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分类公众？使用质量定性方法来询问算法在数字
摘要关注社交媒体在政治中的作用（促进两极分化和传播虚假信息）时，许多激进主义者和公民黑客为审议和代表公众舆论而开发了替代性的数字民主平台。但是，我们如何研究这些平台的作用，尤其是它们在围绕它们的问题和公众开发中的算法？本文采用简单的质量数据可视化来研究特定的数字民主平台Vtaiwan（Pol.is的实施 - 一种用于对公共问题产生意见和共识的工具）的方式 - 格式化政治参与。我们研究了Vtaiwan平台上的用户，主持人和算法如何随着时间的推移在Vtaiwan平台上形成和改革一个特定问题（Uber合法化）。算法将意见分类为专业和反欧伯的二进制，但我们发现评论本身及其顺序表明了更多细微的立场和对话的潜力。我们认为，Vtaiwan可能会受到其关注简单的定量数据点（与文本本身相反）的关注（正面或负票），并强迫参与者将参与者分为或淘汰舆论组。本研究通过提供一种有效的方法来分析算法在民主政治中的作用，从而为批判算法研究和数字民主研究做出了贡献。
伤寒毒素从伤寒沙门氏菌感染细胞中分选和胞吐运输
摘要伤寒毒素是伤寒沙门氏菌（人类伤寒的病因）的重要毒力因子。这种毒素具有不寻常的生物学特性，因为它仅在宿主细胞内时才由伤寒沙门氏菌产生。一旦合成，毒素就会分泌到含有沙门氏菌的液泡腔中，然后通过囊泡载体中间体将其运输到细胞外空间。在这里，我们报告了伤寒毒素分选受体和细胞机制成分的鉴定，这些细胞机制将毒素包装到囊泡载体中并将其输出到细胞外空间。我们发现阳离子非依赖性甘露糖-6-磷酸受体充当伤寒毒素分选受体，并且外壳蛋白 COPII 和 GTPase Sar1 介导其包装到囊泡载体中。伤寒毒素携带者的形成需要伤寒沙门氏菌所含液泡的特定环境，而该环境由其 III 型蛋白分泌系统的特定效应物的活动决定。我们还发现 Rab11B 及其相互作用蛋白 Rip11 控制伤寒毒素携带者的细胞内运输，以及 SNARE 蛋白 VAMP7、SNAP23 和 Syntaxin 4 控制其与质膜的融合。伤寒毒素选择特定的细胞机制将其运输到细胞外空间，这说明了外毒素在细胞内病原体环境中发挥其功能的显著适应性。
量子剂量等法上的量子态空间从头到尾：获得，分类和采用高密度神经单位记录
神经单位活动背后的含义一直是一个挑战，因此它将在可预见的未来持续存在。是最能发表的策略之一，检测高分辨率神经传感器记录中的神经活动，然后正确地将其归因于其相应的源神经元，即峰值分选过程，到目前为止已经盛行。支持不断改进的记录技术和复杂的算法，用于提取有价值的信息和聚类过程中的丰度，这使Spike Smorts Smorts spike smants spike cons spike s smitters s smitters s smange cons s spike of to spike conse spike cons in to spike consection spike swiments <> 在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
CRISPR-Cas9 整合外源分选新重组 DNA 1 在模型树毛果杨 2 3
4 Ali Movahedi 1 , Hui Wei 1 , Zhong-Hua Chen 2 , Weibo Sun 1 , Jiaxin Zhang 3 , Dawei Li 1 , 5 Honghua Ruan 1 , 和 Qiang Zhuge 1* 6 7 1 南京林业大学南方林业可持续发展协同创新中心，林木遗传与生物技术教育部重点实验室，南京 210037，中国 10 2 西悉尼大学霍克斯伯里环境研究所理学院，Penrith，新南威尔士州 2751，澳大利亚 12 3 南京师范大学食品科学与制药工程学院，南京 210046，中国 14 15 16 * 通讯作者：Qiang Zhuge：南京林业大学南方林业可持续发展协同创新中心，林木遗传与生物技术教育部重点实验室南京大学，210037，中国。电子邮件：qzhuge@njfu.edu.cn；19 传真：+86 25 85428701 20 21 22 23 24 运行标题：XRCC4 缺陷生动地增强了 HDR 效率 25
CRISPR-Cas9 整合外源分选新重组 DNA 1 在模型树毛果杨 2 3
