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与 CMOS 芯片集成的大规模并行微线阵列用于神经记录
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法，它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而，虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大，但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里，我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略，为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成，这些微线与大规模微电极阵列（如相机芯片）配对。该系统具有出色的记录性能，通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成，将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。
马萨诸塞州的气候变化影响：期望什么
●与风暴相关的降水的强度和量可能会增加。●年度降水量增加，尤其是在温暖的月份，主要是由于高强度降水事件。这种总体趋势预计将继续下去，但与给定季节或一年中可能发生的事情存在一些不确定性。●与美国其他地区相比，东北地区的极端降水率最高。●在最近几十年中，极端降水事件变得更加频繁和激烈，预计该趋势将持续到本世纪末
德里2021年总体规划
2. 鉴于，由德里发展局设立的调查委员会和德里发展局已审议了针对上述公告所收到的反对意见/建议，中央政府在仔细考虑了此事的各个方面后，决定对德里总体规划进行大规模修改。 3. 因此，现在，根据该法第 11-A 条第 (2) 款授予的权力，中央政府特此批准 2021 年德里总体规划，作为对 2001 年德里总体规划的大规模修改，如城市发展部 1990 年 8 月 1 日发布的第 606 (E) 号通知所述，以及迄今为止在该通知中所做的所有修订。此处通知的 2021 年德里总体规划应自本通知在《印度公报》上公布之日起生效。
重新审视主调控因子在番茄成熟过程中的作用
番茄成熟转录调控的研究一直由转录因子 (TF) 基因的自发突变引领，这些突变会完全抑制正常成熟，表明它们是“主调节器”。使用 CRISPR/Cas9 诱变技术敲除潜在基因的研究表明情况有所不同，表明调控比以前认为的更为强大。这要求我们重新审视成熟调控模型，并将其替换为涉及部分冗余组件网络的模型。同时，与敲低技术相比，CRISPR/Cas 诱变技术的快速兴起导致出乎意料的弱表型，这表明补偿机制可能会掩盖蛋白质的功能。这强调了评估植物中的这些机制以及精心设计诱变实验的必要性。
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
主 SAC 主席名单
Comp Apps/Web Technologies CAWT Sherie Guess sherie.guess15@pcc.edu （至 2021 年春季） Andrew Roessler
Mirage™非通风（NV）掩码系列
Resmed Corp Poway，美国加利福尼亚州，美国+1 858 746 2400或1 800 424 0737（免费免费），Resmed Pty Ltd Ltd Bella Vista，新南威尔士州，澳大利亚+61（2）8884 1000或1 800 658 189（免费）。在奥地利，巴西，芬兰，法国，德国，香港，日本，马来西亚，荷兰，新西兰，新西兰，挪威，新加坡，西班牙，瑞典，瑞士，瑞士，英国，英国的办事处（有关详细信息，请参见网站）。Protected by patents: AU 710733, AU 741003, AU 766623, AU 775051, CA 2261790, DE 29724224, EP 0956069, EP 1187647, EP 1187649, EP 1187650, EP 1479406, JP 3686609, NZ 513052, NZ 526165, NZ 526166, NZ 526168, US 6112746, US 6119693, US 6357441, US 6374826, US 6463931, US 6513526, US 6532961, US 6581602, US 6634358, US 6701927, US 6860269，US 6871649，US 6997188，US 7021311，US 7069933。受设计注册保护：AU 157902，AU 302719，CN 200330102703.8，CN 200330102704.2，EP 098348，JP 3661054，JP 1212687，JP 1214582，US D4938885，US D5519207。其他专利和设计注册待定。超市和海市rage楼是Resmed Pty Ltd的商标，Mirage在美国专利商标局注册。Hearth-O-Prene是累积Technologies，Inc。Velcro的商标。贴Velcro是Velcro Industries B.V.©2006 Resmed的注册商标。规格可能会更改，恕不另行通知。101871/2 06 12
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，