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使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
氮气沉积下土壤有机碳的深度依赖性响应
fi g u r e 2实验持续时间是土壤有机碳（SOC）对氮（N）在表层土壤和地下土壤中添加的响应中最重要的预测指标。（a）模型选择分析表明，实验持续时间和植被类型是SOC对表土中N添加的响应的重要预测指标。虚线表示截止点，以区分超过0.8 Akaike-theights阈值的重要预测指标。（b）模型选择分析表明，实验持续时间是SOC对n添加的反应的重要预测指标。bnd，背景n沉积率；持续时间，实验持续时间；频率，n个加法频率；地图，平均年降水；垫子，平均年温度；速率，n添加速率。
探索麻醉深度：阿尔伯特·福尔科纳、脑电图和伺服控制麻醉机
简介 1996 年 10 月，美国食品药品管理局批准使用一种新型麻醉效果监测设备，该设备将各种脑电图 (EEG) 描述符整合为一个无量纲、经验校准的数字，即双谱指数 (BIS，Aspect Medical Systems，马萨诸塞州内蒂克)。1BIS 监测器是寻求可靠的麻醉深度监测设备的最新创新，是麻醉师监测的“圣杯”。2这种新型监测器正在获得麻醉界的认可，但该理念的基本概念可以追溯到 20 世纪 50 年代初。当时，梅奥诊所的 Albert Faulconer 和 Reginald Bickford 首次系统地研究了各种麻醉剂引起的 EEG 变化。 3-5 在一个开创性的项目中，他们更进一步，试图创建第一个闭环麻醉输送装置，即伺服控制麻醉机，旨在通过脑电图引导麻醉剂输送来自动控制麻醉深度。6 下面说明了与这一突破性想法相关的一些问题。
标题：土壤深度确定高粱双色领域的微生物群落
抽象的高粱双色是一种重要的全球作物，适合于玉米或米饭更炎热，更干燥的条件下壮成长，具有与独特且分层的土壤微生物组相互作用的深根，在植物健康，生长和碳存储中起着至关重要的作用。对农业土壤的微生物组研究，尤其是生长二色的田地，主要限于表面土壤（<30 cm）。在这里，我们研究了土壤特性，田间位置，深度和高粱类型的生物因子的非生物因素，跨土壤微生物组上的38种基因型。利用16S rRNA基因扩增子测序，我们的分析揭示了微生物组成的显着变化，并且无论基因型或田间如何，双色链球菌内的土壤深度增加。值得注意的是，特定的微生物家族，例如热蛋白孢子科和ABS-6阶内未分类的家族，富含30厘米以上的更深的土壤层。此外，微生物的丰富度和多样性的深度下降，在60-90 cm层达到最低限度，而层的多样性则超过90 cm。这些发现突出了土壤深度在农业土壤微生物组研究中的重要性。
原发性纤毛通过Wnt信号通路促进人类神经元的分化
此预印本版的版权持有人于2021年9月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.09.20.460996 doi：Biorxiv Preprint
相关的量子位置置换量，以减少变异量子eigensolver中的Ansatz深度
变异量子本质量（VQE）是一种选择在近期基于栅极的量子计算机上的分子的电子结构概率的选择。但是，电路深度有望随问题大小而显着增长。增加的深度既可以降低结果的准确性又可以降低训练性。在这项工作中，我们提出了一种减少Ansatz电路深度的方法。我们的方法称为“ permvqe”，在VQE中添加了一个额外的优化循环，该循环排列了Qubits，以便求解量子的Hamiltonian，该量子hamiltonian最大程度地将相关性定位在基态。置换的选择基于相互信息，这是电子与/或旋转轨道中孔之间相互作用的量度。将强烈纠缠的旋转轨道编码为量子芯片上的近端矩形自然会减少准备基态所需的电路深度。对于代表性的分子系统，Lih，H 2，（H 2）2，H = 4，H + 3和N 2，我们证明，将纠缠的量子位放在接近近距离的情况下，导致较低的深度电路达到给定的特征性eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvector准确性。该方法是为任何量子连接性的硬件效果ANSATZ而设计的，并为线性和二维网格体系结构展示了示例。主要思想也可以应用于与其他VQE以外的其他ANSATZ以及各种量子算法模拟分子。，我们证明了Qubit置换的有益效果，以在线性量子标论连接架构上构建费米子 - 适应性衍生物组装的伪拖动Ansatz，并降低了几乎两倍的受控闸门数量。
微通道深度对过冷流动沸腾不稳定性及传热的影响
