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Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
吸烟与复发性气孔炎之间的关系：孟德尔随机研究
ras是多方面的，可能涉及遗传易感性，局部创伤，免疫系统功能障碍，营养缺乏，感染和心理压力4。RAS的药理学管理提出了重大挑战，缺乏有效的治疗剂。此外，缺乏确定的病因理解和公认的治疗方案，强调了继续研究其发病机理的必要性。此类调查对于告知公共口腔健康干预措施至关重要。吸烟是一个关键的生活方式因素，并且在全球范围内构成了重要的公共卫生关注。与之相关的慢性疾病包括呼吸系统疾病，心血管疾病和各种形式的癌症5。此外，吸烟可能会对口腔健康产生不利影响，导致口咽癌和牙周疾病的风险升高6,7。Chaudhuri等人的研究。8建议在吸烟成瘾与RAS的发生之间存在关联。相反，Kudsi等人。9发现吸烟与口腔粘膜病变无关。尽管如此，这些观察性研究的发现表现出不一致的情况，并且存在可能的混杂变量，再加上反向因果关系的固有风险，阻碍了建立吸烟与RAS之间的最终因果关系的能力。鉴于遗传变异是根据Mendel的第二定律随机分配的，因此该方法与随机对照试验中观察到的随机分配相似。孟德尔随机化（MR）是一种方法学方法，它采用了自然存在的遗传变异，特别是与特定暴露的单核苷酸多态性（SNP），作为工具变量（IVS），以阐明暴露因素与目标结果之间的因果关系。此外，这些遗传突变的发生在表型的表现之前。因此，减轻混淆变量和反向因果关系。随着基因组广泛关联研究数据库（GWAS）数据库的迅速发展，MR分析方法已在流行病学研究中广泛使用。已经表明，MR分析比传统
深度循环网络预测绝热量子计算中的间隙演变
在绝热量子计算中，找到汉密尔顿量间隙随绝热扫描过程中变化的参数的依赖关系对于优化计算速度至关重要。受这一挑战的启发，在本文中，我们探索了深度学习的潜力，即应用不同的网络架构发现从完全识别问题汉密尔顿量的参数到前面提到的间隙参数依赖性的映射。通过这个例子，我们推测这类问题可学习性的一个限制因素是输入的大小，也就是说，识别汉密尔顿量所需的参数数量如何随系统大小而变化。我们表明，当参数空间随系统大小线性扩展时，长短期记忆网络能够成功预测间隙。值得注意的是，我们表明，一旦将这种架构与卷积神经网络相结合来处理模型的空间结构，甚至可以预测比神经网络在训练期间看到的系统尺寸更大的系统尺寸的间隙演变。与现有的计算间隙的精确和近似算法相比，这提供了显著的速度提升。
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如神经调节剂释放3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
MuBiNN：用于脑电信号分类的多层二值化循环神经网络
监测人脑活动对于了解大脑功能、预防精神疾病和改善生活质量具有巨大潜力。为此，EEG 系统必须从当今临床实践中经常使用的有线、固定和笨重的系统转变为提供高信号质量的智能可穿戴、无线和舒适的生活方式解决方案。可穿戴设备上的连续监测要求自动 EEG 分类算法既准确又轻量。这是我们在本文中的主要关注点。请注意，可穿戴设备的处理器很小且有限，与台式机和服务器处理器相比要慢得多。许多以前的算法都是基于经典信号处理技术 [1][2]。由于 EEG 信号特征在不同情况下和不同人之间存在显著差异，因此此类算法中使用的固定特征不足以准确区分所有人的不同类型的疾病。为了自动提取特征并提高脑信号分类准确性，最近提出了基于深度学习的算法，包括深度卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) [3][4]。用于序列学习的最流行和最有效的 RNN 模型之一是长短期记忆 (LSTM) [5]。LSTM 旨在对长程依赖关系进行建模，而 RNN 的记忆备份起着重要作用，因此它们比传统的 RNN 更准确、更有效。本文重点介绍基于 LSTM 循环神经网络的 EEG 分类算法。所提出的方法采用 RNN，因为 EEG 波形自然适合用这种类型的神经网络进行处理。与其他类型的神经网络相比，RNN 可以更有效地捕获序列数据中的时间依赖关系。然而，高分类准确率的代价是
