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memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
使用深度学习和数据增强实现实时语音情感识别
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为可以通过面部表情、肢体动作或语音感知到情绪。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一项挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，目的是仅通过语音语调识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情绪的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和将 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 相结合的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，以便在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总的来说，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
将神经回路功能分解为信息处理原语
衡量协调神经动力学的特定方面如何转化为信息处理操作，以及最终转化为认知功能是一项挑战。一个障碍是简单的电路机制（例如自我维持或传播活动以及输入的非线性求和）不会直接产生高级功能。尽管如此，它们已经实现了神经活动携带的简单信息。在这里，我们提出，不同的功能（例如刺激表征、工作记忆或选择性注意）源于不同组合和类型的低级信息操作或信息处理原语。为了检验这一假设，我们将信息论方法与涉及相互作用的大脑区域的多尺度神经回路模拟相结合，这些区域模拟了明确的认知功能。具体而言，我们跟踪从神经动力学模式中出现的信息动态，使用定量指标来检测信息在何处和何时被主动缓冲、传输或非线性合并，作为低级处理（存储、传输和修改）的可能模式。我们发现，维持工作记忆中的表征或进行注意力增益调节的神经元子集分别通过其在信息存储或修改操作中的参与度增加来发出信号。因此，信息动态指标除了检测哪些网络单元参与认知处理外，还有望指定它们如何以及何时进行认知处理，即通过哪种类型的原始计算，这种能力可用于分析实验记录。
生成需要动态的日常活动
日常活动数据记录个人在日常生活中的各种活动被广泛用于许多应用中，例如活动调度，活动建议和决策。尽管具有很高的价值，但由于高收集成本和潜在的隐私问题，其可访问性受到限制。因此，模拟人类活动以产生大量的高质量数据至关重要。但是，现有解决方案，包括具有简化行为假设的基于规则的方法和直接拟合现实世界数据的数据驱动方法，两者都无法完全符合匹配现实的资格。在本文中，是由经典的心理学the-Ory的动机，马斯洛的需求理论描述了人类的动机，我们提出了一个基于生成的对抗性模仿学习的知识驱动的模拟框架。我们的核心思想是将人类需求的演变建模为驱动仿真模型中活动产生的潜在机制。具体而言，一个高度的模型结构，该结构删除了不同的需求级别以及神经随机微分方程的使用成功地捕获了需求动力学的分段连续特性。广泛的实验表明，我们的框架优于有关数据保真度和实用程序的最新基准。我们还提出了需求建模的有见地的解释性。此外，隐私保存评估验证生成的数据不会泄露个人隐私。该代码可在https://github.com/tsinghua-fib-lab/activity-simulation-sand上找到。
流体的量子计算：我们在哪里站立？
简介。- 量子计算是现代科学最引起的主题之一，至少对于选定的应用程序，具有壮观应用的承诺远远超出了古典电子计算机的影响力[1]。量子计算的宣言可以追溯到理查德·费曼（Richard Feynman）的时代制作论文，他在其中著名地观察到物理学“不经典”，因此应该在量子计算机上进行模拟[2]。在Feynman的观察之后，在1980年代进行了关于量子计算的早期理论工作，例如，Deutsch在量子，通用量子计算机与教会繁琐原则之间的联系[3]之间的联系。然后，随着Shor's Algo-Rithm用于整数保理和Grover的搜索算法在1990年代的中间，研究领域也从理论工作和量子计算硬件方面收集了显着的动力。自[4-6]以来，量子计算的研究领域一直在增长。在量子计算机的应用方面，量子多体系统的模拟由于其科学和工业应用以及与量子硬件的相对紧密的联系，因此受到了最大的关注。从这个角度来看，我们将专注于一个较少的人迹罕至的轨道，即使用量子计算机来模拟经典流体1。到此为止，让我们参考由
研究信|糖尿病和内分泌血管舒缩症状轨迹和事件糖尿病的风险
