − D 内的状态，则该系统可以在从输出分布中采样的意义上在所需的总变差距离内进行经典模拟。例如，在 D = 4 的方格中，λ − D ≈ 0.056。我们开发了一个粗粒度版本的论证，它增加了经典有效区域的大小。在量子比特的方格中，经典可模拟区域的大小至少增加到约 ≈ 0.070，实际上可能增加到约 ≈ 0.1。结果推广到更广泛的系统，包括相互作用在计算基础上对角的量子系统，测量要么在计算基础上，要么对计算基础无偏。只想要简短的潜在读者
使用经过最低限度预处理的 T1w 图像作为输入的用于预测大脑年龄的深度学习模型
近年来，个体生物年龄（可能与实际年龄不同）的概念引起了医学研究界的极大兴趣，因为衰老是多种与年龄相关的健康状况和死亡的重要风险因素。同一实际年龄的个体之间的健康结果也存在很大的异质性（Jylhävä et al., 2017）。在过去的几十年中，研究强调，由于遗传和环境因素（如生活方式行为）之间复杂的相互作用，人与人之间的生物衰老过程存在差异（Cole et al., 2017, 2019; Fratiglioni et al., 2020）。鉴于整个衰老过程中身体和大脑的持续变化，实际年龄是死亡、慢性疾病和功能障碍的一个关键风险因素（Jylhävä et al., 2017）。大脑中各种与年龄相关的变化与多种神经退行性疾病的发展密切相关，包括阿尔茨海默病 (AD) 和血管性痴呆 (Hou et al., 2019)。与其他与年龄相关的健康状况以及痴呆症领域一样，相同实际年龄的人在症状表现和潜在脑病理方面存在显著的异质性 (Ferreira et al., 2020)。因此，量化生物年龄可能是一种比传统实际年龄更有用的附加指标，可用于识别有患上与年龄相关的疾病风险的个体 (Cole et al., 2019; Tian et al., 2023)。
用于逆向工程神经元群体放电模式以识别其突触输入的超级计算机框架
m-chardon@northwestern.edu 1 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学神经科学系；2 美国加利福尼亚州洛杉矶加州州立大学电气与计算机工程系；3 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室阿贡领导力计算设施；4 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学电气工程系；5 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学生物医学工程系；6 英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；7 美国华盛顿大学生理学和生物物理学系；8 美国伊利诺伊州芝加哥 Shirley Ryan 能力实验室物理医学与康复系；9 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学物理治疗与人体运动科学系； 15 10 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学-阿贡科学与工程研究所 (NAISE) 16
分布式模型的预测性控制，用于领先车辆未知输入的异质车辆排
在本文中，提出了针对异性恋车辆排的分布式模型预测控制（DMPC）算法。允许领先的车辆由非零和时间变化的输入驱动，而不是以恒定的速度行驶。除了每个车辆的个别状态和输入限制外，所有车辆均通过状态耦合的车间间距约束和状态耦合成本函数耦合，从而维持一维排的构造与令人满意的瞬态性能。每辆车都与其附近的车辆通信，并且可能不知道领先的车辆的动力学状态信息。每个车辆的控制输入是由每个车辆的本地信息以及其邻居的假定状态信息确定的局部优化问题计算的。通过设计以下车辆的分布式终端控制法，将每个状态耦合设置为几个特定子集，然后迫使每辆车辆以优化其在分配的子集中受到约束的状态，可以将耦合约束和成本函数解耦，因此可以采用分布式和平行的计算方法来计算所有以下所有车辆的控制权。基于量身定制的终端平等约束以及量身定制的终端控制法，在所有时间步骤中都实现了本地MPC优化问题的递归可行性，并且还可以保证每辆车的渐近稳定性。在模拟中证明了所提出的DMPC方法的有效性，并且所提出的DMPC的优势与领先的车辆的非零，无法访问，并且随时间变化的输入强调了与不断变化的领先车辆速度的异构车辆平台的比较模拟。
用于逆向工程神经元群体放电模式以识别其突触输入的超级计算机框架
m-chardon@northwestern.edu 1 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学神经科学系；2 美国加利福尼亚州洛杉矶加州州立大学电气与计算机工程系；3 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室阿贡领导力计算设施；4 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学电气工程系；5 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学生物医学工程系；6 英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；7 美国华盛顿大学生理学和生物物理学系；8 美国伊利诺伊州芝加哥 Shirley Ryan 能力实验室物理医学与康复系；9 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学物理治疗与人体运动科学系； 15 10 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学-阿贡科学与工程研究所 (NAISE) 16