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综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类
在过去的十年中，生成人工智能（GAI）的应用在医学，科学和日常生活中迅速增加。大语言模型（LLMS）为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容，刺激他们的好奇心，产生代码解释并提出评估问题（Küchemann等，2023）。但是，将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题，以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具，例如Chatgpt进行学习和认知，以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估，诊断学生的努力，实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解，这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响，强调了接受，评估，绩效比较，技能发展，互动策略和认知建模的关键主题。
社论：脑启发计算：从神经科学到新形式的人工智能
对日常生活中的AI应用程序的增加增加导致对先进的机器学习系统的需求显着增加，例如人工神经网络，这些神经网络现在在许多任务中都超过了人类。基于变压器体系结构的生成AI解决方案的快速增长（Vaswani等，2017）进一步加速了对更强大的计算硬件的需求。此外，人类机器人技术的研究重点是开发复制神经过程的系统。但是，传统的硬件解决方案是不可持续的，因为它们需要频繁的培训周期，监督学习和大型OfflINE数据集，从而限制了可持续性AI的采用。最近，出现了使用常规模型的工业应用，但是受到大脑功能，有希望的，可持续的替代方案的启发的神经形态方法（Bhanja等人，2023年）。神经形态是一个伞术语，它涵盖了许多跨学科领域，包括神经科学，材料科学和电子体系结构，扩展到数学和软件模型。计算神经科学的进步以及神经元和突触模型的发展驱动了神经启发的微电子学的出现。首先，提出的电路主要基于以下观察结果：在亚阈值方面运行的晶体管与生物神经元膜的生物物理学具有显着相似之处（Indiveri等，2011）。这为开发基于硅神经元的新体系结构铺平了道路。值得注意的例子是功能化CMOS过程的成熟度允许稳定实施脑机界面和神经启发的低功率计算系统，从而达到了更高的复杂性（Indiveri等，2011）。然而，最近，科学界认识到模仿神经元行为的新材料和新兴设备的出色性能，进一步加速了这一方向的研究。
社论：神经疾病和诊断的AI和机器学习应用
神经系统疾病破坏神经系统的正常功能，包括中枢神经系统和周围神经系统（克利夫兰诊所，2024年）。这些疾病包括广泛的疾病，例如癫痫和癫痫发作，肌音障碍语音，精神分裂症，注意力减轻多动障碍（ADHD），帕金森氏病，大脑中风和阿尔茨海默氏病（Johns Hopkins Medicine，2024年）。这些疾病的原因有所不同，可能包括遗传突变，先天性异常，感染或神经系统伤害。诊断这些疾病通常涉及各种测试，例如脑电图（EEG），肌电图（EMG），神经传导研究，成像测试和睡眠研究。尽管这些诊断工具是必不可少的，但在长时间内手动分析结果可能会遇到错误，并且既耗时又耗时。为了应对这一挑战，使用机器学习（ML）模型开发了计算机辅助诊断系统（CAD）系统。这些技术可以通过提供可靠的第二意见，减少工作量并通过大大减少诊断所需的时间来帮助临床医生（Rangayyan and Krishnan，2024）。该研究主题着重于通过应用人工智能（AI）和ML技术来识别各种神经系统疾病的方法。该研究主题提供了使用AI和ML解决方案识别脑肿瘤的几种计算机辅助方法。Reddy，Batchu等。脑肿瘤可以通过一系列精神病症状表现出来，有时会伴有神经系统症状，这会使临床表现复杂化（Ghandour等，2021）。krishna Priya和Karuna进行了一项实验，以对磁共振图像（MRI）进行分类。为此，他们使用了四种预训练的深度学习（DL）模型，即VGG-19，VGG-16，RESNET50和Inception V3。作者分别对所有这些模型进行了测试，并将这种方法的最佳方法识别为VGG-19。执行一些图像增强技术以减少过度拟合后，他们考虑了总共305张MR图像。提出了使用基于熵的阈值
