谷氨酸和N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受体(谷氨酸的一种离子 - 热带受体亚型)在围产期脑发育中起着重要作用。均介导新生儿期间神经元的增殖,成熟和迁移。用NMDA受体拮抗剂处理啮齿动物幼崽会引起行为改变,例如记忆障碍和信息处理中的缺陷。这些行为变化类似于与精神分裂症相关的症状,这通常也与社会障碍有关。当前的抗精神病药主要旨在治疗诸如幻觉之类的症状,并且对改善社会功能的影响非常有限。行为脑研究中的一项研究
实现民族能源效率目标。效率减少官方的能耗主要集中在技术解决方案上,例如能量功能的照明和自动化的HVAC系统,这些系统已显示出可衡量的成功。但是,这些方法通常忽略人类行为在塑造能耗模式中的关键作用。的行为干预,例如意识运动和提醒,但经常缺乏影响持续节能的实践所需的上下文相关性和特定城市,尤其是在泰国等多样化和文化上有细致的环境中(Su等人,2022年,2022年; Akhound等人,20222年)。最近的研究提供了有价值的见解,但揭示了在理解办公环境中节能行为方面的显着差距。Akhound等。(2022)探讨了员工减少工作场所能耗的意图,突出了员工态度和感知的组织支持的影响。但是,他们的发现与理论模型缺乏整合,这些模型可以全面解释行为驱动因素。同样,Su等。(2022)使用系统动力学建模研究了组织能源文化的作用,强调了培养能量意识文化的重要性,同时忽略了动机和心理因素。Xu等。 (2020)研究了社会规范的影响。 Mantesi等。 (2022)分析了官员环境中大流行的能源消耗趋势,强调了自适应能源管理策略的重要性,但指出缺乏对个人员工行为的关注。Xu等。(2020)研究了社会规范的影响。Mantesi等。(2022)分析了官员环境中大流行的能源消耗趋势,强调了自适应能源管理策略的重要性,但指出缺乏对个人员工行为的关注。他们赋予了各个不同官方布局节能行为的责任,确定了与工作场所设计相关的行为变化,但未能将这些发现与更广泛的行为理论相结合,例如计划行为理论(TPB)。这些研究共同强调了一个综合框架的需求,该框架整合了个人,社会和组织因素,以应对官员环境中能够节省的独特挑战,尤其是在泰国。这项研究通过将动机 - 运动能力(MOA)框架与规范激活模型(NAM)和TPB的构建方式整合在一起来解决这些差距,从而开发了一个整体模型,以理解官方环境中的节能行为。本研究使用部分最小二乘结构方程建模(PLS-SEM)来分析从泰国的官员收集的调查数据。拟议的框架研究了能力,动机,机会和行为意图如何相互作用,同时结合了外部组织的影响,例如工作场所文化和社会规范。通过关注泰国的官员环境,研究提供了对节能实践的文化背景化见解,从而扩展了全球行为理论对区域和组织环境的适用性。这项研究的贡献是四倍。从理论上讲,它通过整合了三种良好的行为模型(MOA,NAM和TPB)来推进工作场所的可持续性研究。在上下文上,它将全球理论与泰国独特的文化和从方法论上讲,它证明了PLS-SEM在分析办公室设置中的个人和组织因素之间的复杂关系方面的实用性。实际上,它为政策制定者和组织领导者提供了可行的建议,以设计有效的节能干预措施,该干预措施是针对工作人员的动机和工作场所动态的。
摘要 - AS 5G蜂窝车辆对所有物品(C-V2X)技术领先于V2X通信,它为电信服务提供商提供了使用其现有5G网络的车辆网络(V2N)服务的态度。为了提高5G V2N服务的安全性,在本文中,我们提出了一种新颖的协作V2X不当行为检测系统。该系统将保护在5G边网络中部署在5G边网络中的V2X应用服务器(V2X ASS)免受任何恶意V2X位置操纵攻击。我们的建议包括两个增强的机器学习模型。第一个模型利用历史数据来进行公路合理性检查(ORPC),而第二个模型通过通过共享每辆车的攻击率在边缘检测节点之间在边缘检测节点之间进行协作而建立。使用广泛的5G核心网络仿真测试了我们所提出的模型,从而产生了出色的结果。第一个模型的准确性从73%提高到91%,而第二个模型则进一步提高了精度至令人印象深刻的95%。关键字-5G,V2X,C-ITS,安全性,行为不当检测,机器学习,MEC,边缘。
拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05(Jöreskog和Sörbom,1993)Cmin /df = 1.43 <2(Hair等,1998)NFI(Δ1) RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck,1993年; Kline,2005年)拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05(Jöreskog和Sörbom,1993)Cmin /df = 1.43 <2(Hair等,1998)NFI(Δ1) RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck,1993年; Kline,2005年)
