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商业生物科学 - CABR通讯 - 2025年1月
我们的PBC Biomed的证词想对Cabr表示衷心的赞赏。我们对产品的潜力充满信心，CABR的专业知识帮助我们提供了支持其有效性所需的科学证据。他们对我们的细胞研究的贡献进一步增强了我们产品科学的信誉。CABR对于寻求专业测试支持的公司特别有价值，可提供最先进的设备和专业知识。他们的资源和协作是验证和推进我们的研究的关键。CABR在我们的整个合作中一直是专业可靠的合作伙伴。我们期待着将来共同努力的机会，并强烈推荐他们的服务给他人。
基于语言经验的卷积层和脑干中的语音编码
将人工神经网络 (ANN) 与脑成像技术的输出进行比较，最近在 (计算机) 视觉和基于文本的语言模型方面取得了实质性进展。在这里，我们提出了一个框架来比较口语语言表征的生物和人工神经计算，并提出了对这一范式的几个新挑战。使用 Beguˇs 和 Zhou (2021b) 提出的技术，我们可以分析人工神经网络中间卷积层中任何声学属性的编码。这使我们能够以一种比大多数现有专注于相关性和监督模型的提案更易于解释的方式测试大脑和人工神经网络之间语音编码的相似性。我们将对原始语音进行训练的完全无监督深度生成模型（生成对抗网络架构）引入大脑和 ANN 比较范式，这使得可以测试人类语音的产生和感知原理。我们提出了一个框架，将测量人脑复杂听觉脑干反应 (cABR) 的电生理实验与深度卷积网络中的中间层并行。我们比较了 cABR 相对于脑干实验中的刺激的峰值延迟，以及中间卷积层相对于深度卷积网络中的输入/输出的峰值延迟。我们还检查并比较了之前的语言接触对 cABR 峰值延迟和语音属性的中间卷积层的影响。具体而言，英语和西班牙语使用者对语音属性 (即 VOT =10 毫秒) 的感知不同，有声 (例如 [ba]) 和无声 (例如 [pa])。至关重要的是，英语和西班牙语使用者的 cABR 峰值延迟到 VOT 语音属性是不同的，并且英语训练的计算模型和西班牙语训练的计算模型之间的中间卷积层的峰值延迟也不同。根据八个训练网络（包括复制实验）的结果，人类大脑和中间卷积网络在峰值延迟编码方面表现出了相当大的相似性。所提出的技术可用于比较人类大脑和中间卷积层之间对任何声学特性的编码。
重新审视家用储热应用中盐水合物的选择
在这项工作中，我们评估了 454 种盐水合物和 1073 种独特的水合反应，以寻找适合家用储热的材料。根据盐和反应的稀缺性、毒性、（化学）稳定性和能量密度（> 1 GJ/m 3）以及与 3 种用例场景的一致性对其进行了评估。这些场景基于空间供暖（T > 30 ◦ C）和热水（T > 55 ◦ C）通过排放提供，以及建筑环境中可用于充电的热源（T < 160 ◦ C）。在所有评估的材料中，只有 8 种盐和 9 种反应（K 2 CO 3 0 – 1.5、LiCl 0 – 1、NaI 0 – 2、NaCH 3 COO 0 – 3、(NH 4 ) 2 Zn(SO 4 ) 2 0 – 6、SrBr 2 1 – 6、CaC 2 O 4 0 – 1、SrCl 2 0 – 1 和 0 – 2）满足所有标准。假设找到合适的稳定方法，则需要另外 4 种盐和 13 种反应（CaBr 2 6-0、CaCl 2 6-0、6-1、6-2、4-0、4-1、4-2、LiBr 2-0、2-1、2-0、LiCl 2-0、2-1、ZnBr 2 2-0）。从这些选择中，只有 2 种盐/反应（NaI 和 (NH 4 ) 2 Zn(SO 4 ) 2 ）尚未在文献中得到广泛研究。此外，许多经过充分研究的盐水合物，如 MgSO 4 和 LiOH，均未通过我们的筛选。这项工作强调了适合家庭应用的材料的稀缺性，以及扩大未来评估范围的必要性。
模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