每月编辑测验2025年1月
26。考虑以下陈述：说明-I：《圣雄甘地国家农村就业保证法》（MGNREGA），2005年，当不可用的就业机会时，通过为农村家庭提供替代的收入来源，确保了生计安全。声明-II：MGNREGA是一种基于需求的工资就业计划，为每个财政年度提供至少100天的保证工资就业，以改善该国农村地区家庭的生计安全。关于上述陈述，以下哪一项是正确的？A.语句-I和语句-II都是正确的，语句-II是语句-I B.语句-I和语句-II都是正确的，语句-II不是对语句-IC的正确解释C.语句-I是正确的，但是语句-II不正确。语句-I不正确，但语句II是正确的
社论：促进癌症开始和/或进展的感染介导的炎症
微生物感染通过多种策略介导癌症的起始和进展。这些策略包括刺激宿主炎症反应（感染介导的炎症），氧化性DNA/RNA损伤的上调以及活性氧（ROS）的产生（ROS），抑制宿主修复机制，以及不受控制的宿主细胞繁殖（1，2）。有几种细菌通过感染介导的炎症中介导癌症程序，例如幽门螺杆菌（H. Pylori），幽门螺杆菌，核细菌，核细菌，肠毒素B. fragilis，fragilis，fragilis，梭状芽孢杆菌，梭状芽孢杆菌，梭状芽孢杆菌和梭状芽孢杆菌和Faecalis肠oc骨（1，1，3）。H.幽门螺杆菌是一种革兰氏阴性杆菌，可引起胃癌，结肠癌和肠外癌（1）。幽门螺杆菌的发病机理包括以下途径；通过NF-κB刺激上调炎症信号通路，增加了DNA/RNA氧化损伤并抑制宿主修复途径，从而诱导上皮细胞增殖并抑制肿瘤抑制蛋白p53（1）。在本研究主题中，两项研究讨论了幽门螺杆菌感染的发病机理。Elbehiry等。 描述了幽门螺杆菌毒力因子在细菌发病机理中的作用，包括外膜蛋白（OMP），酶（例如过氧化酶和尿素酶）和毒素[例如吸泡细胞毒素基因（Vaca）和胞毒素相关基因A（CAGA）]。 Bawali等。 报道了细胞外囊泡连接在驱动炎症和胃肠道癌中的作用。 作者得出的结论是，EV研究和生物工程和OMV-OMV融合的进步Elbehiry等。描述了幽门螺杆菌毒力因子在细菌发病机理中的作用，包括外膜蛋白（OMP），酶（例如过氧化酶和尿素酶）和毒素[例如吸泡细胞毒素基因（Vaca）和胞毒素相关基因A（CAGA）]。Bawali等。报道了细胞外囊泡连接在驱动炎症和胃肠道癌中的作用。作者得出的结论是，EV研究和生物工程和OMV-OMV融合的进步幽门螺杆菌和宿主细胞衍生的细胞外囊泡（EV）的外膜（OMV）介导了幽门螺杆菌的致癌细胞毒素的转运，幽门螺杆菌，细胞毒素相关基因A（CAGA）。CAGA通过刺激IL-8和核因子-κB（NF-κB）降低宿主免疫反应，诱导胃粘膜炎症，并上调活性氧（ROS）。evs包含CAGA，到达全身循环，并将致癌因子传递到人体的远端部分。幽门螺杆菌的OMV通过影响肝细胞中的外泌体并刺激肝卫星细胞来诱导诸如肝纤维状疾病，例如肝纤维化。此外，幽门螺杆菌OMV与其他微生物OMV的融合（pH依赖性）可能是额外胃癌的致癌因子。
社论：哺乳动物大脑中GABA能抑制回路的组装，可塑性和功能的细胞和分子机制
通过GABA能中间神经元（INS）抑制法规在正常大脑中的复杂神经计算中起着至关重要的作用，其畸形和功能错误会导致多种脑部疾病（Del Pino等，2018; Frye等，2016; kepecs and 2016; Kepecs and 2014; kepecs and fishell，2014; theanno; theang; theang; ealig; al ang e e eT; Al。，2016）。在过去的二十年中，在理解GABA能抑制回路的发展，可塑性，功能和病理相关性方面取得了显着进展。尤其是单细胞OMICS，遗传靶向，体内成像，功能操纵和行为分析的最新技术进步，我们在亚型中的知识已经爆炸。文章的研究主题，包括七篇原始研究论文和两项评论，其主题是“哺乳动物大脑中GABA能抑制回路的组装，可塑性和功能的主题”主题，突显了我们要走多远，以及我们需要走的地方。这些报告全面讨论了有关GABA能抑制系统的主题，从细胞类型的规范，突触组件和功能多样性到其在健康和疾病中的作用。总体目标是解开无数的INS将自己编织到功能电路中，这是理解皮质抑制的力量和脆弱性的核心。The challenging but essential tasks for dissecting the inhibitory system is to disentangle intricate inhibitory circuits consisting of diverse GABAergic IN subtypes ( Bandler et al., 2017 ; Hu et al., 2017 ; Lodato and Arlotta, 2015 ; Miyoshi, 2019 ; Pelkey et al., 2017 ).Machold和Rudy回顾了由转录组学和发育起源定义的亚型皮质和海马的新兴观点，并突出了一种用于靶向亚型特定的遗传工具包，以及每种方法固有的技术考虑因素。
