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Edge-ai的联合持续学习
edge-ai是边缘计算和人工智能（AI）的收敛性，已成为一个有希望的偏见，可以在网络边缘部署高级AI模型，靠近用户。在Edge-ai中，联邦持续学习（FCL）已成为一个当务之急，该框架融合了不同客户的知识，同时保留数据隐私并在学习新任务时从先前的任务中保留知识。这样做，FCL旨在确保在动态和分布式环境中学习模型的稳定和可靠的性能。在这项调查中，我们彻底回顾了最新的研究，并介绍了Edge-AI的FCL的首次全面调查。我们根据三个任务特征对FCL方法进行分类：联合班级持续学习，联合领域持续学习和联合任务持续学习。对于每个类别，提供了对代表性方法的深入调查和审查，涵盖了背景，挑战，问题形式化，解决方案和局限性。此外，还审查了FCL授权的现有现实世界中的现实信息，这表明FCL在不同的应用域中的当前进展和潜力。此外，我们讨论并突出了FCL的几个前瞻性研究指示，例如针对FCL和FCL的算法 - 硬件共同设计与基础模型，这可以为Edge-AI时代提供对FCL的未来发展和实际部署的见解。
大脑听觉系统中的价值偏向竞争
注意力可能会偏向于与任务目标相符的特征（例如，Folk、Remington & Johnston，1992；Wolfe、Cave & Franzel，1989），物理上显著的刺激（例如，Theeuwes，1991、1992），以及之前被注意力优先考虑的刺激，现在通常被称为选择历史（例如，Awh、Belopolsky & Theeuwes，2012）。在选择历史的背景下，与奖励相关的刺激会获得更高的注意力优先级（例如，Hickey、Chelazzi 和 Theeuwes，2010；Della Libera 和 Chelazzi，2006），并且即使先前与奖励相关的刺激不显著且与任务无关，这种注意力偏差仍会持续存在，正如使用价值驱动的注意力捕获 (VDAC) 范式所证明的那样（Anderson、Laurent 和 Yantis，2011）。奖励历史对注意力的影响主要在视觉领域进行研究（有关评论，请参阅 Anderson，2016a、2019 的作品），而对其他感觉系统中学习依赖性注意力偏差的机制理解有限。跨模态设计研究了注意力处理中多个感觉网络之间的相互作用，通常是为了理解双模态刺激是如何被处理和整合的（例如 Stormer、McDonald 和 Hillyard，2009；McDonald、Teder-Salejarvi、Di Russo 和 Hillyard，2005；McDonald、Teder-Salejarvi 和 Hillyard，
在大脑区域的异质电动机BOLD-FMRI反应表现出负大胆的脑血管反应性，表明窃取现象并不总是是由于耗尽的脑血管储备能力
简介：表现出负血氧水平的大脑区域，依赖性脑血管反应性（BOLD-CVR）对二氧化碳（CO 2）的反应被认为遭受了完全耗尽的自动调节性脑血管储备的能力和表现出血管窃取现象。如果此假设是正确的，那么在基于电动机的BOLD FMRI研究中，血管窃取现象的存在应随后导致相等的FMRI信号响应（代谢增加而不会增加由于耗尽的储备能力而增加的脑血流），而其他功能性的脑组织则在其他功能性脑组织中。为了调查这一前提，这项研究的目的是进一步研究表现出负BOLD CVR的大脑区域中基于电动机的BOLD-FMRI信号反应。Material and methods: Seventy-one datasets of patients with cerebrovascular steno-occlusive disease without motor defects, who underwent a CO 2 -calibrated motor task-based BOLD-fMRI study with a fingertapping para- digm and a subsequent BOLD-CVR study with a precisely controlled CO 2 -challenge during the same MRI ex- amination, were included.我们比较了双侧前后Gyri - i的BOLD-FMRI信号反应。 e。感兴趣的区域（ROI）与此ROI中的相应BOLD-CVR。使用对42个接受相同研究方案的健康个体的BOLD-FMRI任务研究的第二级组分析确定ROI。结果：BOLD-CVR的总体下降与ROI内BOLD-FMRI信号响应的降低有关。对于表现出阴性BOLD-CVR的患者，我们发现基于正电动机和负电动机的BOLD-FMRI信号反应。结论：我们表明，对CO 2的负CVR响应的存在与基于Motor的BOLD-FMRI信号反应有关，其中一些患者表现出更大的假定 - 负面BOLD-FMRI信号反应，而其他患者则表现出阳性的BOLD-FMRI信号反应。此发现可能表明
多巴胺在人类的治疗期望和安慰剂镇痛的形成中没有直接的因果作用
