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图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
在皮质类器官中重新引入 NOVA1 的古老变体会改变神经发育
¶ 通讯作者。muotri@ucsd.edu。*现地址：内布拉斯加大学动物科学系，美国内布拉斯加州林肯市 68583。†现地址：密苏里大学邦德生命科学中心，美国密苏里州哥伦比亚市 65211。‡加利福尼亚大学旧金山分校 Eli 和 Edythe Broad 再生医学和干细胞研究中心，美国加利福尼亚州旧金山 94143。§哈佛医学院生物医学信息学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115。作者贡献：ARM 和 REG 设计了该研究。CAT、NKS 和 ESR 设计了单倍型遗传和可变剪接实验，并在 BS、REG 和 ARMCAT 的帮助下进行了分析，PDN 生成并表征了皮质类器官并进行了 MEA 记录。MSAF、FSB 和 AHK 进一步分析了 MEA 记录。 CAT、JB、SP 和 AW 执行并分析了单细胞转录组学。CAT 和 RAS 执行了细胞数量、增殖和凋亡以及突触量化。CAT 和 PDN 分析了 MEA 数据。PDN 和 RAS 执行了 Ingenuity Pathways 分析和蛋白质印迹。AH 和 CAT 设计了所有形态测量实验。IAC、AAM 和 ECW 在 GWYAB 的输入下执行并分析了 eCLIP，在 CVESR 的输入下执行了 RNA 提取和文库制备实验，MM 在 ANBESR 的输入下分析了 RNA-seq 数据，NKS 进行了其他计算分析。RHH 分析了珠芯片阵列和全外显子组测序。JDL 和 SEPS 进行了共免疫沉淀数据收集和分析。KS 提供了重要意见。所有作者均审阅了稿件以供发表。