博士，2011年至2021年； Maryfran Sowers博士，1994- 2011年（密歇根大学，安阿伯大学）； Sherri-Ann Burnett- Bowie，医学博士，MPH，2020年；乔尔·芬克斯坦（Joel Finkelstein），医学博士，1999年至2020年；罗伯特·内尔（Robert Neer），医学博士，1994年至1999年（马萨诸塞州综合医院，波士顿）； Imke Janssen，博士，2020年出席；霍华德·克拉维兹（Howard Kravitz），DO，MPH，2009年至2020年；琳达·鲍威尔（Lynda Powell），博士，1994年至2009年（伊利诺伊州芝加哥拉什大学医学中心）；医学博士Elaine Waetjen和2020年的Monique Hedderson博士； Ellen Gold，PhD，1994年至2020年（加利福尼亚大学，戴维斯大学/凯撒分校）；医学博士Arun Karlamangla，2020年；盖尔·格林代尔（Gail Greendale），医学博士，1994年至2020年（加利福尼亚大学，洛杉矶）；卡罗尔·德比（Carol Derby），博士，2011年； Rachel Wildman博士，MPH，2010年至2011年； Nanette Santoro，医学博士，2004年至2010年（纽约布朗克斯的阿尔伯特·爱因斯坦医学院）；医学博士Gerson Weiss，1994年至2004年（纽瓦克新泽西医学院医学与牙科大学）；丽贝卡·瑟斯顿（Rebecca Thurston）博士，2020年出席；和Karen Matthews博士，1994年至2020年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）。 在NIH计划办公室：罗马森·科雷亚·德·阿拉乌霍，医学博士，2020年； Chhanda Dutta博士，2016年出席； Winifred Rossi，马萨诸塞州，2012年至2016年； Sherry Sherman博士，1994年至2012年； Marcia Ory，博士，1994年至2001年（NIA和NINR，马里兰州贝塞斯达：计划官员）。 在中央实验室：丹尼尔·麦康奈尔（Daniel McConnell），博士学位（密歇根大学，安阿伯，中央配体分析卫星服务）。 在协调中心：玛丽亚·莫里·布鲁克斯（Maria Mori Brooks），博士，2012年； Kim Sutton-Tyrrell博士，2001年至2012年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）； Sonja McKinlay博士，1995年至2001年（新英格兰研究机构，沃特敦，马萨诸塞州）。博士，2011年至2021年； Maryfran Sowers博士，1994- 2011年（密歇根大学，安阿伯大学）； Sherri-Ann Burnett- Bowie，医学博士，MPH，2020年；乔尔·芬克斯坦（Joel Finkelstein），医学博士，1999年至2020年；罗伯特·内尔（Robert Neer），医学博士，1994年至1999年（马萨诸塞州综合医院，波士顿）； Imke Janssen，博士，2020年出席；霍华德·克拉维兹（Howard Kravitz），DO，MPH，2009年至2020年；琳达·鲍威尔（Lynda Powell），博士，1994年至2009年（伊利诺伊州芝加哥拉什大学医学中心）；医学博士Elaine Waetjen和2020年的Monique Hedderson博士； Ellen Gold，PhD，1994年至2020年（加利福尼亚大学，戴维斯大学/凯撒分校）；医学博士Arun Karlamangla，2020年；盖尔·格林代尔（Gail Greendale），医学博士，1994年至2020年（加利福尼亚大学，洛杉矶）；卡罗尔·德比（Carol Derby），博士，2011年； Rachel Wildman博士，MPH，2010年至2011年； Nanette Santoro，医学博士，2004年至2010年（纽约布朗克斯的阿尔伯特·爱因斯坦医学院）；医学博士Gerson Weiss，1994年至2004年（纽瓦克新泽西医学院医学与牙科大学）；丽贝卡·瑟斯顿（Rebecca Thurston）博士，2020年出席；和Karen Matthews博士，1994年至2020年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）。在NIH计划办公室：罗马森·科雷亚·德·阿拉乌霍，医学博士，2020年； Chhanda Dutta博士，2016年出席； Winifred Rossi，马萨诸塞州，2012年至2016年； Sherry Sherman博士，1994年至2012年； Marcia Ory，博士，1994年至2001年（NIA和NINR，马里兰州贝塞斯达：计划官员）。在中央实验室：丹尼尔·麦康奈尔（Daniel McConnell），博士学位（密歇根大学，安阿伯，中央配体分析卫星服务）。在协调中心：玛丽亚·莫里·布鲁克斯（Maria Mori Brooks），博士，2012年； Kim Sutton-Tyrrell博士，2001年至2012年（宾夕法尼亚州匹兹堡大学）； Sonja McKinlay博士，1995年至2001年（新英格兰研究机构，沃特敦，马萨诸塞州）。指导委员会：马里兰州苏珊·约翰逊（爱荷华州爱荷华大学），现任主席；马里兰州的克里斯·加拉格尔（Chris Gallagher）（内布拉斯加州奥马哈市克雷顿大学），前主席。