微通道散热器 (MCHS) 能够通过液体到蒸汽的相变去除极高的热通量，使其适用于各种应用，包括高功率微电子的热管理。然而，随着蒸汽气泡的增大，微通道堵塞会导致流动沸腾不稳定性，阻碍了它们的商业适用性。本研究填补了文献中关于微通道深度对流动沸腾不稳定性的影响的研究空白，包括加热表面温度和压降振荡的幅度，以及它们对传热性能的影响。实验使用介电水在多个平行微通道中沸腾，质量通量为 220 和 320 kg/m²s，壁面热通量范围为 25 kW/m² 至 338 kW/m²。研究了两种不同的 MCHS，它们由无氧铜基板制成，每种 MCHS 包含 44 个平行微通道，标称深度分别为 500 µm 和 1000 µm，标称宽度一致，均为 200 µm。使用基板上嵌入的 T 型热电偶阵列测量温度梯度，从而测量传热系数。研究结果表明，在固定壁热流条件下，增加微通道深度会导致壁温波动幅度显著增加，从而降低传热性能。此外，研究表明压降明显依赖于冷却剂流量和两种微通道尺寸。这项研究为优化 MCHS 设计以增强热管理提供了新的见解，强调了微通道深度在缓解流动沸腾不稳定性以及提高整体传热效率方面的关键作用。
手术 - 迪诺：基础模型的适配器学习内窥镜手术深度估计的基础模型
机器人手术中的抽象目的深度估计在3D重建，手术导航和增强现实访问中至关重要。尽管基础模型在许多视觉任务中表现出出色的性能，包括深度估计（例如Dinov2），但最近的作品观察到了其在医学和外科域特异性应用中的局限性。这项工作介绍了手术深度估计基础模型的低排名适应性（LORA）。方法我们设计了一种基于基础模型的深度估计方法，称为手术 - 迪诺，这是对内窥镜手术深度估计的Dinov2的低级适应。我们建立洛拉层并将其集成到恐龙中，以适应手术特异性领域知识，而不是传统的调整。在训练期间，我们冻结了Dino Image编码器，该编码器显示出出色的视觉表示能力，仅优化Lora层和深度解码器以整合手术场景的特征。结果，我们的模型在MICCAI挑战数据集上得到了广泛的验证，该数据集是从Da Vinci XI内窥镜手术中收集的。我们从经验上表明，手术迪诺的显着性在内窥镜深度估计任务中的表现优于所有最新模型。进行消融研究的分析表明，我们洛拉层和适应的显着作用的证据。结论手术迪诺（Div）揭示了基础模型成功适应手术领域以进行深度估计。结果有明确的证据表明，对计算机视觉数据集中预训练的权重的零拍预测或幼稚的调整不足以直接在手术域中使用基础模型。
通过减少刺激幅度深度
摘要 - 稳态视觉诱发电位（SSVEP）当前是脑部计算机界面（BCI）中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能，但从用户体验的角度来看，反式刺激的重复表现是不舒服的。的确，SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张，并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度（90％的幅度降低），以设计SSVEP刺激，以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间，系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析（TRCA）分类方法的高（99.8％）和低幅度（80.2％）刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
小鼠的前室深度受到几个定量性状基因座的控制
前室深度（ACD）是与一角闭合青光眼（PACG）相关的定量性状。尽管ACD高度可遗传，但已知的遗传变异解释了表型变异性的一小部分。这项研究的目的是使用小鼠菌株鉴定附加的ACD影响基因座。由86 N2和111 F2小鼠组成的队列是由重组近近近近近近将BXD24/ TYJ和野生衍生的铸造/ EIJ小鼠之间的十字产生的。使用前腔室光学相干断层扫描，在10-12周龄时表现出小鼠，基于93个全基因组SNP进行基因分型，并进行定量性状基因座（QTL）分析。在对所有小鼠的ACD分析中，六个基因座通过了p = 0.05的显着性阈值，并在多次回归分析后持续存在。这些是在染色体6、7、11、12、15和17上（分别为ACDQ6，ACDQ7，ACDQ11，ACDQ12，ACDQ15，ACDQ15和ACDQ17）。我们的发现证明了在小鼠中ACD遗传的定量多生成术，并确定了六个先前未识别的ACD影响基因座。我们采用了一种独特的方法来研究前室深度表型，通过使用小鼠作为遗传工具来检查这种连续分布的性状。