编辑：使用有限元方法的周期性结构理论的应用
周期性结构包括重复单位细胞。从人造的多跨桥到天然存在的原子网格，到处都有周期性结构。Brillouin（1953）首先使用波传播方法来研究周期性晶格的动力学。周期性配置在半导体和晶体中创建电子带的能力类似于弹性介质的结构/声学带。加固的板和壳结构经常用于多种结构应用中，包括桥梁，船体，甲板，飞机和航空飞机火箭/导弹结构，这些结构是周期性结构的示例。Mead（1996）详细概述了有关周期结构振动分析的可用文献。在均质/异质复合结构，波导，音调晶体（PC），声学/弹性超材料，振动声学隔离，噪声抑制设备，振动控制，有向能量的振动等区域中，这可能会导致出色的实施。周期性结构还用于研究滤波器特征（Zheng等，2019）的可调节性，例如所需的声带隙，传播，截止频率，衰减和响应方向。健康监测（Groth等，2020）和对这些结构的损害检测需要很好地了解通过这种周期结构的弹性波的传播。尤其是对电磁波运动的影响（Pierre，2010年）已被广泛研究，并且已应用于许多光学和电磁设备（Bostrom，1983）。有限元（FE）基于理论的数值方法在对各种数值方法之间进行物理结构进行建模时表现出最多的多样性和有用性。使用FEM（PSFEM）的周期性结构中的波传播理论是研究主题的目标，数值解决方案基于结构单位单元的Fe分析。这种数值FE方法可以通过很少的计算工作来实现高精度，并且推荐的选择是预测一维和二维单一波导中的波动（Orris and Petyt，1974; Pany等，2002; Pany and Parthan and Parthan，2003a，2003a; Pany et and; Pany et al。大多数已发布的
社论：免疫与肺血管疾病
本研究主题强调了免疫细胞相互作用在 PVD 的发展和进展中的重要性。例如，髓系抑制细胞 (MDSC) 已被证明在肺动脉高压 (PH) 中起着至关重要的作用。Zhang 等人的综述讨论了如何在肺血管微环境中招募和激活 MDSC，从而促进 PH 的发病机制。MDSC 可以通过精氨酸酶、诱导型一氧化氮合酶和能量代谢调节等各种机制强烈抑制 T 细胞和 NK 细胞的抗炎反应，其免疫抑制功能可能通过促进肺血管重塑而加剧疾病过程。间质巨噬细胞也是血吸虫病引起的 PH 的关键参与者。Kumar 等人使用以下方法确定了间质巨噬细胞的不同亚群
睡眠剥夺引起的记忆障碍
本文（Yang等人）提出了Munet，这是一个新型的网络框架，结合了UNET和MAMBA在脑肿瘤分割方面的优势。一种特殊的基于SSM的结构，称为SD-SSM块和SD-CONV结构，通过捕获多尺度的全局和局部功能来增强细分性能，并在功能之间压缩冗余信息。此外，他们使用了结合MIOU，骰子和边界损失的新型损失函数，以优化分割的重叠和相似性。这些创新提高了脑肿瘤分割的准确性和效率。总的来说，这些论文中提出的贡献和工作涵盖了医学成像和机器学习的各个方面。论文1的重点是针对早期医学诊断的特征选择和分类。论文2提出了一个双重注意机制图卷积神经网络，用于基于脑电图的情绪产生。论文3介绍了
社论：升级的冶金级硅
这个特别版的边境旨在审查太阳能电池中升级的冶金级硅（UMG-SI，UMG）的使用。让我们从有关术语的一些评论开始，然后回顾历史。硅是氧气后地球上最丰富的元素，在大自然中从未发现过本地的母亲（Si 0），而是与氧气（或某些情况下，在某些情况下，溶液）（sio 2）（Sio 2）和硅酸盐（例如Na 2 Sio 4，Casio 4，Casio 4，Casio 4，Mgsio 4，Mgs 4，al 2（sio）和Al 2（sio）和Al 2（sio 4+）（si 4+）（si 4+）（溶液），以及Si 2 F 6）硅和富含硅富合金，例如铁硅和硅烷基，是由二氧化硅（石英和石英岩）的碳热还原产生的。硅的纯度为98％ - 99％，可以通过该总体反应在带淹没电极的电弧线场景中获得：