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认知网络物理系统的认知结构
在网络物理系统（CPS）的快速发展的领域中，我们面临着一场技术革命，这是由于传感，计算，通信和作用的进步所驱动的。这些系统，包括自动驾驶汽车和无人驾驶汽车等创新，不仅仅是自动化；他们重新定义了我们与世界Bogdan和Pedram（2018）互动的方式。但是，CP的真正挑战不仅是自主运作，而且要在我们生活的复杂和不确定的世界中聪明地运作。因此，类似人类的智能机器的概念是基于这样的想法：这些机器可以通过与人类紧密互动和合作的能力来提供相当大的好处。这源于以下想法：具有人类智能或认知机器的机器将不仅通过语言，而且通过各种形式的互动，无论是明显的和隐性的太阳（2020），都可以更好地与人类交流。开发人类智能机器的主要原因之一是它们成为人类有效伴侣的能力。具有类似人类特征的机器更容易理解和使用。另一个关键方面是建立人与机器之间的信任。真正的社会信任，我们在人类同胞之间感受到的那种基于共同的动机和经验。要使机器获得这种信任水平，他们需要展示内在的人类行为和动机。这包括理解和回应Sun（2006）的人类情感和动机。
集中式汽车E/E体系结构的最先进的虚拟化技术
汽车行业正在经历深刻的变化，这是由于需要更安全，更环保，更容易获得的商品和人员运输系统。启用技术包括电力，数字化和未来车辆的自动化。这些技术由许多板载电子控制单元（ECU）提供动力。典型的现代车辆具有大约100个物理ECU，以实现其功能的各个方面。这些遗产多ECU电子/电气（E/E）架构模型（称为分布式E/E架构）被认为是不足的，因为ECUS的数量及其处理能力需求不断增加。相比之下，新兴的集中式E/E体系结构建议使用更少的物理高性能在板载处理器上，可以在上面创建几乎无限的虚拟ECU来处理各种遗产和现代应用程序。因此，虚拟化技术使多个具有不同操作系统的虚拟ECU能够在单个硬件平台上同时运行，这是现代集中式E/E体系结构的有希望的模型。以这一趋势的启发，本文提供了针对汽车应用的虚拟化技术的结构化且全面的最新审查，涵盖了资源分配，Autosar，外围I/O界面和车内通信网络等领域。我们全面审查了文献，并确定了用于缓存管理，寄生虫处理，用于车载网络的软件网络的虚拟化技术中的研究差距，以及用于增强现代电动汽车现代E/E架构背景下的原型和测试的虚拟化。
量子数据转换为扩大量子技术架构提供了一条途径
为了成功，这个过程需要一种非常特殊的资源光学纠缠，即所谓的离散变量量子比特和连续变量薛定谔猫量子比特之间的“混合纠缠态”。为了实现贝尔态测量，混合纠缠的单光子部分被用来干扰输入量子比特，然后进行增强的单光子检测。为了验证，输出量子比特的特征是通过一种称为“量子断层扫描”的过程来计算输入和输出量子比特之间的保真度，这是一种评估过程质量的典型方法。对于任何输入量子比特，都确认了高于经典极限的转换。
批评进行社交：通过建筑奖探索公共建筑批评
抽象目的 - 本文研究了数字时代建筑批评的不断发展的景观，利用建筑与媒体之间的持久相互作用。它专门研究了社交媒体和公共奖励在改善用户参与建筑话语中的作用。设计/方法/方法 - 一种混合方法方法，既包含定性和定量分析），用于讨论三个建筑奖。这些是为了不同的评估过程以及为公众互动和参与提供多种机会的能力而选择的。发现 - 该研究强调了社交媒体使建筑批评民主化的潜力，同时还解决了诸如非关键视觉材料的突出和算法偏见的存在之类的挑战。调查结果强调了为公众评估提供足够材料的重要性，并整合专家陪审团以支持评估过程。这些要素对于培养知情的公众参与，弥合专业知识与大众参与之间的鸿沟以及在社交媒体上实现有意义的建筑论述至关重要。独创性/价值 - 本文通过将公共建筑奖（一个相对未开发的建筑文化方面）与社交媒体作为建筑批评平台的潜力联系在一起，填补了学术文献的差距。关键词社交媒体批评，建筑批评，公众参与，建筑奖，建筑摄影，媒体素养，媒体对建筑纸类型研究论文的影响
空间转录组学揭示了独特且保守的肿瘤核心和边缘结构，可预测生存和靶向治疗反应