基于多巴胺的奖励和学习机制有助于安慰剂作用。然而，多巴胺能神经递质在其发生和维持中的确切作用尚不清楚。这项研究旨在阐明多巴胺在建立积极的治疗期望以及对疼痛的影响的程度和持续时间中的因果作用。为此，我们使用了既定的安慰剂镇痛剂，以及2种相反的多巴胺能张力的药理学调节，即多巴胺拮抗剂苏硫酸硫酸硫酸和多巴胺前体L-dopa在一个实验，双盲，随机，随机，安慰剂中均应= 16个n = in = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = nekeys n = nekeys n = in = n = nekeys n n = in = n = n = seame seame-seame-seame in = ins-seame in =研究药物在调节过程中成功改变了多巴胺能张力。与我们的假设相反，药物没有调节1天后测试的阳性治疗预期和安慰剂镇痛的形成。安慰剂镇痛不再在连接后的第8天被检测到。使用合并的频繁主义和贝叶斯方法，我们的数据为直接多巴胺能对安慰剂效应的产生和维持提供了强烈的证据。进一步探索了安慰剂镇痛下的神经化学机制，这仍然是追求这些作用以获得最佳治疗结果的重要性。试验注册：ClinicalTrials.gov德国临床试验登记册，ID：DRKS00029366，https：//drks.de/search/en/en/trial/drks00029366。
可持续发展问题
natturlix@gmail.com，ORCID：0000-0001-7553-453 摘要 近几十年来，经济发展的社会化已成为全球化的主要趋势之一，同时也是一个多层次、结构化和制度化的过程。本文概括了社会经济基本识别的理论方法，并提出了基于社会公正、责任与团结、社会心态与文化、社会团结与乐观、社会保障、气候与舒适等多准则模型的演变格式。概述了可持续发展范式的当前配置及其主观决定因素。本文介绍了根据人类发展、社会进程、经济自由、老年人福祉、幸福星球、幸福和性别差距的全球指数进行聚类建模的结果。社会关注的是使用全球幸福指数和幸福星球对各国在社会乐观方面的实证比较。实证分析的结果总结为盎格鲁撒克逊、斯堪的纳维亚、大陆、地中海和过渡性社会经济模式的配置，这些模式在全球扩展的过程中需要进行质的更新。关键词：全球社会化、社会经济、社会正义、社会责任、社会团结、社会心态、社会文化、社会团结、社会氛围和舒适、社会乐观主义 Jel 分类：B55、F63团结、团结精神、精神精神、文化精神、耶德诺精神、气候和舒适精神、优化精神
EEG解码揭示了自然材料行为的神经预测
材料属性（例如柔软度或粘性）确定如何使用对象。基于我们的现实经验，我们对物体在典型的材料属性（典型的材料特性）方面的行为形成了强烈的期望。这些期望已被证明可以调节感知过程，但是我们目前不知道期望如何影响对象及其材料的皮质视觉分析的时间动态。在这里，我们使用时间分辨的脑电图解码在违规的违规行为中追踪了预期和意外物质行为的神经代表，在该egm中，对象落在地面上并以预期或意外的方式变形。参与者是25名男女。我们的研究产生了三个关键结果：首先，物体和材料以暂时的方式迅速代表。第二，表现出意外材料行为的对象比在影响后190毫秒内表现出预期行为的对象更成功地解码，这可能表明当期望未满足时，其他处理需求。第三，在影响后的前150毫秒内发现了跨特定对象和材料的一般期望实现信号。一起，我们的结果提供了对时间神经加工的新见解，该过程是对现实世界物质行为分析的基础。他们揭示了一系列预测的顺序，皮质信号从期望实现的一般标志发展到增加意外材料行为的处理。
基于网络的阿尔茨海默病分期药物再利用
阿尔茨海默病 (AD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，也是最常见的痴呆类型。由于没有可用的治疗疾病的药物，而且与 AD 相关的医疗负担不断增加，需要新的方法来确定治疗方法。在这项工作中，我们提出了针对 AD 的不同阶段的候选再利用药物，方法是使用一种基于网络的新型方法针对 AD 严重程度的不同阶段进行药物再利用。对于每个 AD 阶段，该方法 a) 根据一种新的基于网络的分数对候选再利用药物进行排名，该分数来自与失败、批准或当前正在进行的药物的结构相似性的网络中连接的加权总和 b) 根据我们小组最近开发的方法，基于功能、结构和先验信息对候选药物进行重新排名；以及 c) 检查并重新排名其穿过血脑屏障 (BBB) 的渗透性。总体而言，我们建议对每个 AD 阶段的 10 种候选再利用药物进行进一步的实验验证，由于三个 AD 阶段之间存在重叠，因此组成了一组 26 种精英候选再利用药物。我们以回顾性的方式将我们的方法应用于 2016 年之前的已知临床试验药物，并表明我们能够对第二年进入临床试验的药物进行高度排名。我们希望我们提出的基于网络的药物再利用方法将成为对 AD 以外其他脑部疾病中的候选再利用药物进行排名的范例。2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
将21世纪的科学带入学校
近年来，生物技术开始以惊人的方式走出实验室，走进日常生活。例如，北极苹果是一种转基因水果，即使碰伤或切片也不会变褐，现在全国各地的超市都有售。或者以 CAR-T 细胞疗法为例，该疗法已使数百名癌症患者利用自身改变的免疫细胞成功得到治疗。这些生物工程细胞似乎比药物或放射疗法更能有效地针对癌细胞进行消灭。北极苹果、CAR-T 细胞疗法和许多其他创新都表明生物学发生了显著的范式转变，从仅仅观察自然到积极设计或重新设计自然。由于基因解码和编辑方面的进步，重新编码 DNA 并改变细胞行为已成为可能。正如当前的 COVID-19 疫情所表明的那样，这些方法的需求迫在眉睫：如今，世界各地的科学家都在依靠基因编辑领域的这些进展来设计疫苗，以抵御人类近代史上未曾经历过的威胁。然而，尽管这种范式转变对科学、工业和商业应用具有重要意义，但它几乎没有在小学甚至中学生命科学课堂上引起波澜。我们的 K-12 科学标准和框架尚未涉及这些新生物技术。到目前为止，甚至连遗传学基本原理（所有生物技术的基础）的教学也极其有限。在少数有机会学习遗传学且学校拥有较新的实验室设备的学生中，有些人学习了如何提取 DNA。但即使是这些学生也很少有机会用遗传物质做实验并制造新的东西——也就是生物设计。
大脑区域中的异质运动 BOLD-fMRI 反应......
