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超声系统，用于精确的人类深脑电路的神经调节
经颅超声刺激（TUS）已成为一种无创神经调节的有前途的技术，但是当前系统缺乏有效靶向深脑结构的精确性。在这里，我们引入了一个先进的TUS系统，该系统在深脑神经调节中实现了前所未有的精度。该系统具有256个元素，头盔形的换能器阵列在555 kHz下运行，并与立体定位系统，个性化的治疗计划以及使用功能性MRI进行实时监控。在一系列实验中，我们证明了系统在视觉皮层中选择性调节侧向元素核（LGN）及其功能连接区域的活性的能力。参与者在同时进行的TU和视觉刺激期间表现出显着增加的视觉皮层活性，并且在各个个体之间具有很高的可重复性。此外，theta-burst Tus方案诱导了鲁棒的神经调节作用，刺激后至少40分钟观察到视觉皮层活性降低。通过对照实验证实，这些神经调节作用是针对靶向LGN的特异性的。我们的发现突出了这种先进的TUS系统对以高精度和特异性调节深脑回路的潜力，为研究脑功能和开发针对神经系统和精神疾病的靶向疗法提供了新的途径。前所未有的空间分辨率和延长的神经调节作用证明了该技术在研究和临床应用中的变革潜力，为非侵入性深层大脑神经调节的新时代铺平了道路。
科学家表明，确实存在量子纠缠的“熵”
我们现在正在经历一场量子革命，了解如何提取和改变昂贵且脆弱的量子资源变得至关重要。尤其是量子纠缠，允许在通信，计算和加密方面具有显着优势的量子纠缠至关重要，但是由于其极其复杂的结构，有效地操纵它，甚至了解其基本特性通常比在热力学的情况下更具挑战性。
深果，人工智能和开放的作用 -
摘要这项研究研究了Deepfake和开源智能（OSINT）在使虚假运动及其社会后果的作用。使用DeepFake检测挑战（DFDC）数据集进行技术评估，OSINT网络和情感分析的社交媒体数据集以及来自全球虚假信息索引的公众舆论数据，研究应用机器学习分类，网络分析，情感分析和中断时间序列（ITS）分析。技术评估的检测准确性为0.73，精度为0.75，召回0.70，确定了识别合成介质的增强区域。OSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。 情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。 建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINTOSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINT
自动化深瓶颈残留82层建筑...
尽管在过去的二十年中，全世界的孕产妇死亡率下降，但低收入国家和高收入国家之间存在很大的差距，其中94％的孕产妇死亡率集中在低收入和中等收入国家。超声是一种普遍的诊断工具，用于监测胎儿的生长和发育。尽管如此，即使对于熟练的超声师来说，以准确的解剖结构获得标准的胎儿超声平面也被证明具有挑战性和时间密集型。因此，为了确定超声图像的常见母胎胎儿，需要自动化的计算机辅助诊断（CAD）系统。已经提出了一种新的基于剩余的瓶颈机制的深度学习体系结构，其中包括82层深度。所提出的体系结构添加了三个残差块，每个块包括两个高速公路路径和一个跳过连接。此外，在每个残留块之前，已经添加了一个尺寸为3×3的卷积层。在训练过程中，使用贝叶斯优化（BO）而不是手动初始化初始化了几个超级参数。深度特征是从平均合并层中提取的，并执行了分类。在分类过程中，计算时间发生了增加；因此，我们提出了一种改进的基于搜索的飞蛾火焰优化算法，以进行最佳特征选择。然后根据所选功能使用神经网络分类器对数据进行分类。实验阶段涉及对超声图像的分析，专门针对胎儿脑和常见的母亲胎儿图像。所提出的方法可实现78.5％和79.4％的脑胎儿平面和常见母体胎儿平面的精度。与几个预训练的神经网和最先进的（SOTA）优化算法的比较显示出提高的精度。
浅水贻贝在10天内快速适应深海寿命
值得注意的是，深海贻贝中的甲烷营养细菌 - 钥匙共生体 - 在暴露的浅水贻贝中占主导地位。这种转移与与免疫反应和内吞作用有关的基因表达的变化相关，突出了贻贝及其共生体之间的协同关系。
在整个鼠标脑图像数据集中用于3D细胞检测的深度学习算法
了解神经系统的功能需要绘制其由功能，解剖学或基因表达定义的其组成细胞的空间分布。最近，组织制备和显微镜的发展使整个啮齿动物大脑都可以成像细胞种群。但是，手动映射这些神经元很容易偏见，并且通常不切实际。在这里，我们提出了一种开源算法，用于使用标准台式计算机硬件在鼠标全脑显微镜图像中完全自动化的3D检测神经元somata。我们通过绘制通过通过逆行反式突触病毒感染表达的细胞质荧光蛋白标记的大型细胞的大脑范围来证明我们方法的适用性和功能。
脑科学与人工智能的深刻整合
神经活动中意识和生物行为的出现代表了神经科学中最深刻，最具挑战性的问题之一（Bullmore和Sporns，2009； Latora等，2017）。作为理解大脑功能的基石，它还具有推进精神障碍诊断和治疗以及开发受脑启发的人工通用智力的变革潜力。大脑由具有多种形态和功能的非凡神经元组成，形成了复杂的结构和功能连接的迷宫（Yuan等，2019）。对基础认知功能的神经回路原则解密，仍然是一项巨大的科学挑战。到目前为止，广泛的效果已致力于揭示神经活动如何策划意识的出现和控制行为，以及大脑的结构结构如何支持其非凡的复杂性 - 从大脑区域到单个神经元和突触的范围。内侧前额叶皮层（MPFC）在涉及工作记忆（例如计划和决策）的行为中起着至关重要的作用，但是其神经过程的复杂性仍然很困难，无法通过当前的实验设计来捕获。使用啮齿动物和灵长类动物模型，尤其是在T迷宫任务中的研究，强调了现有方法的统计局限性，包括无法完全利用神经元尖峰序列和局部领域电位（LFP）（LFP），以理解神经同步及其行为相关性。与进化的较旧的视觉皮层不同，这是由于空间组织和健壮的电信号所带来的好处，MPFC缺乏这种空间规律性，导致信号较弱，并且需要具有限制在规模上的侵入性和高度敏感的电生理技术。最近的进步，例如使用动态时间扭曲，捕获神经同步的潜力，这是MPFC功能的关键特征，但受到当前数据集和工具的不足的约束。未来的进步将需要更大的高分辨率数据集，创新的实验方法以及计算建模的跨学科整合，以应对这些挑战并促进我们对MPFC如何支持复杂的认知和行为过程的理解。
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。