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在阿尔茨海默氏病的杏仁核文艺复兴时期
Braak and Braak在1991年SEM Inal的文章中强调了杏仁核作为阿尔茨海默氏病神经纤维的tau缠结病理学的早期部位。然而，这些知识仅在IM老化和图像分析技术方面的进步最近才获得牵引力。在这里，我们提供了有关杏仁核的病理学和神经影像学研究的跨学科概述。这些研究为杏仁核在阿尔茨海默氏病中的早期作用提供了强有力的支持，以及杏仁核成像生物标志物在检测早期变化和预测早期认知功能和神经精神症状的下降方面的实用性。我们总结了杏仁核连通性的动物文献，表明杏仁核核表现出了最早，最强的神经纤维缠结病理学积累，而神经纤维缠结的病理学是与大脑区域相关的杏仁核，这些病理也显示出早期的神经纤维纤维缠结的积累。此外，我们提出了神经原纤维缠结在杏仁核和terior海马之间的内侧颞叶中扩散的神经纤维缠结的途径。通过有关人类功能连通性的新实验数据，可以加强该途径的建议存在。最后，我们总结了杏仁核的功能作用，强调了阿尔茨海默氏病中神经原纤维棕褐色的积累与有症状的特征之间的对应关系。总而言之，这些发现为研究阿尔茨海默氏病的杏仁核提供了一种新的动力，以及一种独特的观点，用于指导进一步研究神经纤维缠结的扩散以及阿尔茨海默氏病中神经精神症状的发生。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
受限物联网边缘设备中的 NTRU 后量子加密方案分析
摘要 — 后量子密码学的研究旨在解决现代公钥密码学在未来可能被来自量子计算机的攻击以及使用经典电子技术的攻击所破解的问题。这项任务非常关键，因此美国国家标准与技术研究所 (NIST) 正在进行后量子方案的标准化最终流程，以保护未来的嵌入式应用程序。虽然已经对嵌入式系统进行了一些研究，但研究这些提案在物联网 (IoT) 的现实环境中的影响非常重要，因为在物联网中，有限的计算资源和严格的功耗要求可能与加密方案的使用不相容。在这项工作中，研究了标准化过程中的最终方案之一 NTRU 的性能，并将其实现在为物联网最边缘应用设计的定制无线传感器节点中。该密码系统在 Contiki-NG 操作系统的进程中实现和评估。此外，还进行了额外的实验，以检查现代微控制器内部常用的加密集成硬件外设是否可用于实现 NTRU 的更好性能，不仅在单节点级别，而且在网络级别，其中 NTRU 密钥封装机制在实际通信过程中进行测试。这些实验的结果表明，NTRU 适用于针对无线传感器网络设计的现代微控制器，而流行平台中的旧设备可能无法承担其实施成本。
石墨烯：一种有前途的电子应用材料
自 2004 年首次成功分离石墨烯以来，凝聚态物理和材料科学对石墨烯产生了浓厚的兴趣。这种单层材料是所有维度石墨材料的基本组成部分，具有优异的电导率和热导率。石墨烯具有独特的能带结构，带隙为零，导带和价带在称为狄拉克点的点相接。这种不常见的能带结构使快速电子传输成为可能。通过调节石墨烯和基底材料之间的相互作用，可以在一定程度上调节能带隙的大小，从而实现半导体行为，即通过掺杂可以改变电导率。随着计算机芯片和其他现代电子产品在过去几十年中不断进步，它需要不断缩小的硅芯片，但目前的纳米制造方法无法使硅芯片比现在小得多。石墨烯被认为在未来的半导体电子设备中非常有前途，可以替代硅，因为它应该能够制造出比传统材料制成的器件薄得多的器件。然而，除非找到增加能隙的方法，并找到大量生产高质量单层石墨烯的方法，否则石墨烯取代半导体是不可能的。尽管石墨烯无法彻底改变半导体行业，但它在各种电子应用方面仍然很有前景。