'引言，对二氧化碳 (CO 2 ) 表现出负血氧水平依赖性脑血管反应 (BOLD-CVR) 反应的脑区被认为患有完全耗尽的自调节脑血管储备能力并表现出血管窃取现象。如果这个假设是正确的，那么血管窃取现象的存在随后应该会导致在基于运动任务的 BOLD-fMRI 研究期间在其他功能性脑组织中产生相等的负 fMRI 信号响应（由于储备能力耗尽，代谢增加但不导致脑血流量增加）。为了研究这个前提，本研究的目的是进一步研究表现出负 BOLD-CVR 的脑区中基于运动任务的 BOLD-fMRI 信号响应。 %材料和方法，纳入了 71 例无运动缺陷的脑血管狭窄闭塞症患者的数据集，这些患者在同一 MRI 检查期间接受了基于 CO 2 校准的运动任务的 BOLD-fMRI 研究（采用指敲范式），以及随后的 BOLD-CVR 研究（采用精确控制的 CO 2 激发）。我们比较了双侧中央前回和中央后回（即感兴趣区域（ROI））的 BOLD-fMRI 信号响应与该 ROI 中的相应 BOLD-CVR。使用对接受相同研究方案的 42 名健康个体的 BOLD-fMRI 任务研究的二级组分析来确定 ROI。结果，BOLD-CVR 的整体下降与 ROI 内的 BOLD-fMRI 信号响应的下降有关。对于表现出负 BOLD-CVR 的患者，我们发现基于运动任务的 BOLD-fMRI 信号响应既有正的也有负的。结论，我们发现，对 CO 2 的 BOLD-CVR 负反应的存在与异质性运动任务 BOLD-fMRI 信号反应有关，其中一些患者表现出更可能的负 BOLD-fMRI 信号反应，而其他患者表现出正 BOLD-fMRI 信号反应。这一发现可能表明
用磁性上粒子记录温度
热色素[3]或发光探针[4]和高温计，[5]具有传感器大小，从而建立了空间分辨率至纳米尺度（纳米热计）[6]，它们都有自己的优点和缺点。反向传感器（温度计）实时指示温度，因此无法提供有关经过的温度事件的信息。相比之下，指示器（不可逆传感器）通过定义的不可逆信号改变遇到了温度事件。他们可以提供有关不希望的温度滥用的信息，即，在整个材料的整个历史上，胶水的漏洞，电子压力形成或电子功能以及所需的温度激活过程，例如固化胶或消毒。但是，这些需求需要足够小的温度指示剂添加剂，这可以精确地从所需的位置读取信息，例如两种材料之间的胶水间相互之间的胶合。对于许多应用方案，例如对易腐产品的冷链管理[7]和电子设备[8]或电池的温度监测，[9,10]光学，即比色[11]或发光[12-14]，温度指示器是由于其低 - 网络可见能力而有希望的候选者。但是，它们的光信号特征意味着该指示器需要用于光线，这在许多情况下都可以防止其利用。这将使从内部获得温度历史记录，即通过非接触式读数的散装，甚至是不透明或深色实心多组件对象，这仍然是为其他方法而言。因此，由于磁信号传输本质上独立于宿主的光吸收而产生易于集成的（亚）微米尺寸的磁性温度指示剂添加剂。此外，诸如铁氧化铁之类的磁性材料对环保，廉价且进行了良好的研究。虽然基于磁性的温度依赖性[15-23]或所谓的磁性记忆效应（MME）[24,25]的实时温度传感器已经实现，但迄今为止，一种易于集成的温度指示剂添加剂具有MAG Netic Netic Netic读取选项，我们的知识尚未得到我们的知识。然而，如果这种添加剂的敏感和快速解析</div>，这种添加剂的应用潜力将是巨大的