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欧洲深度科技报告
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中，我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上，欧洲深度科技度过了最好的一年，获得了超过 220 亿美元的融资，并获得了数十亿美元的退出。从那时起，我们还看到量子计算（第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证）、核聚变（产生的能量几乎是记录的三倍）、空间技术（Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务）、生成性人工智能（Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户）等关键领域取得了巨大突破等等。
深部脑刺激 (DBS)
什么是深部脑刺激 (DBS)？深部脑刺激 (DBS) 是一种神经外科手术，可用于治疗某些运动障碍，包括帕金森病、特发性震颤和肌张力障碍。DBS 是一种治疗这些疾病的一些症状并改善生活质量的方法。
深度收缩造成的疤痕效应
14 这与那些依赖于在分析之前对特定严重事件进行叙述识别的方法（例如 Cerra 和 Saxena ( 2008 ) ）形成了对比。 15 鉴于我们的数据结束于 2019 年第四季度，因此最后可能的收缩 t 0 为 2009 年第四季度。 16 按照这种方法，我们首先使用均匀分布从原始数据中对 N 个国家进行有放回的抽样，从而生成与原始数据大小相同的伪样本，即 N × T。然后，对于每个新的国家指数，我们从原始数据中随机选择 T 时间观测值，方法是从均匀分布的起点选取几何分布的长度块。如果某个块超出了原始样本的末尾，我们从头开始继续。我们选择几何生存概率以实现 Patton 等人（ 2009 ）中的最佳平均块长度，并使用 10000 次重复。
双通道图像注册和深
摘要我们已经开发了一种开源软件，称为Bi-enchanel图像登记和深度学习分割（鸟类），用于映射和分析3D显微镜数据，并将其应用于小鼠大脑。鸟类管道包括图像预处理，双通道注册，自动注释，创建3D数字框架，高分辨率可视化和可扩展的定量分析。这种新的双通道登记算法适应来自不同显微镜平台的各种全脑数据，并显示出显着提高的注册精度。此外，由于该平台将注册与神经网络相结合，因此其相对于其他平台的功能改进的功能在于，注册程序可以很容易地为网络构建提供培训数据，而训练有素的神经网络可以有效地进行分段 - 分段 - 分段/有缺陷的大脑数据，否则难以注册。因此，对我们的软件进行了优化，以启用基于跨模式，全脑数据集或基于实时推理的各种感兴趣的大脑区域的基于跨模式的分割分割。作业可以通过斐济插件轻松提交和实现，该插件可以适应大多数计算环境。
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
深度学习：对人类的影响......
深度神经网络是一种复杂的结构化系统，它以并行、分布式和上下文敏感的方式处理信息，而深度学习则是利用这些系统通过依赖经验的学习过程获得与智能相关的能力的努力。在人工智能领域，深度学习的工作通常旨在利用所有可用的工具和资源来创造和理解智能，而不考虑其生物学合理性。然而，深度学习的许多核心思想都从大脑和人类智能的特征中汲取灵感，我们认为这些受大脑启发的系统最能捕捉这些特征（Rumelhart、McClelland 和 PDP 研究小组，1986 年）。此外，深度学习研究中出现的想法可以帮助我们了解人类和动物的记忆和学习。因此，深度学习研究可以看作是研究人员之间相互交流的沃土，这些研究人员研究的相关问题对生物智能和机器智能都有影响。
深技术群 - ZUG
计算机科学和信息技术（HSLU），瑞士创新公园中央或技术论坛ZUG寄养是创新和技术驱动公司的理想环境。与信息技术，高科技，金融科技和MedTech集群中的众多著名公司一起，并嵌入了以技术为导向的机构中，Zug提供了对庞大的人才库的访问权限。Zug是加密山谷的核心，是区块链技术公司和专家的热点。此外，诸如Zug市的Smart City战略或具有移动性中心的Tech Cluster Zug之类的本地举措有助于创建面向未来的技术生态系统。«dotphoton位于ZUG，是一家深入的技术初创企业，专门针对专业应用和AI的图像压缩。Zug的工业品种和靠近投资者和技术人才，有助于我们有效地塑造专业图像的未来。自然界中，Zug即使在动态的启动环境中，ZUG也有助于支持Dotphoton员工的健康生活与生活平衡。我们很高兴将祖格称为我们的新家。» Dotphoton首席执行官Eugenia Balysheva
深度强化学习的神经生物学
在哪里可以找到更多信息？ Akera, T.、Trimm, E. 和 Lampson, MA (2019)。自私着丝粒减数分裂作弊的分子策略。Cell 178，1132–1144.e10。Burt, A. 和 Crisanti, A. (2018) 基因驱动：进化与合成。ACS Chem. Biol. 13，343–346。Cazemajor, M.、Joly, D. 和 Montchamp-Moreau, C. (2000)。拟果蝇的性别比例减数分裂驱动与 Y 染色体的方程不分离有关。Genetics 154，229–236。Crow, JF (1991)。孟德尔分离为何如此精确？BioEssays 13，305–312。 Dawe, RK, Lowry, EG, Gent, JI, Stitzer, MC, Swentowsky, KW, Higgins, DM, Ross-Ibarra, J., Wallace, JG, Kanizay, LB, Alabady, M., et al . (2018). 驱动蛋白-14 马达激活新着丝粒以促进玉米减数分裂驱动。Cell 173 , 839–850。Dyer, KA, Charlesworth, B., 和 Jaenike, J. (2007). 减数分裂驱动导致的染色体范围连锁不平衡。Proc. Natl. Acad. Sci. USA 104 , 1587–1592。Herrmann, BG, Koschorz, B., Wertz, K., McLaughlin, KJ, 和 Kispert, A. (1999)。 t 复合体反应基因编码的蛋白激酶导致非孟德尔遗传。自然 402，141–146。Larracuente, AM 和 Presgraves, DC (2012)。果蝇的自私分离扭曲基因复合体。遗传学 192，33–53。Lindholm, AK、Dyer, KA、Firman, RC、Fishman, L.、Forstmeier, W.、Holman, L.、Johannesson, H.、Knief, U.、Kokko, H.、Larracuente, AM 等人 (2016)。减数分裂驱动的生态学和进化动力学。生态学发展趋势 31，315–326。Sandler, L. 和 Novitski, E. (1957)。减数分裂驱动作为一种进化力量。美国自然。 91 , 105–110。Zanders, SE 和 Unckless, RL (2019)。减数分裂驱动因素的生育成本。Curr. Biol. 29 , R512– R520。