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描述观察到的数据与其估计的潜在变量之间的关联测试。JackStraw软件包提供了一种重采样策略和测试方案，以估计观察到的数据及其潜在变量之间关联的重要性。取决于数据类型和分析目的，潜在变量可以通过主体分析（PCA），因子分析（FA），K-均值聚类以及相关的无监督学习算法来估算。jackstraw方法学习了本循环分析中固有的过度拟合特征，在该特征中，观察到的数据用于估计潜在变量，并再次用于测试估计的潜在变量。当PCA估算潜在变量时，JackStraw可以通过低维主组件（PC）估计，可观察到的变量和潜在变量之间的统计测试对观察到的变量和潜在变量之间的关联。这一范围内导致识别与PC显着相关的变量。同样，诸如K-均值聚类，围绕MEDOIDS（PAM）和OTHERS的诸如K-均值聚类和others的无关聚类，在高维数据中找到相干组。通过测试数据和群集中心之间的关联，JackStraw估计了集群成员资格的统计意义。聚集成员身份，并应用于对Single细胞RNA-Seq（SCRNA-SEQ）中细胞身份的无监督评估。
1995 年人类发展报告
历史很可能会用一个主要标准来评判21世纪的进步：各国人民之间、各国之间机会平等是否日益增强？这个问题在20世纪最后十年开始主导发展辩论。这是完全恰当的，因为尽管过去50年发展步伐强劲，但国家内部和国家之间的差距却在不断扩大。其中最顽固的问题就是性别差距，尽管为实现男女机会平等进行了不懈的斗争。尚未完成的改革议程仍然相当可观。妇女仍然占世界贫困人口的70%和世界文盲的三分之二。她们只占据14%的管理和行政工作、10%的议会席位和6%的内阁职位。在许多法律体系中，她们仍然处于不平等的地位。她们的工作时间往往比男性长，但她们的大部分工作仍未得到重视、认可和赏识。暴力威胁从摇篮到坟墓一直伴随着她们的生活。《1995 年人类发展报告》记录了许多性别差异。其详细的表格和分析是对大多数社会中持续存在的对妇女的歧视的主要控诉。报告的核心信息很明确：必须促进人类发展。如果发展的目的是扩大所有人的机会，那么继续将妇女排除在许多生活机会之外，就会完全扭曲发展进程。这种持续的排斥是没有道理的。妇女是政治和经济变革的重要推动者。正如报告指出的那样：“投资于妇女的
![arXiv:2408.08423v1 [physics.app-ph] 2024 年 8 月 15 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f83e84219529048324e91468c0168dfca898da3f.png)
arXiv:2408.08423v1 [physics.app-ph] 2024 年 8 月 15 日
最近，人们研究了从二维介质和单电子转移形成单光子源的可能性 [1–4]。其想法是通过 pn 结以受控方式注入电子，从而根据需要确定性地产生单光子脉冲。横向 pn 结可由毗邻二维空穴气区域的二维电子气区域形成。电子在穿过 pn 结后与 p 型区域的空穴复合时发生单光子发射 [4]。人们在 III-V 半导体异质结构（特别是 GaAs/AlGaAs 系统）中对不同类型的横向 pn 结器件进行了多项研究。在聚焦离子分子束外延法中，两个相邻区域选择性地掺杂 Si 和 Be，以创建 n 型区域和 p 型区域 [5]。在面再生长法中，p 型和 n 型区域都是通过掺杂在 GaAs 表面不同面上的 Si 来创建的 [6, 7]。Cecchini 等人通过蚀刻掉部分 Be 掺杂的 AlGaAs 并形成 n 型 Au-GeNi 接触，从 p 型衬底形成了横向 pn 结。[8–10]。Dai 等人使用两个感应栅极来形成二维电子和空穴气体 [11, 12]。Helgers 等人使用 GaAs 衬底上的量子线作为通道，利用表面声波传输光激发电子和空穴 [13]。在其他类型的材料系统中也可以形成横向 pn 结，
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。