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在早期视觉皮层中解码运动图像和动作计划：重叠但独特的神经机制
最近的证据表明，主要视觉皮层的作用超越了视觉处理，即使在没有前馈视觉信息的情况下，包括动作计划，包括动作计划，包括动作计划。已经提出，在神经层面，运动图像是基于运动代表的模拟，神经影像学研究表明，额叶和顶叶皮质中的运动成像和动作执行的重叠和共享活性模式。然而，早期视觉皮层在运动图像中的作用尚不清楚。在这里，我们在功能磁共振成像（fMRI）数据上使用了多毒素模式分析，以检查是否可以从早期视觉Cortex中目标对象的视网膜位置的活动模式可靠地解码运动成像和动作意图的内容。此外，我们调查了特定行动之间的歧视是否在想象中和预期的运动之间概括了。十八位右手的人类参与者（11名女性）想象或执行了延迟的手动动作，朝着一个位于中心的物体，该物体由附着在较大形状上的小型形状组成。动作包括抓住大或小的形状，并伸到物体的中心。我们发现，尽管具有可比的fMRI信号幅度可用于不同计划和想象的运动，早期视觉皮层中的活动模式，以及背侧前和前后皮层，但准确地代表了动作计划和动作图像。总的来说，动作计划和图像在皮质动作网络中具有重叠但非相同的神经机制。然而，无论是在顶叶而不是早期的视觉或前运动皮质中积极计划还是秘密地想象的行动，运动的含义都相似，这表明仅在高度专业地专门针对对象的掌握动作和运动目标的地区中才有广义运动表示。
全球皮质大脑结构，C反应蛋白和白细胞计数之间的遗传重叠
抽象背景：对于许多脑部疾病，一部分患者共同表现出皮质脑结构和循环免疫标记水平升高的改变。这可以部分由共同的遗传结构驱动。因此，我们研究了将全球皮质表面积和厚度与血液免疫标记物联系起来的表型和遗传关联（即白细胞计数和血浆C反应蛋白水平）。方法：使用线性回归来评估30,823个英国生物库参与者的表型关联。全基因组和局部遗传相关性。使用混合器估算了共享特质侵蚀遗传变异的数量。使用共同的遗传结构使用连接性的假发现率框架评估，并将映射基因包括在基因组富集分析中。结果：皮质结构和血液免疫标记物主要表现为反表型相关。存在适中的全基因组遗传相关性，其中最强的是C反应蛋白水平（R G_SURFACE_AREA = 2 0.13，错误发现率 - 校正后的P = 4.17 3 10 2 3; R G_THICKNESS = 2 0.13，错误发现率 - 错误发现率 - 纠正的P = 4.00 3 10 2 2 2）。同时，局部遗传相关性显示出正相关和负相关的镶嵌物。白细胞平均分别分别具有表面积和厚度的遗传变异的特征侵蚀遗传变异的平均共享46.24％和38.64％。总体而言，单核细胞计数表现出与皮质大脑结构的最大遗传重叠。此外，表面积与血液免疫标记共享55个独特的基因座，而厚度共享15。一系列基因富集分析涉及神经元，星形胶质细胞和精神分裂症相关的基因。结论：发现表明皮质大脑结构和血液免疫标记的共有遗传基础，对神经发育和理解与大脑相关疾病的病因有影响。
低碳钢中重叠和振荡策略的电弧直接能量沉积的对称性分析
摘要：近几十年来，增材制造领域人气飙升，尤其是作为传统金属零件生产的可行替代方案。定向能量沉积 (DED) 是最有前途的增材技术之一，其特点是沉积速率高，其中电弧增材制造 (WAAM) 就是一个突出的例子。尽管 DED 具有诸多优势，但众所周知，其生产的零件表面质量和几何精度不佳，这一直是其广泛应用的主要障碍。这在一定程度上是由于对增材层产生的复杂几何形状缺乏了解。为了应对这一挑战，研究人员专注于表征增材层的几何形状，特别是焊珠的外部。本文通过比较两种不同的技术：振荡策略和重叠焊珠，专门研究了产生的壁的几何特征和对称性。
量子重叠断层扫描的实验演示
近年来，随着人们对量子信息处理研究的兴趣和努力[1,2]，在构建和控制大规模量子系统方面取得了令人瞩目的进展，一系列物理系统包括但不限于超导电路[3-5]、线性光学[6,7]、离子阱[8,9]和超冷原子[10]。虽然创建和操作一个拥有大约 100 个甚至 1000 个量子比特的大规模系统已经现实[11,12]，但如何测量这样的多体态并证明系统中任意两部分之间的相关性仍然是一个问题。由于量子比特的量子特性，量子比特所携带的信息不能通过一次测量读出[13]。相反，需要对一个量子态用多组基进行多次测量，才能重建表示该状态的密度矩阵[14]。随着系统中量子比特数量的增加，所需测量的数量呈指数增长 [15]，导致不可接受的时间复杂度，这可能会破坏即使是中等规模的系统稳定性。事实上，对于只有 10 个量子比特的系统，全状态断层扫描 (FST) 已经相当困难 [16]。在这一挑战的推动下，人们提出了各种协议来降低时间复杂度。一些协议为具有特殊结构的某些量子态提供了优势 [17]。一些协议可以更高效地估计未知状态，但它们需要量子非破坏性测量，而这在当今的实验中仍然无法实现 [18]。一个更现实的想法是通过重建简化的密度矩阵来检索有限但关键的信息
量子领域的知识：重叠策略