依赖经验的神经元连通性组织对于大脑发育至关重要。我们最近证明了社会游戏行为的重要性,用于对大鼠内侧前额叶皮层中抑制性突触的发展进行微调。发生游戏经验的这些影响时,如果在整个前额叶皮层中均匀地发生这种情况时,目前尚不清楚。在这里,我们报告了社会游戏对内侧前额叶皮层和眶额皮质中兴奋性和抑制性神经传递的影响的重要时间和区域异质性。我们记录了少年(少年(P)21),青少年(P42)和成年大鼠(P21和P42之间)的第5层锥体神经元(p42)和成年大鼠(P85)大鼠。这些前额叶皮层子区域的发展遵循不同的轨迹。在P21上,眶额皮质中的抑制性和兴奋性突触输入高于内侧前额叶皮层。社交剥夺不会影响兴奋性电流,而是减少内侧前额叶皮层和眶额皮质的抑制转播。有趣的是,减少发生在社会游戏剥夺期间的内侧前额叶皮层中,而轨道额皮层的减少仅在社交游戏剥夺后才体现出来。这些数据揭示了社交经验与前额叶子区域的特定发展轨迹之间的复杂相互作用。
小胶质细胞是大脑常住的吞噬细胞,可以吞噬突触成分和细胞外基质以及整个神经元。然而,是否有独特的分子机制来调节这些不同的吞噬状态。在这里,我们定义了一个分子截然不同的小胶质细胞子集,其功能是在发育中的大脑中吞噬神经元。我们从转录组合鉴定了I型干扰素(IFN-I)反应型小胶质细胞,该小胶质细胞在出生后第5天在部分晶须剥夺后扩展了20倍,这是一种加速神经回路的压力。原位,IFN-I反应性小胶质细胞是高度吞噬的,并且积极地吞噬了整个神经元。小胶质细胞中IFN-I信号传导(IFNAR1 FL/FL)的条件缺失,而不是神经元导致畸形的小胶质细胞,吞噬吞噬作用停滞,神经元与双链DNA断裂的神经元积累,这是细胞应激的标志物。相反,外源IFN-I足以通过小胶质细胞驱动神经元吞噬并限制受损神经元的积累。IFN-I缺乏小鼠在发育中的体感皮质中具有过量的兴奋性神经元,以及对晶须刺激的触觉超敏反应。 这些数据定义了一种分子机制,小胶质细胞在脑发育的关键窗口中吞噬神经元。 更广泛地,它们揭示了大脑发育中规范抗病毒信号通路的关键稳态作用。IFN-I缺乏小鼠在发育中的体感皮质中具有过量的兴奋性神经元,以及对晶须刺激的触觉超敏反应。这些数据定义了一种分子机制,小胶质细胞在脑发育的关键窗口中吞噬神经元。更广泛地,它们揭示了大脑发育中规范抗病毒信号通路的关键稳态作用。
能够根据上下文信息灵活切换对外部刺激的反应的能力对于与复杂世界的成功互动至关重要。在许多领域1-3中必须进行上下文依赖性计算,但它们的神经实现仍然很少理解。在这里,我们在大鼠中开发了一项新颖的行为任务,以研究上下文依赖性的选择和决策证据的积累4-6。在猴子和大鼠数据支持的假设下,我们首先从数学上显示网络可以通过三个定义组件的组合来解决此问题。可以通过实验数据直接识别和测试这些组件。我们进一步表明,现有的电生理和建模数据与这些组件的各种可能组合兼容,这表明不同的个体可以使用不同的组件组合。为了研究各个受试者的变异性,我们开发了自动化的高通量方法来培训大鼠的任务,并在其上训练了许多受试者。与理论预测,神经和行为分析一致,尽管任务表现均匀,但大鼠均显示了跨大鼠的实质异质性。我们的理论进一步预测了行为和神经信号之间的特定联系,该签名在数据中得到了强有力的支持。总而言之,我们的结果提供了一个新的实验支持的理论框架,以分析执行灵活决策任务的生物学和人工系统中的个体变异性,它们为较高认知的个体变异性研究打开了大门,并提供了对情境依赖性计算的神经机制的见解。
图2。第1分段期间女性和男性的社会住房影响。A.单身女性在第一次EXT会话中具有更高数量的活动戳,与社会居住的女性相比((F(1,31)= 5.848; P = 0.0217))。b,与社会上的男性相比,单身男性在第一次EXT会话中具有更高数量的活动戳(((f(1,26)= 6.779; p = 0.0150))。*P <0.05。没有性别差异。
近几十年来,已有100,000多种科学文章专门用于开发超级电容器和电池的电极材料。但是,关于确定法拉达反应所涉及的电化学行为的标准,仍然存在激烈的争论,因为各种电子材料及其不同物理化学特性产生的电解学信号通常使问题复杂化。困难在于无法确定这些材料属于哪种电极类型(电池与伪库)。为了过分困难,我们将监督的机器学习应用于电化学形状分析(超过5500个环状电压曲线和2900个镀锌电荷电荷 - 充电 - 充电曲线),并以预测的限制百分比反映了趋势的趋势,从而将其变形为趋势,并定义为制造商。称为“电容趋势”。该预测因子不仅超越了基于人类的分类的局限性,而且还提供了有关电化学行为的统计趋势。对电化学储能社区的重要性以及每周发表一百多篇文章的部分重要性,我们创建了一个在线工具,可以轻松地对其数据进行分类。
Feng Wang, [a,b]# Lian Chen, [a] # Jiaqi Wei, [c] Caozheng Diao, [d] Fan Li, [b] Congcong Du, [a] Zhengshuai Bai, [b] Yanyan Zhang, [b] Oleksandr I. Malyi,* [a,e] Xiaodong Chen, [c] Yuxin Tang,* [a,b] Xiaojun Bao* [a,b]