胚胎或胎儿是否脑死亡？对堕胎争论的影响
作为“多布斯案之后的生物伦理学”研讨会的一部分，我们希望将这一对话带入后多布斯案的法律文献中。5 尽管在罗伊时代也有少数法律学者考虑过这个问题，但他们大多持相反立场：脑生命先于生存能力的可能性是否表明生存能力界限是错误的，或者人格应该在脑生命开始时开始？6 这是第一篇考虑相反问题的法律学者：移除脑死亡胎儿或胚胎是否能免受州堕胎禁令的约束？这个话题对这个国家的堕胎辩论具有重要意义。如果生命直到脑生命开始才开始，那么在此之前终止妊娠可能不会受到堕胎禁令的约束，也不会引起同样的法律或伦理问题。例如，大多数州将移除死胎排除在其州堕胎定义之外——这是流产护理的必要例外。7 但这个例外适用于脑死亡（或脑无生命）妊娠吗？如果是，脑生命何时开始？在研究了这些复杂的问题之后，本文考虑了胚胎或胎儿脑死亡作为一种法律理论所面临的各种概念和战略挑战。本文第一部分首先探讨了产前脑生命理论的优势。尽管许多美国人直觉地认为潜在生命的道德价值会随着怀孕而增长，8但要找到一条非任意的界线来解释怀孕道德地位的变化却一直很困难。脑生命可能提供一个有用的
中学科学的有效教学
这套成熟的丛书受到我关于教学实践的著作（《有效教学：提高教学水平的实用指南》，朗文出版社，1982 年）的启发。这本书是为希望提高教学技能的实习教师和在职教师（尤其是负责指导实习教师的教师）而写的。本系列丛书的读者群与此相同。然而，繁忙的课堂教师会发现这些书也能满足他们的需求，因为教育性质和模式的变化使得经验丰富的教师的在职培训比过去更加重要。本系列丛书背后的原理是，教师的专业课程需要在相对较短的时间内涵盖各种各样的科目，因此本系列丛书的目的是编写“易于阅读”的实用指南，提供必要的科目背景，并辅以参考资料以指导和鼓励进一步阅读，同时设计问题和/或练习以协助应用和评估。作者都是各自领域的专家，他们之所以被选中，是因为他们能够将自己的科目与教师的需求联系起来，并激发对当代教育问题的讨论。本系列丛书涵盖的主题包括教育理论、数学教学、小学教学、教育心理学以及信息技术的有效教学。丛书涵盖教育的各个方面，包括教育、文化多样性以及学生福利和咨询。虽然教学的法律背景和历史教学等一些主题是英格兰和威尔士独有的，但教育评估、统计学的有效教学和比较教育等大多数主题都是国际范围的。
实现 BaTiO3 中的超低压开关
用于计算超越互补金属氧化物半导体的铁电体。双极晶体管和互补金属氧化物半导体 (CMOS) 晶体管的微缩（即减小尺寸或增加总数 1 ）取得了巨大成功，但随着半导体工艺的每一代发展，随着器件接近基本尺寸极限 2 ，微缩变得越来越困难。虽然摩尔微缩定律一直在延续，但工作电压的降低速度要慢得多，因为 Dennard 的微缩方案 3 只持续到 2003 年左右。研究人员目前正在探索其他方法，以继续遵循摩尔定律，使器件具有低工作电压（< 100 mV）和相应的低工作能量（每位 1-10 aJ），同时保持可接受的器件开关延迟（< 0.1 ns）。这推动了一系列替代的、超越 CMOS 的计算途径（例如，基于自旋、极化、应变等的途径）4、5 的研究。铁电体可实现非挥发性和低读/写能量，在存储器（例如铁电随机存取存储器）、逻辑或存储器内逻辑（例如铁电场效应晶体管 (FeFET) 应用 6、7 和负电容场效应晶体管）8、9 中引起了越来越多的关注。尽管引起了人们的关注，但问题在于大多数铁电器件都在高电压 6、7 (> 1 V) 下工作，因此与低功率操作不兼容 5。解决这个问题将标志着向前迈出的重要一步，并可能为铁电材料在超 CMOS 器件的出现中开辟道路。
新合成的抗肿瘤药物候选物2H4MBBH与人血清白蛋白相互作用的光谱和热力学表征
不同的氟、羟基和甲氧基取代的苯甲醛残基（图 1）对分离的螺旋体肌肉幼虫表现出显着的体外驱虫活性，以及对 MCF-7 和 AR-230 乳腺癌细胞的强效抗增殖活性（Anichina 等人 2021；Argirova 等人 2021、2023）。这些化合物还能够抑制微管蛋白聚合（Argirova 等人 2021）。含有羟基苯基和甲氧基苯基部分的 1H-苯并咪唑-2-基腙在卵磷脂和脱氧核糖模型系统中表现出强大的抗氧化和自由基清除特性以及铁诱导的氧化损伤。密度泛函理论计算表明，1H-苯并咪唑-2-基腙具有非常通用的自由基清除特性，这是因为存在多个反应位点，这些反应位点的特点是反应焓相对较低，并且可以通过不同的反应途径同时起作用：非极性介质中的氢原子转移、极性介质中的连续质子损失电子转移以及极性和非极性介质中的自由基加合物形成 (Argirova 等人，2021 年)。我们选择在这里检查化合物 2H4MB-BH 施加后 HSA 的荧光曲线，并利用这些曲线表征 2H4MBBH-HSA 相互作用参数。所采取的方法是表明荧光参数有显著的变化，这将有助于评估合成的抗癌镇静剂 2-（2-羟基-4-甲氧基苄亚甲基）-1-（1H-苯并咪唑-2-基）肼的恢复效果。