量子力学的多种解释的存在似乎对量子领域的知识主张构成了严峻挑战。Hoefer (2020) 认为，在这种背景下，必须放弃科学现实主义认识论，而 Callender (2020) 则认为，现实主义者的唯一选择是通过诉诸经验之外的优点来打破对立解释之间的不确定性。我们根据所有主要的量子力学本体解释都同意的关于不可观察事物的陈述，对量子不确定性问题提出了不同的回应。人们普遍认为，埃弗雷特、波姆和 GRW 量子力学除了经验内容外，没有任何共同之处。我们认为，虽然他们对量子系统的基本性质的说法截然不同，但它们可以理解为在大量更抽象的理论主张上达成了一致。在我们看来，关注这种描述性重叠是捍卫量子领域知识主张最有希望的策略。最后，我们思考这种重叠策略与科学现实主义工作假设表述之间的关系。
儿童在阿尔茨海默氏病和/或主要抑郁症
早期生命逆境（ELA）倾向于加速神经生物学衰老，而神经生物学衰老反过来又被认为增强了对主要抑郁症（MDD）和阿尔茨海默氏病（AD）的脆弱性。这两个条件是相关的，MDD代表AD的危险因素或早期症状。鉴于两种疾病的实质环境敏感性，及时识别其神经认知标志物可以促进干预措施以防止临床发作。为此，我们分析了青少年大脑和认知发展研究（9-10岁）的多模式数据。为了将遗传与相关的遗传环境影响分解，同时还探测了基因 - 逆转相互作用，我们比较了采用者（通常暴露于实质性ELA）的一组，其儿童通过其生物家庭通过遗传风险评分（GRS）从全基因组关联研究中进行了。AD和MDD GRS预测与上流体认知相关的重叠和广泛的神经发育改变。具体而言，仅在收养者中，较大的AD GR与加速的结构成熟（即皮质稀薄）有关，而较高的MDD GR与延迟的功能神经发育有关，如抑制性控制任务的补偿性脑激活中所反映的。我们的研究确定了与MDD风险相关的补偿机制，并突出了与儿童后期有关的与AD脆弱性有关的加速成熟的潜在认知益处。
hogvax：利用肽重叠以最大程度地提高疫苗设计中的种群覆盖范围
摘要。肽疫苗提供了传统疫苗的安全且有效的替代品。它们的效率取决于疫苗中包含的肽以及主要组织相容性复合物（MHC）分子结合并呈现这些肽的能力。由于MHC等位基因的高度多样性，它们的不同肽结合特异性以及对肽疫苗构建体的最大长度的物理约束，选择了一组肽，这些肽可以有效地在大部分人群中实现免疫力，这是挑战性的。在这里，我们提出了Hogvax，这是一种选择最大化人口覆盖率的组合优化方法。Hogvax背后的关键思想是利用肽序列之间的重叠，以在有限的空间中包括大量肽，从而涵盖稀有的MHC等位基因。我们将疫苗设计任务形式化为理论问题，我们称之为最大评分k-superstring概率（MSK）。我们表明，MSK是NP-HARD，使用层次重叠图（HOG）将其重新制定为图形问题，并呈现MSK的单倍型变体，以考虑MHC基因座之间的链接不平衡。我们为图形问题提供了整数线性编程公式，并提供开源实现。我们在SARS-COV-2案例研究中证明了Hogvax设计的疫苗的出现含有比由共同催化的肽建立的疫苗序列要多的肽。我们预测超过98％的人口覆盖范围和大量的人类呈现的肽，从而对新的病原体或病毒变异产生了良好的免疫力。
反垄断司法部和联邦贸易委员会的管辖范围重叠，但......
司法部 (DOJ) 反垄断司和联邦贸易委员会 (FTC) 在反垄断案件方面拥有广泛的法定管辖权。此外，随着时间的推移，每个机构都在特定行业或市场中积累了专业知识，尽管可能会有重叠。例如，在 2020 财年，司法部和联邦贸易委员会审查了相同数量的与互联网服务提供商、网络服务门户和数据处理服务相关的交易，因为这两个机构都有权这样做。这两个机构已经制定了一个流程来确定哪个机构将调查每笔交易，他们称之为“审批”。该流程建立了标准和准则，以确定哪个机构拥有审查交易的专业知识。但是，机构官员澄清说，虽然特定行业或市场的专业知识是审批的主要考虑因素，但其他因素（例如资源限制、新兴产业和新技术等）可能会影响最终决定。
量子重叠断层扫描
现在，通过实验可以纠缠数千个量子比特，并在不同基础上高效地并行测量每个量子比特。要完全表征一个未知的 n 个量子比特的纠缠态，需要对 n 进行指数次数的测量，这在实验上即使是对于中等规模的系统也是不可行的。通过利用 (i) 单量子比特测量可以并行进行，以及 (ii) 完美哈希家族理论，我们表明，最多经过 e O (k = log 2 = n) 轮并行测量就可以确定 n 个量子比特状态的所有 k 量子比特约化密度矩阵。我们提供了实现这一界限的具体测量协议。例如，我们认为，通过近期实验，可以在几天内测量并完全表征 1024 个量子比特的系统中的每个两点相关器。这相当于确定近 450 万个相关器。
经济增长：第 7 讲，世代交叠
定理（第一福利定理 I）假设 ( x ∗ , y ∗ , p ∗ ) 是经济 E ≡ ( H , F , u , ω , Y , X , θ ) 的竞争均衡，其中 H 有限。假设所有家庭都是局部非饱和的。则 ( x ∗ , y ∗ ) 是帕累托最优的。