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视觉语言大脑编码
脑编码旨在重建受到刺激时的 fMRI 脑活动。早期的神经编码模型侧重于单模式刺激的脑编码：视觉（预训练的 CNN）或文本（预训练的语言模型）。最近很少有论文获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式方法进行后期融合。然而，人类大脑使用来自多种模态的信息来感知环境，以前的研究还没有探索用于视觉和文本推理的共同注意多模态编码。本文系统地探讨了图像和多模态 Transformers 对脑编码的功效。在两个流行数据集 BOLD5000 和 Pereira 上进行的大量实验提供了以下见解。 (1) 我们发现，多模态 Transformer VisualBERT 的表现明显优于之前提出的单模态 CNN、图像 Transformer 以及其他之前提出的多模态模型，从而确立了新的最高水平。 (2) LPTG、LMTG、LIFG 和 STS 等具有语言和视觉双重功能的区域与多模态模型的相关性更高，这进一步证明了这些模型擅长模仿人类大脑行为。 (3) 视觉语言模型的优越性引发了一个问题：即使在被动观看图像时，视觉区域引起的反应是否也会受到语言处理的隐性影响。未来的 fMRI 任务可以在适当的实验环境中验证这一计算洞察。我们的代码已公开发布 1 。
先进光学增益材料不断进步
在过去的几十年中，人们一直致力于探索具有强大光学增益和优异光物质相互作用特性的新兴材料，以开发光子和光电子器件，包括但不限于微激光器、单光子发射器、发光二极管、光电探测器等。先驱者们致力于先进的光学增益材料，涵盖从经典的 II-VI/III-V 半导体、新兴的二维半导体材料、有机染料到卤化物钙钛矿，这些材料对于优化器件性能和拓展前沿光子学/光电子学有着巨大的希望。同时，将这些材料打造成基础科学和工业技术的有力工具的科学和工程挑战仍然存在。该领域的快速发展有必要重点介绍其最新进展和挑战，这正是本期《中国科学材料》组织举办的及时专题“光增益材料在增强光-物质相互作用中的应用”的目的。此次重点介绍的部分原因是受到在新加坡举行的第十届国际先进技术材料会议（ICMAT 2019）期间组织的一次研讨会的启发，由所有客座编辑共同主持。光增益材料的广泛适用性高度依赖于固有的晶体和光学质量，与先进的制造技术密不可分。刘等人 [1] 的综述集中于卤化物钙钛矿半导体各种生长方法的最新研究。特别是陈等人。 [2] 提出在微流体反应器中连续流制备掺杂钙钛矿纳米晶体，这使得前体离子能够在密闭微通道中与稳定封闭的环境进行有效的物理混合，从而实现高质量的合成。控制
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
自我审查是记者的自卫策略
摘要 在选举期间，媒体在告知和动员选民以及促进公民与竞选者之间的双向沟通过程中发挥着重要作用。这使公民能够从候选人那里获得有关各种问题的信息，这些信息在很大程度上影响了他们的选举决定。然而，在大多数不太民主的社会中，由于记者在选举过程中遇到的挑战，媒体的这一职能越来越难以履行。本文以乌干达 2016 年上一次大选为例，基于对 2016 年选举媒体报道的更大规模研究结果，并辅以对 10 名报道选举的记者的深入访谈，讨论了选举期间记者的安全问题。此外，该分析还参考了 2016 年乌干达新闻自由指数。本研究结果表明，记者在选举期间面临着更多的安全风险，尤其是国家安全机构制造的风险。与以往的选举相比，2016 年选举中女性记者受害者的数量也是最多的。本文重点介绍了记者在选举期间面临的主要挑战，包括：国家骚扰和恐吓、逮捕那些被认为对国家至关重要的人以及拒绝获取重要信息。出于对自身安全的担忧，记者对不安全的工作环境做出了自我审查，从而向公众提供了有偏见或有限的信息。本文指出了媒体发展机构可以帮助弥补的差距，如果媒体要在民主社会中发挥其应有的作用，特别是在选举过程中。
对人类细胞模型的观点：基于CRISPR-CAS与患者衍生的IPSC模型的优势和缺点
