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UOS论文模板-Eprints Soton-南安普敦大学
对连续语音的神经反应具有很大的兴趣。用于分析这些响应的技术通常涉及由于刺激特征（例如振幅包络）而导致的脑电图变化。然而，这些测量值的临床实用性，尤其是对于挑战测试诸如助听器的婴儿之类的受试者的挑战，仍然没有探索。本论文旨在研究神经跟踪作为婴儿辅助语音检测的客观测试的临床可行性。通过四项研究旨在测试为未来在临床环境中使用婴儿测试所必需的因素而解决的目标。这些因素包括在单渠道脑电图记录中检测响应的可行性，检测时间，刺激清晰度的影响和注意力。用于分析脑电图信号的两种方法是时间响应函数（TRF）和互相关。
![--/“ /[ 1862 ] Augustus Tholey 墨水画，美国陆军和骑兵军官 包括 LW 在内的十三名军官在美国国会大厦前 DLC：印刷品和](/simg/1/16e5007ea19e5ad8c326999a8baf15491a5f2456.png)
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计算机和流体-Eprints Soton
超分辨率（SR）生成对抗网络（GAN）有望在大型模拟（LES）中湍流闭合，因为它们能够准确地从低分辨率领域重建高分辨率数据。当前的模型培训和推理策略对于大规模的，分布式计算而不足以成熟，这是由于计算需求以及对SR-GAN的训练通常不稳定的，这限制了改进的模型结构，培训策略和损失功能定义的探索。将SR-GAN集成到LES求解器中进行推理耦合模拟也是评估其后验精度，稳定性和成本的必要条件。我们研究了SR-GAN训练和推理耦合LES的并行化策略，重点是计算性能和重建精度。我们研究了混合CPU – GPU节点体系结构的分布式数据并行培训策略，以及低/高分辨率子盒大小，全局批处理大小和歧视器准确性的相关影响。准确的预测需要相对于Kolmogorov长度尺度足够大的训练子箱。应注意训练批量规模，学习率，培训子箱数量和歧视者的学习能力的耦合效果。我们引入了一个数据并行SR-GAN培训和推理库，以进行异质体系结构，该架构可以在运行时在LES求解器和SR-GAN推理之间进行交换。我们研究了这种布置的预测准确性和计算性能，特别关注精确的SR重建所需的重叠（Halo）大小。同样，有效推理耦合LES的后验并行缩放受SR子域的大小，GPU利用率和重建精度的限制。基于这些发现，我们建立了指南和最佳实践，以优化SR-GAN湍流模型训练和推理耦合LES计算的资源利用率和并行加速，同时保持预测精度。
干细胞报告-EPRINTS SOTON-南安普敦大学
成年神经干细胞（NSC）通常被视为稀有细胞，仅限于两个壁ni：室内区（SVZ）和粒度下区。实质星形胶质细胞（ASS）也会在受伤后有助于神经发生。但是，这些潜在NSC的流行，分布和行为仍然难以捉摸。为解决这些问题，我们重建了小鼠兴奋性病变后纹状体（STR）的时空模式作为神经源性激活。我们的结果表明，神经源性潜力在STR屁股之间广泛，但在病变边界被局部激活，在病变边界，它与不同的反应性作为亚型相关。在该区域，与规范的壁ni类似，通过局部屁股的连续随机激活来确保稳态神经发生。激活的屁股迅速恢复到静止，而其后代则在随机行为以分化倾向加速的随机行为后瞬时扩展。值得注意的是，作为激活速率与SVZ屁股的激活率相匹配，表明NSC电位的流行率可比。
标题作者关键字摘要-Eprints Soton
成年神经干细胞（NSC）通常被视为稀有细胞，仅限于两个壁ni：室内区（SVZ）和粒度下区。实质星形胶质细胞（AS）也可能导致损伤后神经发生，但是这些潜在NSC的患病率，分布和行为仍然难以捉摸。为解决这些问题，我们重建了小鼠兴奋性病变后纹状体（STR）的时空模式作为神经源性激活。我们的结果表明，神经源性潜力在STR中广泛存在，但在病变边界被局部激活，在病变边界，它与不同的反应性作为亚型相关。在该区域中，与规范生态位类似，通过局部AS的连续随机激活来确保稳态神经发生。被激活为迅速恢复到静止，而其后代则在随机行为中瞬时扩展，其具有分化倾向的加速度。值得注意的是，作为激活率与SVZ的激活率相匹配，表示NSC电位的出现率可比。
将数字双胞胎带回地球-Eprints Soton
在与未经测试的未经测试的（用于缓解气候变化和适应性的DTS中的DTS中，在长期天气预测，城市规划中的DTS中的DTS）混合（在长期天气预测中的DT）时，特殊问题表明了地球的DTS作为当今科学和技术的自然进化。通过将地球系统仿真与来自卫星，无人机，海底电缆，浮标，作物传感器和手机的信息整合在一起，地球的DTS被据称为人类世代的决策提供了科学基础（Bauer等，2021; Li et al。，2023; 2023; Rao等，2023）。对忠实地重现经验世界细节的产品的渴望并不新鲜。Carloll（1893）和Borges（1998）都写了关于国家的虚构故事，其地图变得如此详细，以至于与领土本身一样大。结果，这些地图被认为是无用的，并被遗忘了。无论这些故事与DT的关系如何，都必须在小型，稳定的世界和不确定的，不稳定的世界中区分封闭世界和开放世界或决策理论术语。复杂的建模可能适用于封闭的世界，但对于气候和环境等开放式系统而言，不需要必要。如果没有广泛的科学局限性，它们所构成的社会风险以及他们可能提供的知识（以及他们不提供的知识），不应发生大型模型（例如地球DTS）等大型模型的发展和应用。尽管地球系统建模有可能为某些领域内的政策制定提供信息，但我们认为，作为实际问题，地球的一部分引起了一些重要问题。通过承认通常被忽略的内容：与建模相关的基本无知，可以将这种批判性观点作为过早政策关闭的保障。
神经科学和生物行为评论 - Eprints Soton
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![arxiv：2407.17032v1 [cs.lg] 2024年7月24日-Eprints Soton](/simg/2/2f4040608edfe5361b3884f81cfb901afe4ce241.webp)
arxiv：2407.17032v1 [cs.lg] 2024年7月24日-Eprints Soton
发表了深Q-Networks（DQN）[Mnih等。，2013年]，从其人工智能（AI）冬季唤醒了增强学习（RL），这表明一般基于神经网络的算法可以在一系列复杂的任务中实现专家级的性能。在后来的几年中，深度神经网络的RL导致特工在Go Silver等人中击败了专业人士。[2017]，Dota 2 Berner等。[2019]，Starcraft 2 [Vinyals等。 ，2019年]以及更多。 因此，在学术界和行业内，对RL研究的公共利益最近都在显着增长。 同时，Openai Gym [Brockman等。 ，2016年]成为第一个广泛采用的普通API。 体育馆是健身房的维护叉子，带来了许多改进和API更新，以使其继续使用开源RL研究。[2019]，Starcraft 2 [Vinyals等。，2019年]以及更多。因此，在学术界和行业内，对RL研究的公共利益最近都在显着增长。同时，Openai Gym [Brockman等。，2016年]成为第一个广泛采用的普通API。体育馆是健身房的维护叉子，带来了许多改进和API更新，以使其继续使用开源RL研究。
神经科学和生物行为评论 - Eprints Soton
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在强耦合的Microcav -Eprints Soton
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