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利用潜在扩散模型重建人类大脑活动的高分辨率图像
从人类大脑活动中重建视觉体验提供了一种独特的方式来理解大脑如何表征世界，并解释计算机视觉模型和我们的视觉系统之间的联系。虽然深度生成模型最近已被用于这项任务，但重建具有高语义保真度的真实图像仍然是一个具有挑战性的问题。在这里，我们提出了一种基于扩散模型 (DM) 的新方法来重建通过功能性磁共振成像 (fMRI) 获得的人脑活动图像。更具体地说，我们依赖于称为稳定扩散的潜在扩散模型 (LDM)。该模型降低了 DM 的计算成本，同时保留了其高生成性能。我们还通过研究 LDM 的不同组成部分（例如图像 Z 的潜在向量、条件输入 C 和去噪 U-Net 的不同元素）与不同大脑功能的关系来描述 LDM 的内部机制。我们证明了我们提出的方法可以重建高分辨率图像，保真度高，直
A121 HAL 软件集成
6 软件集成 5 6.1 HAL 结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.2 HAL 集成函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.2.1 传感器电源开启函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6.2.2 传感器电源关闭函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................................8 6.2.6 传感器计数功能....................................................................................................................................................................................8
间充质干细胞膜涂层的纳米结构
印度坎普尔208016的印度理工学院生物科学与生物工程系（BSBE），印度北方邦；昆士兰大学医学院Brisbane 4102，澳大利亚昆士兰大学医学院B Frazer Institute； C炎症中心，S CIENCE学院，S YDNEY，S YDNEY，S YDNEY，SYDNEY，S YDNEY，2007年，澳大利亚； d School of Pharmacy , The University of Queensland , Brisbane 4102, Australia “ for suc c essful clinical transla tion, crea ting MSCM-nanoconstructs en tails car efully considering sev eral fact ors, including the c on- struct's features, therapeutic goals, mode of administra tion, bioav ailability, biodistribution, t oxic olog ical study, and pa tien t-specific变量”文章历史记录于2024年4月7日收到； 2024年6月14日，关键字生物利用度；生物分布；仿生；临床翻译；间充质干细胞膜；间充质干细胞； MSCM-NANOC构造； Nanodec oy s;纳米颗粒；可伸缩性； to to to to tog golic con
![arXiv:2006.06491v2 [nucl-th] 2020 年 11 月 16 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f34ba554ffeb1eb1261e8ea9701249abd0129811.webp)
arXiv:2006.06491v2 [nucl-th] 2020 年 11 月 16 日
从量子相位估计 (QPE) 算法出发，提出了一种在量子计算机上构建描述关联多体系统的纠缠态的方法。使用已知离散特征值集的算子，QPE 方法随后进行测量，作为纠缠态的投影。然后，这些状态可用作进一步量子或混合量子经典处理的输入。当算子与汉密尔顿量的对称性相关联时，该方法可看作是对称性破坏和对称性恢复的量子计算机公式。该方法称为离散谱辅助 (DSA)，适用于超流体系统。通过使用适用于量子位的阻塞技术，可以获得配对汉密尔顿量的完整光谱。
Consolis 2021 年年度报告
2021 年，经济从新冠疫情的直接经济影响中反弹，19 个欧洲建筑国家 GDP 增长 5.1%，强于预期，但尚未恢复到危机前的 GDP 水平。由于目前融资成本低、公共支出增加、疫情的经济影响减轻，以及随着世界经济暂停，2020 年储蓄后投资需求普遍增强，建筑业受益匪浅。预计这种有利环境将持续到 2022 年。然而，宏观经济制约的趋势也即将出现，原材料成本上涨、劳动力成本上涨、供应链持续中断、中央银行可能上调利率
科学现状：关于“人为错误”的演变观点
摘要 本文回顾了关于人为错误的主要观点，并分析了过去 60 年来开发和应用的核心理论和方法。这些理论和方法旨在提高我们对人为错误是什么以及人为错误发生的方式和原因的理解，以促进对错误的预测，并利用这些见解支持更安全的工作和社会系统。然而，虽然人体工程学和人为因素 (EHF) 的这一领域具有影响力且历史悠久，但“人为错误方法”对理解事故和优化系统性能的好处受到了质疑。本科学现状评论分析了 EHF 中人为错误的构造。然后，它讨论了在系统 EHF 时代构造面临的关键概念困难。最后，提出了一种前进的方向，以促进 EHF 社区内的进一步讨论。
课堂中的技术框架：教师专业发展的案例研究
向教职员工介绍新技术为他们提供了重建教学、评估、互动和交流方式的机会。然而，个人和组织对技术本质的看法可以过滤、构建和指导教师与技术的互动。在这个以教师专业发展为背景的案例研究中，我们进行了主题分析，以探索教师对技术的定义中的技术解释。我们通过米查姆的技术框架类别分析了 32 个定义，并观察到教师从 (1) 对象、(2) 知识、(3) 活动和 (4) 意志角度赋予技术各种含义。在形成技术理解方面，自我互动和社会互动在高等教育中的作用已被讨论过。
Cas12a 针对多重基因组的优化
图 1. 现有 Cas12a CRISPRa 技术的评估。A) 采用两种不同的 Cas12a 核酸酶失活突变的 CRISPRa 构建体的比较。通过转导五天后表达 CD4 的细胞百分比来测量激活程度。B) 针对采用直接与 dCas12a (D908A) 连接的 TAD 组合的 12 种 CRISPRa 构建体变体，以基线表达为标准对 CD4 平均荧光强度 (MFI)。C) 示意图描绘了基于流式细胞术的平铺筛选的概览，该筛选用于识别其他活性 Cas12a CRISPRa 指南。D) 根据指南靶位点相对于 CD4、CD26、CD97 和 CD274 的转录起始位点 (TSS) 的位置绘制了每个指南在技术重复中的绝对最小 LFC 的 Z 分数。
可解释人工智能（XAI）中的良好解释
认知科学关于人们如何理解解释的见解对于开发可解释人工智能 (XAI) 中以用户为中心的稳健解释颇具指导意义。我调查了人们在构建解释和从中做出推断时表现出的主要倾向，这些倾向与为人工智能系统提供决策自动解释有关。我首先回顾了人们在构建解释时表现出的一些倾向的实验发现，包括解释深度错觉、直觉解释与反思解释以及解释立场的证据。然后，我考虑了人们如何推理因果解释的发现，包括推理抑制、因果折扣和解释简单性的证据。我认为，XAI 努力的核心是要求人工智能系统提供的自动解释应该对人类用户有意义。