XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCount
Argo：用于体内神经记录的高通道计数记录系统
1帕拉德罗姆斯，美国，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国2 Caeleste CVBA，比利时3号梅希伦，宾夕法尼亚州匹兹堡大学匹兹堡大学生物工程系，美国匹兹堡大学4号匹兹堡大学4.匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，美国6神经科学中心，匹兹堡大学，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，美国美国7神经技术中心，匹兹堡脑研究所，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国菲尔德斯堡8号，美国莱斯特郡电气和计算机工程系，美国莱斯顿，美国莱斯顿，美国莱斯顿，美国，美国。美利坚合众国赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦市赖斯大学10 Neuroworkinering倡议11
用于记录人脑的灵活、可扩展、高通道数立体电极
在过去十年中，立体定向放置电极已经成为针对多种神经和精神疾病进行深部脑记录和刺激的黄金标准。然而，目前的电极在空间分辨率和记录小群体神经元（更不用说单个神经元）的能力方面有限。在这里，我们报告了一种创新的、可定制的、单片集成的人体级灵活深度电极，它能够记录多达 128 个通道，并能够记录脑组织 10 厘米深度。这种薄的、探针引导的深度电极能够记录局部场电位和单个神经元活动（动作电位），并已在不同物种中得到验证。该设备代表了制造和设计方法的进步，扩展了临床神经病学主流技术的功能。
心肌梗死后的高总白细胞计数和心力衰竭
心脏病性休克。 4高总白细胞计数已显示与MI患者心力衰竭的发展有关。 5尽管收缩功能障碍的原因可能是多因素的，但积累的证据表明，在心肌缺血期间，氧化应激和促炎性介体的释放可能有助于其发育。 6,7,8炎症生物标志物已被确定为心肌梗死风险分层的重要工具。 9,10心力衰竭生物标志物可以在经验上被归类为神经激素介质，心肌损伤的标志和重塑，例如BNP（脑型发作肽），Pro -BNP以及诸如CRP，TLC和含量中性粒细胞计数的全身性炎症指标。 肌细胞损伤的标志物，包括肌钙蛋白，心型脂肪抗结合蛋白和肌球蛋白光链1，可能会进一步改善与血浆脑纳替肽结合的心力衰竭预后。 基质重塑和炎症的生物标志物已成为潜在的临床前指标，以辨认为患有临床心力衰竭风险的个体。 37提供对炎症状态的评估的外周白细胞计数，中性粒细胞计数可能是梗死心肌炎症反应强度的标志，与C反应性蛋白质和其他急性相抗物物相比，是一种廉价且易于使用的测试。 11,12,13心脏病性休克。4高总白细胞计数已显示与MI患者心力衰竭的发展有关。 5尽管收缩功能障碍的原因可能是多因素的，但积累的证据表明，在心肌缺血期间，氧化应激和促炎性介体的释放可能有助于其发育。 6,7,8炎症生物标志物已被确定为心肌梗死风险分层的重要工具。 9,10心力衰竭生物标志物可以在经验上被归类为神经激素介质，心肌损伤的标志和重塑，例如BNP（脑型发作肽），Pro -BNP以及诸如CRP，TLC和含量中性粒细胞计数的全身性炎症指标。 肌细胞损伤的标志物，包括肌钙蛋白，心型脂肪抗结合蛋白和肌球蛋白光链1，可能会进一步改善与血浆脑纳替肽结合的心力衰竭预后。 基质重塑和炎症的生物标志物已成为潜在的临床前指标，以辨认为患有临床心力衰竭风险的个体。 37提供对炎症状态的评估的外周白细胞计数，中性粒细胞计数可能是梗死心肌炎症反应强度的标志，与C反应性蛋白质和其他急性相抗物物相比，是一种廉价且易于使用的测试。 11,12,134高总白细胞计数已显示与MI患者心力衰竭的发展有关。5尽管收缩功能障碍的原因可能是多因素的，但积累的证据表明，在心肌缺血期间，氧化应激和促炎性介体的释放可能有助于其发育。6,7,8炎症生物标志物已被确定为心肌梗死风险分层的重要工具。9,10心力衰竭生物标志物可以在经验上被归类为神经激素介质，心肌损伤的标志和重塑，例如BNP（脑型发作肽），Pro -BNP以及诸如CRP，TLC和含量中性粒细胞计数的全身性炎症指标。肌细胞损伤的标志物，包括肌钙蛋白，心型脂肪抗结合蛋白和肌球蛋白光链1，可能会进一步改善与血浆脑纳替肽结合的心力衰竭预后。基质重塑和炎症的生物标志物已成为潜在的临床前指标，以辨认为患有临床心力衰竭风险的个体。37提供对炎症状态的评估的外周白细胞计数，中性粒细胞计数可能是梗死心肌炎症反应强度的标志，与C反应性蛋白质和其他急性相抗物物相比，是一种廉价且易于使用的测试。11,12,13
超出序数：在政策分析中进行动物福利计数
