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脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。
文章低级别胶质瘤 (LGG) 靶向 Alpha 疗法 (TAT) 后的长期肿瘤控制：一种新的治疗模式？
1 华沙医科大学核医学系，02-091 华沙，波兰；leszek.krolicki@wum.edu.pl（LK）；jolanta.kunikowska@wum.edu.pl（JK） 2 巴塞尔大学医院神经外科系，4031 巴塞尔，瑞士；dominik.cordier@usb.ch 3 伯尔尼大学医院 Inselspital 神经内科系，3010 伯尔尼，瑞士；nedelina.slavova@gmail.com 4 精神病学和神经病学研究所神经外科系，02-957 华沙，波兰；henryk.koziara@gmail.com 5 欧洲委员会联合研究中心 (JRC)，76125 卡尔斯鲁厄，德国；frank.bruchertseifer@ec.europa.eu (FB); alfred.morgenstern@ec.europa.eu (AM) 6 核医学与放射化学，巴塞尔大学医院，4031 巴塞尔，瑞士 7 伯尔尼与巴塞尔大学神经外科系，4001 巴塞尔，瑞士 * 通信地址：adrian.merlo@bluewin.ch
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
研究生院
如何申请候选人必须填写https://shorturl.at/bamw7（umbamw7（umpumpory），并且在Google表格中附加了申请表（单个PDF文件）的扫描副本（单个PDF文件），以2023年8月15日或cantectiar eplys eplair eplance of emair of nnah of n nah of nnah of nnah。申请表可以从IARI网站> News>“最新应用”下载。（https://www.iari.res.in/bms/latest-news/index.php）选定的候选人将在2023年8月17日或之前通过电子邮件暗示。谁可以参加ICAR的MSC和博士学位学生，他们符合大学/SAUS/CAUS/CUS/其他UGC认可的大学和研究机构的资格。最多将选出30名参与者参加培训计划。注册费无需支付注册费；该程序由Nahep-Caast
SB 527 – 社区脱碳计划
该法案提供了一个机会，可以试行一个深思熟虑、公平公正的全电动未来过渡，通过提供零排放改进，包括为建筑物提供先进的热泵“闭环”技术，同时引导负责任的公用事业投资以限制未来的费率上涨并支持受影响的工人。社区规模的脱碳模式是为住宅和商业建筑通电的最有效方式，特别是对于无法自行升级电器的低收入家庭和小型企业。这也是在我们的能源系统转型中创造和维持高路边工作岗位的最佳方式。
社论：农杆菌介导的果树作物转化的新进展，第二卷
三十多年来，农杆菌介导的转化技术一直用于树果作物的基因工程。尽管在草本植物和一年生植物的水平上利用这项技术仍然存在许多障碍，但该领域已经取得了很大进展（Song 等人，2019 年）。在本研究主题的第二卷中，有论文描述了不同研究小组正在采取的方法，以促进难处理的树种的遗传转化，并在更基本的层面上了解 T-DNA 插入宿主细胞基因组的机制。在一项优雅的研究中，Gelvin 等人研究了 T 环的形成作为理解 T-DNA 整合的代理。在这项工作中，从转基因植物本氏烟或拟南芥中形成的 T 环中详细描述了与 LB-RB 连接相关的区域。结果表明，T 环中的 RB-LB 连接类似于 T-DNA 和发生整合的植物 DNA 之间的连接。相似之处包括：与 RB 相比，LB 处的缺失频率更高且序列变化更为广泛；连接位点存在微同源性；存在来自农杆菌或植物基因组的填充 DNA；多个 T-DNA 拷贝的多联体组织，其中 RB-RB 和 LB-LB 连接比 RB-LB 连接更常见。此外，作者还表明，T 环的形成即使在农杆菌 VirD2 基因中没有 Ku80 和 w 突变的情况下也能进行，其影响与对 T-DNA 整合的影响相似。根据他们的数据，作者提出 T 环的形成可用于研究 T-DNA 整合到宿主基因组的所有方面。大多数关于柑橘转化的已发表研究都仅使用了少数相对容易转化的品种的材料（Song 等人，2021 年）。 TAMU 的 Mandadi 团队（Dominguez 等人）开发了一种方法，可以促进 14 种柑橘品种的转化。他们通过在转化方案中使用的培养基中添加亚精胺和硫辛酸等补充剂，并使用含有额外 VirG 和 VirE 基因拷贝的辅助质粒 pCH32 来实现这一点。
Repsol 在加油站推出 100% 可再生优质柴油商业品牌 Nexa
在这方面，雷普索尔去年 4 月宣布在其位于西班牙卡塔赫纳的工业园区开始大规模生产可再生燃料。该工厂是伊比利亚半岛第一家专门生产 100% 可再生燃料的工厂，投资额为 2.5 亿欧元。其年产能为 25 万吨。它可以生产可再生柴油和可持续航空燃料 (SAF)，可用于任何交通工具：汽车、卡车、公共汽车、轮船或飞机，利用现有的加油基础设施。