4 Ali Movahedi 1 , Hui Wei 1 , Zhong-Hua Chen 2 , Weibo Sun 1 , Jiaxin Zhang 3 , Dawei Li 1 , 5 Honghua Ruan 1 , 和 Qiang Zhuge 1* 6 7 1 南京林业大学南方林业可持续发展协同创新中心，林木遗传与生物技术教育部重点实验室，南京 210037，中国 10 2 西悉尼大学霍克斯伯里环境研究所理学院，Penrith，新南威尔士州 2751，澳大利亚 12 3 南京师范大学食品科学与制药工程学院，南京 210046，中国 14 15 16 * 通讯作者：Qiang Zhuge：南京林业大学南方林业可持续发展协同创新中心，林木遗传与生物技术教育部重点实验室南京大学，210037，中国。电子邮件：qzhuge@njfu.edu.cn；19 传真：+86 25 85428701 20 21 22 23 24 标题：XRCC4 缺陷增强了 HDR 效率 25
半自动化的MEA Spike Sorting（SAMS）方法用于高吞吐量评估培养的神经元
1美国威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系，美国威斯康星州53705，美国2威斯康星大学麦迪逊分校，威斯康星州麦迪逊大学，威斯康星州53705，美国3美国神经科学系，医学院，医学和公共卫生学院威斯康星州麦迪逊，威斯康星州麦迪逊市，美国威斯康星州53705，美国5这些作者同样贡献了6个铅接触 *通信：Xinyu Zhao（Waisman中心和威斯康星大学麦迪逊大学医学与公共卫生学院神经科学系，麦迪逊大学，麦迪逊大学，麦迪逊大学，麦迪逊，麦迪逊大学，美国西澳州53705，USA; AVIAD HAI（威斯康星大学麦迪逊分校工程学院生物医学工程系，威斯康星州麦迪逊，美国53706，美国；电话：（608）890-3411;电子邮件：ahai@wisc.edu）;或阿里·罗森伯格（Ari Rosenberg）（威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院神经科学系，美国威斯康星州麦迪逊市53705；电话：（608）265-5782；电子邮件：ari.rosenberg@wisc.edu）
岛屿废物的设备和资源指南...
Population Tier Staff Categories 2500 - 4000 2 Collection, 1 Sorting/Organics, 1 Sorting/Inorganics, 1 Finances, 1 Admin 1500 - 2500 2 Collection, 1 Sorting/Organics, 1 Sorting/Inorganics, 1 Finances/Admin 900 - 1500 2 Collection, 1 Sorting/Organics, 1 Sorting/Inorganics, 1 Finances/Admin 450 - 900 3 Collection/Sorting/Management, 1 Finances/Admin <450 2收集/分类/管理，1财务/管理员
绕过尖峰排序：使用密集多电极探针的尖峰定位进行基于密度的解码
神经解码及其在脑机接口 (BCI) 中的应用对于理解神经活动和行为之间的关联至关重要。许多解码方法的先决条件是尖峰分类，即将动作电位 (尖峰) 分配给单个神经元。然而，当前的尖峰分类算法可能不准确，并且不能正确模拟尖峰分配的不确定性，因此丢弃了可能提高解码性能的信息。高密度探针 (例如 Neuropixels) 和计算方法的最新进展现在允许从未排序的数据中提取一组丰富的尖峰特征；这些特征反过来可用于直接解码行为相关性。为此，我们提出了一种无尖峰分类的解码方法，该方法直接使用对尖峰分配的不确定性进行编码的高斯混合 (MoG) 来建模提取的尖峰特征的分布，而不旨在明确解决尖峰聚类问题。我们允许 MoG 的混合比例随时间变化以响应行为，并开发变分推理方法来拟合得到的模型并执行解码。我们用来自不同动物和探针几何的大量记录对我们的方法进行了基准测试，表明我们提出的解码器可以始终优于基于阈值（即多单元活动）和尖峰分类的当前方法。开源代码可在 https://github.com/yzhang511/density_decoding 上找到。
基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。