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自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
技术报告创业过程...
创意的相关性取决于所应用的评估标准，但这些标准的重要性并不总是相同的。每个标准的重要性（权重）水平因领域和创作过程的目标而异。例如，在技术导向问题的情况下，响应问题规范的创意被认为是好的。在产品设计问题的情况下，情况略有不同，因为即使创意不符合问题的规范，也可以将其视为好创意（Bonnardel，2006）。更准确地说，用于评估创意的标准权重可能会根据领域而变化。例如，在家具或网站创作的背景下，原创性更有价值（即 70% 原创性，30% 适应性），而在工业背景下，适应性更受重视（即 30% 原创性，70% 适应性）（Bonnardel，2006）。所有这些形式化的合理性都是因为“评估系统”并不直接适应特定情况和背景，而是需要进行设计和调整（Micaëlli 和 Fougères，2007）。
上皮-间质转化过程中胸膜间皮瘤 RNA 编辑变化的模式
摘要：胸膜间皮瘤 (PM) 是一种可观察到上皮样、双相性和肉瘤样组织类型的癌症。肉瘤样 PM 以间充质特征为特征。多组学已用于在分子水平上表征上皮-间充质 (EMT) 表型。我们通过纳入 RNA 编辑分析为此做出了贡献。我们从两个 PM 队列中提取了上皮评分最高与最低的样本，并观察到 EMT 后内含子中的 RNA 编辑增加而 3′UTR 中的 RNA 编辑减少。在通过转录组学分析分层为两组的原代 PM 原代培养物中也观察到了同样的情况，其中一组富集了间充质特征。我们的数据表明，与在其他癌症类型中观察到的情况一样，RNA 编辑与 PM 中的 EMT 表型相关。
药物研发过程和新冠肺炎疫情
传统药物开发是一个繁琐的过程，涉及巨大的成本和高流失率。将药物开发服务外包给合同研究组织 (CRO) 已成为降低成本和风险、能力建设和数据生成的重要策略。这些 CRO 的治疗和运营专业知识使制药行业能够减少内部基础设施和研究能力。与专业的 CRO 合作不仅提高了成功率，而且加快了药物发现过程的速度。拥有有前途的分子但资源有限的小公司和有意实现规模多元化的大公司都在利用高效的 CRO 的服务。在全球范围内，目前约有三分之一的药物开发过程正在外包，独立第三方生成的数据在监管提交过程中受到高度赞赏。在本文中，我们讨论了国际和国内趋势、外包服务和模式、选择 CRO 时的关键考虑因素以及外包的好处和挑战。此外，我们还讨论了当传统的临床试验方式因 COVID-19 大流行而中断时，如何利用有能力的 CRO 的技术专长。综合来看，不断增长的医疗保健需求、COVID-19 大流行或任何其他此类即将爆发的健康危机，以及先进技术（机器学习和人工智能等）的最新进展，可能会在未来几年推动全球 CRO 市场的发展。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
产品 /过程更改通知1。PCN... < / div>
1.2结论所有可靠性测试均已完成，并取得了积极的结果。在最终电测试中均未检测到功能性和参数拒绝。According to good reliability tests results in line with validated product mission profile and reliability strategy, the qualification is granted for all Finished Goods diffused in TSMC SSMC 8'' (0.18 μ m EMBEDDED FLASH) – for the die F422CCC1, F440CCC2, F444CCC2, F448CCC2, F445CCC1, F442CC1 & F438CCC1 and assembled in the following packages: LQFP48 7x7 ASEKH, LQFP48 7x7 ST Muar, LQFP64 10x10 JSCC, UQFN48 7x7 JSCC, UFBGA64 5x5 ATP3, LQFP100 14x14 ATP1, LQFP100 14x14 ST Muar, WLCSP STATS奇帕克新加坡，UFQFPN28 4x4 Col JSCC，TSSOP20 ST深圳和LQFP48 7x7 JSCC。有关可靠性测试结果，请参阅第2.0节。
