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生理温度下制备的急性脑切片在突触功能表征中的优势
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤，但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题，我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中，我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少，而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致，在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外，在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录，从而与 CT 下相比，运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明，在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
2025 年 PSU SMH 计划模板
PSU 学校心理健康计划（根据 NC SBOE 政策 SHLT-003）强烈建议在完成以下 SMH 计划之前进行本地需求评估和资源映射。完成 SHAPE 质量评估和/或使用 NCDPI SEL 和危机应对实践指南中的需求评估和资源映射工具将提供以下有针对性的改进计划所需的数据。PSU 的地区 MTSS 团队已完成核心 SEL 实践课程并制定了围绕教学、课程和环境的核心 SEL 实施计划，这些 PSU 将能够制定符合要求的本地改进计划，以促进学生的健康和福祉。PSU 令人信服的 SEL 和学校心理健康改进原因和愿景：[在此处插入您的愿景声明]
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
学区远程学习计划模板
2020 年 6 月 24 日，杜西州长发布了 2020-41 号行政命令，在 COVID-19 期间优先考虑儿童和学校，涉及 2020-2021 学年学校重新开放。作为行政命令的一部分，所有公立学校均可提交远程学习计划 (DLP)，以获得在 2020-2021 学年为未获得亚利桑那州批准的在线教学 (AOI) 计划的学生提供远程学习选项的灵活性。学区必须在实施远程学习之前向亚利桑那州教育局 (ADE) 提交 DLP。学区可在向 ADE 提交计划后开始运营其 DLP。特许学校必须使用亚利桑那州特许学校委员会 (ASBCS) 提供的模板，并且必须按照 ASBCS 和每个特许持有人指定的教育项目经理在通讯中指定的方式提交其 DLP。
正在开发用于主动冷却和温度控制的 MEMS 设备
对于许多小型应用，如微电子元件、微型传感器和微系统，高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用，也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式，以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式，以及最小的诱导振动。
项目标题：基于创新细胞设计（2024-2027*）的中等温度固体氧化物电解细胞的国际联合研究
氢气有望像电力一样是清洁能源载体，可能会用于燃料电池车等技术。广泛采用氢可以减少碳排放；但是目前，它是由化石燃料生产的。可再生能源波动且能量密度低，因此需要存储才能有效使用它。在这项研究中，我们将开发中端温度固体氧化物电解细胞，以有效地将过量的可再生能力转化为氢以存储，尤其是通过创新细胞的发展。
替代教育过渡计划模板
从派出学校到替代教育 (AE) 站点再返回的过渡计划将确保有效高效地传递相关信息、遵守 BESE 政策，并为学生提供基于证据的学术和行为干预。学生在 AE 站点所花的时间不仅应解决学术和行为需求，还应解决导致离开派出学校的根本问题，并且计划的设计应以学生在学术上回到派出学校为目标。完善的过渡应为所有相关利益相关者带来更好的体验：学生、教师、家庭和管理人员。