摘要：神经遗传疾病代表具有遗传原因和临床表现差的广泛疾病。在其中，聚合酶 - γ（POLG） - 谱系疾病相对较常见，估计的疾病频率约为1：10.000。同样，POLG基因中的突变是迄今为止线粒体病的最重要原因。polg-spectrum疾病通常会导致脑功能的逐渐丧失，并且可能涉及严重和致命的脑病，癫痫发作和神经肌肉疾病，以及在某些情况下的心脏和肝衰竭。疾病的发作可能从成年到成年后期，疾病持续时间从严重病例到几十年的数周不等。 没有治疗方法；当前的动物模型不会忠实地概括Human疾病，从而使临床前治疗研究变得复杂。 必须采取基于人类的临床前模型系统来理解人类疾病机制并开发治疗方法。 在这篇综述中，我们概述了当前在人类细胞和神经元中进行神经遗传疾病的方法，重点是Polg-Spectrum疾病。 我们讨论了使用神经元细胞以及当前可用的细胞模型的影响和陷阱，即基于（i）CRISPR（i）（i。e。，遗传上有能力）并引起多能干细胞（IPSC）（I。e。e。，类似）的神经元模型（i。衍生的神经元。疾病的发作可能从成年到成年后期，疾病持续时间从严重病例到几十年的数周不等。没有治疗方法；当前的动物模型不会忠实地概括Human疾病，从而使临床前治疗研究变得复杂。必须采取基于人类的临床前模型系统来理解人类疾病机制并开发治疗方法。在这篇综述中，我们概述了当前在人类细胞和神经元中进行神经遗传疾病的方法，重点是Polg-Spectrum疾病。我们讨论了使用神经元细胞以及当前可用的细胞模型的影响和陷阱，即基于（i）CRISPR（i）（i。e。，遗传上有能力）并引起多能干细胞（IPSC）（I。e。e。，类似）的神经元模型（i。衍生的神经元。尽管根据定义，细胞模型无法概括人类疾病的各个方面，但它们仍然是发现疾病机制并开发治疗神经发生疾病的方法的合理点。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机械性来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在进化存储器中罚款的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于训练变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
使用 ISA95 实现工业 4.0 和智能制造
如今，“虚拟”往往意味着在线——即通过台式计算机或手持设备体验。我们用它来描述不在面对面物理环境中发生的互动，如虚拟会议或虚拟教室。但该词的另一个含义是“实际”的反义词。因此，当我们说某物是虚拟的时，我们也在说它本质上不是实际的——即不是“真实的”。然而，由于工业 4.0 技术的应用，新兴的工业虚拟环境是真实的——而且非常有用。熟悉甚至掌握这些虚拟世界可能是工业自动化、控制和仪器仪表专业人士的最新必备技能。在 COVID-19 全球大流行之后，工作生活发生了变化，许多事情可能再也回不到以前的样子了。彭博社最近的一篇文章指出，商务旅行等已经“永远改变了”；84% 的美国、欧洲和亚洲大型企业高管表示，他们计划通过减少内部和外部面对面会议来减少差旅开支。彭博社援引的制造公司指出，技术使他们能够远程完成以前从未梦想过的事情。法国轮胎制造商米其林使用无人机，以便其顶级制造高管可以虚拟访问其位于巴西的 Campo Grande 工厂。“我们远程启动机器，使用无人机参观工厂，并在家培训员工，”首席执行官 Florent Menegaux 说。荷兰皇家壳牌公司创建了在线控制室，其中包含石油平台和工厂的交互式 3D 模拟，以便工程师在家中进行虚拟访问。Aptiv
抑制 MNK 可促进巨噬细胞免疫抑制表型，从而限制 CD8 + T 细胞抗肿瘤免疫