致谢：本研究由 Ohson 研究计划和 Charbonneau 癌症研究所向 PB 提供的精确口腔生物学 (PROBE) 资助。我们感谢健康基因组学和信息学中心 (CHGI) 提供测序基础设施，以便对我们的 RNAseq 文库进行空间分析。我们要感谢卡尔加里大学高性能计算集群 (ARC) 提供数据分析基础设施。我们感谢 Danielle Simonot 帮助从阿尔伯塔癌症研究生物库 (ACRB) 检索组织。我们感谢 Christina Yang 帮助进行冷冻切片和载玻片制备以及对分析样本进行 H&E 染色。我们感谢 Mayi Arcellana-Panlilio 博士和 Guido van Marle 博士的极度指导和富有成效的反馈。我们要感谢 Arzina Jaffer 和 Keerthana Chockalingam 帮助设置生物信息学工具和提供生物信息学咨询。我们还要感谢患者及其家属同意为本研究提供组织。
常见变异有助于形成人类大脑的内在功能结构
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2020 年 7 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.30.229914 doi：bioRxiv preprint
脉冲神经网络的并行集群架构
脉冲神经网络 (SNN) 是神经形态计算的一个分支，目前在神经科学应用中用于理解和建模生物大脑。SNN 还可能用于许多其他应用领域，例如分类、模式识别和自主控制。这项工作提出了一个高度可扩展的硬件平台 POETS，并使用它在大量并行和可重构的 FPGA 处理器上实现 SNN。当前系统由 48 个 FPGA 组成，提供 3072 个处理核心和 49152 个线程。我们使用该硬件实现了多达四百万个神经元和一千个突触。与其他类似平台的比较表明，当前的 POETS 系统比 Brian 模拟器快二十倍，比 SpiNNaker 快至少两倍。
生物质燃烧产生的空气污染会破坏青少年早期皮质微结构的发育
接触室外颗粒物 (PM 2.5 ) 对人类健康构成普遍威胁，尤其是来自多种来源的 PM 2.5 的神经毒性作用可能会扰乱神经发育。针对 PM 接触对神经发育影响的研究受到样本量小和地域限制的限制，并且主要集中于宏观皮质形态或死后组织学染色和总 PM 质量。在这里，我们利用居住地分配的六个数据驱动的 PM 2.5 源接触数据和来自纵向青少年大脑认知发展研究 (ABCD Study®) 的神经影像数据，这些数据来自美国 21 个不同的招募地点。为了对空气污染对发育中大脑的作用做出可解释和可操作的评估，我们使用多元偏最小二乘分析确定了与接触特定 PM 2.5 源相关的皮质微结构发育的改变。具体而言，年平均暴露量（即年龄为 8-10 岁）接触生物质燃烧产生的 PM 2.5 与 9 至 13 岁儿童大脑皮层神经突发育受损有关。
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头
量子计算机需要误差校正以实现量子优势。他们还需要校准大量参数，以正确操作Qubits，这可能只有53 QUBITS的Google Sycamore需要几个小时。扩展量子计算需要快速，可扩展和屈曲反馈以实现量子误差校正（QEC）和加速校准。QEC和校准都需要电子设备，以测量，计算和应用最低潜伏期的反馈。使用当今的电子设备必须扩展到数千个Qubits。FPGA是理想的选择，因为它们可以重新编程以满足不同的实验需求，同时达到了非常低的反馈延迟。典型的量子操作实验（图1）涉及在室温下通过数字转换器（DAC）（DACS）和对数字转换器（ADCS）的模拟转换器（ADC）的FPGA网络。用于自旋Qubits，控制信号由两种类型组成。首先，基于纳秒坡道的准静态控制，以调整Qubits的潜在井和耦合以改变其状态。其次，通过I/Q调制控制的Ra-dio频率脉冲，用于测量或基于共振的控制。数字混合用于实现更复杂的控制方案和脉搏工程。完整的数字发电提高了灵活性并减少了噪声源。我们使用直接生成的坡道和频率梳子提出了可扩展的，复杂的信号发生器（CSG），以减少