XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJournal
日记牙前线
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表以无监督的方式在整个发展过程中获得，并在有机体的寿命中不断保持。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两个通过虚拟经验来组织表示形式的互补学习原则。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦想”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与变异因素无关的因素的不变性是无关的。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
可再生能源：催化剂... - 期刊
本文以实践为重点，旨在分析可再生能源 (RE) 作为南非 (SA) 可持续能源分配部门催化剂的潜力，并促进制造商、政府和所有相关利益相关者之间的合作。研究设计是系统的文献综述。它采用定性研究方法，通过问卷调查来评估能源分配部门的专业人士、能源部门的经理或领导者以及能源部门专家的知识和观点。选定的样本量在 350 到 400 名参与者之间。文献回顾指出，光伏 (PV) 能源是可持续能源发电的主要可再生能源之一。此外，整个南非的安装容量和投资持续增长。值得注意的是，分布式可再生能源系统在电力供应方面增加了价值。南非的能源贫困率很高，而 Covid-19 大流行的影响进一步加剧了所面临的挑战。总体结论是，由于全球变暖和大规模污染的增加，可再生能源用于发电已变得显而易见。本文介绍了可再生能源作为南非可持续能源分配行业催化剂的潜在机会。通过确定主题相关性、技术类型、地理范围、干预规模和数据类型，制定了纳入或排除相关科学文献的标准。
UTKAL UNIVERLE的计算与通信杂志
亲爱的教授 /学生 /研究人员，我们很高兴宣布我们的第一卷杂志，即Utkal University Computing＆Communications（UUJCC）的论文呼吁。我们很高兴能使您意识到我们将每年在印度奥里萨邦奥里萨邦的布巴内斯瓦尔（Utkal University），UTKAL大学计算机科学与应用系发表《 UTKAL University杂志》（UUJCC）。uujcc将召集来自世界各地的研究人员和从业人员分享其工作结果。该期刊的目的是为学术界和行业的研究人员和从业人员提供一个论坛，以满足和分享计算和通信领域的尖端进步。杂志的目标与范围：UTKAL大学计算与通信杂志（UUJCC）欢迎与计算和通信有关的所有领域的研究贡献，调查和注释。以下样本列表 - 绝不是对提到的主题的限制贡献：计算：
ESMO虚拟期刊俱乐部：2024年5月 - Oncogypro
咨询委员会（向机构）Abbvie，Biontech SE，Bristolmyersqibb，Chugai Pharmaceutical，Curevac AG，Daiichi Sankyo，F.Hoffmann-La Roche La Roche Ltd，Pharmamar，Pharmamar，Pharmamar，Pharmamar，Pharmamar，regeneron Ltd, F.Hoffmann-La Roche Ltd, Genmab, Immunocore, Janssen, MSD, Ose Immunotherapeutics, Owkin, Taiho oncology Steering committee (to institution) Astrazeneca, Beigene, GENMAB A/S, GlaxoSmithKline, Janssen, Ose Immunotherapeutics, Pharmamar, Roche-Genentech, Sanofi, Takeda发言人（机构）Abbvie Astrazeneca，Chugai Pharmaceutical，Daichii Sankyo，Hedera DX，Janssen，MSD，MSD，Roche，Roche，Sanofi Aventis Springer Healthcare Healthcare Ltdd
具有上下文目标的定量积极能源区定义
帕金森氏病（PD）和相关的神经退行性疾病构成了日益增长的全球健康挑战，影响了数百万的渐进运动和认知能力下降。尽管进行了广泛的研究，但PD基础的精确分子机制仍然难以捉摸，遗传和环境相互作用起着关键作用。了解PD的病理生理学 - 包括对线粒体功能障碍，神经炎症和新型遗传危险因素的新见解至关重要。紧迫的关注是疾病进展和治疗反应的变化。虽然当前的治疗方法提供症状管理，基因治疗中的突破，神经保护剂和精密医学正在重塑景观。此外，在预测疾病发作，进展和治疗结果中，机器学习和人工智能的整合具有变革性的潜力。我们邀请了原始的研究和全面评论，这些研究发现了新的分子靶标，完善诊断生物标志物，并提高AI驱动的预测模型，以彻底改变PD护理并改善患者的结果。