简介程序性细胞死亡 1/程序性细胞死亡配体 1 (PD-1/PD-L1) 检查点阻断是一种很有前途的抗癌治疗方式 (1, 2)。然而，单药治疗（抗 PD-1 或 PD-L1 抗体）未能在许多肿瘤类型中引起有意义的反应，例如胶质母细胞瘤 (3)、胰腺导管腺癌 (PDAC) (4, 5) 和分化型甲状腺癌 (6)。开创性研究表明肿瘤浸润 CD8 + T 淋巴细胞是 T 细胞免疫疗法反应的主要预测指标 (7, 8)。因此，确定调节 CD8 + T 细胞浸润和功能的分子机制可能会拓宽免疫检查点疗法的治疗范围。巨噬细胞是肿瘤微环境 (TME) 中最丰富的免疫细胞类型之一 (9, 10)。一般而言，巨噬细胞可分为经典活化 (M1) 巨噬细胞或替代活化 (M2) 巨噬细胞 (9, 10)。虽然 M1 巨噬细胞可以产生促炎细胞因子并启动针对肿瘤细胞的免疫反应，但 M2 巨噬细胞和 TAM 往往会表现出免疫抑制表型，有利于肿瘤进展 (9, 10)。此前已证明，进入的 CD8 + T 细胞和 TAM 之间的物理接触会降低基质中 T 细胞的运动能力，从而限制其进入肿瘤巢 (11)。 TAM 还可以通过表达免疫检查点配体（例如 PD-L1）（12、13）、分泌免疫抑制细胞因子（例如 TGF-β、LIF、CCL22）（9、10）和限制 T 细胞增殖所需的代谢物（例如通过表达精氨酸酶-1 酶限制 L-精氨酸）（14-16）来抑制 CD8 + T 细胞功能。抑制或消耗 TAM 的努力已在几种临床前模型中显示出良好的抗肿瘤功效，因为它们可以增加 CD8 + T 细胞浸润并减少局部免疫抑制信号（11、17）。此外，TAM 可以限制
UVicSPACE：研究与学习资料库
加拿大北部社区的原住民正在经历气候变化带来的最严重的灾难性影响，因为北极地区的变暖速度是世界其他地区的两倍。矛盾的是，这种温度升高可以归因于北极地区几乎完全依赖的化石燃料发电。目前，柴油是大多数北极社区的主要电力来源。除了温室气体和其他空气污染物外，这种情况还暴露了燃料运输和储存过程中的石油泄漏风险。此外，随着气温升高，运输燃料成本高昂，冰路更难维护。因此，北部政府承受着燃料价格上涨和供应波动加剧的负担。为了减少对柴油的依赖，本研究建立了多目标综合能源系统，以处理为北极环境和其他偏远社区设计能源系统的复杂权衡。该工具使用遗传算法通过动态模拟同时最小化微电网系统的能源平准化成本和燃料消耗。组件子模型模拟结果通过业界和学术界认可的能源建模工具进行了验证。与之前的能源建模平台相比，所提方法的新颖之处在于考虑了相互冲突的设计目标之间的帕累托前沿权衡，从而更好地支持从业者和政策制定者。该方法的功能性通过位于西北地区最北端的萨克斯港的案例研究进行了展示。该算法选择了完全混合的风能-太阳能-电池-柴油系统，因为它在技术、经济和环境方面最适合该社区。通过对模型结果进行系统故障分析来评估结果的稳健性。总体而言，该建模框架可以帮助决策者确定能源政策的权衡，以使加拿大北极地区和其他偏远社区转向更可持续和清洁的能源。
遗产宣言2024
农村历史环境对自然环境受到同等威胁，有40％的农村农业遗产已经丢失。love d countrysid e Woul d lo d lo d withou t withou t withou-t withou sto ne wall s，hedgero ws and and and ancie ancie nt monumen ts whi chre crea te uni que te uni que te uni que de uni que and att ant attr act at tobless intern intere intere sit。合作的国王贝特·韦恩（Bet Ween）环境环境和赫里（Heri tage tor）和赫里（Heri tage se ctor b o dies b o dies Mu st''hen to stan te to stan te to stan d of the Enviro the Enviro the to the Enviro的重要作用。环境Manta L Land Mana Gement S Cheme S必须提供强大的期限基金（至少4英镑。40亿美元）要在平等的脚步上传递遗产，所有均可交付y ti y tiers，并发展出AP的适当范围。作为与Rich Marine和Coasta l erit Age一起的污点，我们可以通过在保护基础的保护下，通过对基础的保护，使用相关政府之间的纪念活动，以进行有效的合作。