动物福利通常使用顺序尺度评估。也就是说，标准福利评估工具相对于彼此的条件对彼此的条件排名，而没有声称一种条件比另一个条件更糟糕。但是，有些实际目的是序数不足，例如在政策分析中考虑动物福利。在这里，我认为，只要我们想要标准的政策分析工具以一种对范围敏感的方式来捕获对动物福利的影响，即以适当识别受影响动物数量的差异的方式，我们需要代表动物福利的方式来代表动物福利，而不是级别。然后，我简要地解释了一些在政策分析中扮演重要角色的经济学家如何在没有动物福利科学家，兽医和其他方面的协助下开始这样做。因此，这篇观点文章呼吁那些利益相关者，邀请他们与经济学家和政策分析师合作，以改善现有方法或开发满足当前需求的更好替代方案。
高通道计数的记录策略，密度间隔的微电极阵列
神经科学研究如何在细胞外水平上实施复杂的大脑功能需要体内神经记录界面，包括微电极和读出电路，并且可观察力和空间分辨率增加。神经记录接口的趋势用于采用高通道计数探针或具有密集间隔记录位点的2D微电极阵列，用于记录大型神经元种群，因此很难节省资源。模拟前端的低噪声，低功率要求的规范通常需要大型硅职业，这使问题更具挑战性。减轻该消费区负担的一种常见方法依赖于时间划分多路复用技术，在该技术中，在频道之间部分或完全共享读出的电子设备，同时保留录音的空间和时间分辨率。在这种方法中，共享元素必须在每个通道较短的时间段上操作，因此，在较大的操作频率和信号带宽方面，活动区域被交易。因此，功耗仅受到轻微影响，尽管其他性能指标（例如内噪声或串扰）可能会降低，尤其是在整个读取电路在模拟前端输入中多重的时。在本文中，我们回顾了针对时间划分的多重神经记录系统报告的不同实施替代方案，分析了它们的优势和缺点，并提出了提高性能的策略。
参考：DSHB3034技术数据表产品：板数琼脂（PCA）
*根据需要进行调整和 /或补充，以满足性能标准方向，将23.5 g粉末悬挂在1升蒸馏水中。通过频繁搅拌将沸腾的溶解。分配到最终容器中，并在121°C的高压釜中对15分钟进行消毒。描述板计数琼脂公式是根据Buchbinder等人的。在对微生物板计数的培养基研究中的建议。为了避免添加牛奶，已修改了标准化琼脂标准琼脂的原始配方。这种新的组成允许大多数微生物的生长，而无需进一步添加。该培养基的配方等效于“乳制品检查标准方法”，USP的“胰蛋白葡萄糖酵母琼脂”，“ Deutsche Landswirtchaft”以及Apha和Aoac的AOAC的板块倒物。这是任何类型样品的平板计数的首选媒介。技术准备样品的10倍连续稀释液，并从每个稀释液（重复）中取1 ml等分试样，并将其放入无菌培养皿中。倒大约每个板中的无菌冷却培养基（约45°C）。通过图8的形式轻轻混合板。将不受干扰的板留在倒置的位置。孵育时间和温度取决于正在研究的微生物的类型。对于一般有氧计数，在30°C下孵育3天。在24、48和72小时后进行读数。质量控制APHA提出的板数方法包括将熔融琼脂倒在50°C的板上，这些板上包含稀释样品的板（倒板技术）。在32-35°C下孵育48小时后进行最终计数。对于具有其他温度需求的微生物，已经提出了以下孵育：在32 -35°C，45°C下2-3天，在55°C下为2天，在20°C下为20°C，10天，6.5ºC±1ºC。样品稀释液用1/4林格的溶液，缓冲肽水或最大恢复稀释剂根据其性质制备。倒板计数方法比扩散板技术更优选，因为它给出了更高的计数。尽管如此，后者促进了殖民地的孤立和恢复。
用于二进制场乘法的 Toffoli 门数优化的空间高效量子电路
摘要：Shor 算法在多项式时间内解决了椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP)。为了优化二进制椭圆曲线的 Shor 算法，降低二进制域乘法的成本至关重要，因为它是最昂贵的基本算法。在本文中，我们提出了用于二进制域 (F 2 n) 乘法的 Toffoli 门数优化的空间高效量子电路。为此，我们利用类 Karatsuba 公式并证明其应用可以在没有辅助量子位的情况下提供，并在 CNOT 门和深度方面对其进行了优化。基于类 Karatsuba 公式，我们驱动了一种空间高效的基于 CRT 的乘法，该乘法采用两种非原地乘法算法来降低 CNOT 门成本。我们的量子电路不使用辅助量子位，并且 TOF 门数极低，为 O ( n 2 log ∗ 2 n )，其中 log ∗ 2 是一个增长非常缓慢的迭代对数函数。与最近基于 Karatsuba 的空间高效量子电路相比，我们的电路仅需要 Toffoli 门数的 (12 ∼ 24%)，且加密字段大小 ( n = 233 ∼ 571 ) 具有可比深度。据我们所知，这是第一个在量子电路中使用类似 Karatsuba 的公式和基于 CRT 的乘法的结果。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组