使用复发神经网络的光子晶体独家或门的设计
1伊斯兰阿扎德大学克尔曼沙分公司电气工程系，伊朗6718997551； pouyakarami2000@gmail.com（p.k.）; s_roshany@yahoo.com（S.R.）; fparandin@yahoo.com（f.p。）2传播和计算机工程系，西汉大学 - 欧比尔，埃尔比尔44001，伊拉克； salah.ismaeel@koyauniversity.org 3 3软件工程系，伊拉克科亚大学科亚大学工程学院，伊拉克45号，第4次，伊拉克4电气和计算机工程系，工程与信息技术学院，阿吉曼大学，阿伊曼大学346，阿拉伯联合酋长国，阿伊曼大学； m.akmal@ajman.ac.ae（M.A.C.）; m.assaad@ajman.ac.ae（M.A。）5萨塔姆·本·阿卜杜勒齐兹（Sattam bin Abdulaziz University）的工程学院电气工程系，沙特阿拉伯Al-Kharj 11492； fhazza1@lsu.edu *通信：s.roshani@aut.ac.ir
使用索马里语言中经常性神经网络的假新闻检测
摘要 - 数字领域中假新闻的扩散对公共话语构成了重大威胁，因此需要开发有效的检测机制。因此，本文介绍了针对检测假新闻的复发性神经网络（RNN）模型的经验分析，对其在测试数据集上的性能进行了深入的检查。RNN模型表现出非凡的准确性，在准确区分假新闻和真实新闻文章时达到了98.94％的成功率，低损失值为0.0372，表明分类任务的精度很高。关键性能指标进一步阐明了模型的功能：大约98.73％的精确率强调了该模型在识别假新闻方面的准确性。相比，大约99.07％的召回率强调了其在正确对数据集中的大多数假新闻实例进行分类方面的熟练程度。这些结果的综合（准确性，精度和回忆）证明了RNN模型的鲁棒性，作为歧视真正和捏造新闻内容的高度可靠的工具。这些发现不仅增强了模型在现实情况下的适用性，对于过滤错误信息至关重要，而且强调了其在维持信息完整性方面的潜力。这项研究为未来的研究和应用中的应用铺平了道路，这表明对该领域做出了重大贡献。
确定肠道菌群在易感性尿路感染
引言在医疗保健和农业中，抗生素的广泛使用导致了抗生素耐药细菌的出现，从而降低了我们有效治疗常见感染的能力。通过预测抗生素耐药性达到临界点，我们必须开发新颖的，抗生素的药物，以避免由于当前可治疗的常见感染而导致死亡率增加的未来。在美国，处方15％的抗生素是用于治疗尿路感染（UTIS）（1）每年影响数百万妇女的情况。对于那些患有急性UTI的人，25％的经历了复发性UTI（RUTIS）（1），每年涉及多种感染，需要多种抗生素课程。UTI的近期历史是RUTI的已知危险因素（2），但是导致复发的机制大多未知。此外，抗生素耐药性使UTI更难治疗，并且通常需要使用广谱抗生素。具有讽刺意味的是，抗生素的使用也是UTI的重要危险因素（3），这可能是由于对肠道菌群的有害影响所致，其中大多数尿道疾病均存在。大约50％的rutis是由引起初始感染的相同菌株引起的（4），主张与宿主相关的储层没有被当前治疗充分清除。因此，迫切需要更好地理解与宿主相关的储层中的尿路病动态，以开发限制发病率和[…]
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。
DNA甲基化使巨型病毒在动物亲属中反复内源化
5-甲基胞嘧啶 (5mC) 是一种广泛存在的沉默机制，可控制基因组寄生虫。在真核生物中，5mC 在寄生虫控制之外的基因调控中发挥着复杂的作用，但 5mC 也在许多谱系中丢失了。5mC 保留的原因及其基因组后果仍不太清楚。在这里，我们表明与动物密切相关的原生生物阿帕拉契变形虫具有转座子和基因体甲基化，这种模式让人联想到无脊椎动物和植物。出乎意料的是，变形虫中高甲基化的基因组区域源自病毒插入，包括数百种内源化巨型病毒，占蛋白质组的 14%。使用抑制剂和基因组分析的组合，我们证明 5mC 可以抑制这些巨型病毒插入。此外，替代的变形虫分离株显示出多态性巨型病毒插入，突显了感染、内源化和清除的动态过程。我们的结果表明，5mC 对于新获得的病毒 DNA 与真核生物基因组的受控共存至关重要，这使得变形虫成为了解真核生物 DNA 混合起源的独特模型。