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ALS和FTLD中的人类电机和前额叶皮层的单细胞解剖
S. Sebastian Pineda, 1,2,3,4 Hyeseung Lee, 3 Maria J. Ulloa-Navas, 5 Raleigh M. Linville, 3,4 Francisco J. Garcia, 3,6 Kyriakitsa Galani, 2,4 Erica Engelberg-Cook, 5 Monica C. Castanedes, 5 Brent E. Fitzwalter, 3 Luc J. Pregent, 5 Mahammad E. Gardashli, 5迈克尔·德鲁尔（Michael Duck），5戴安娜·V·维拉·加西亚（Diana V. Vera-Garcia），5安德烈·T.S。Hucke，5 Bjorn E. Oskarsson，7 Melissa E. Murray，5 Dennis W. Dickson，5 Myriam Heiman，3,6,9， * Veronique V. Belzil，5,8， *和Manolis Kellis *和Manolis Kellis 1,2,4，1,2,4 *马萨诸塞州马萨诸塞州剑桥市的人工智能实验室，马萨诸塞州剑桥市02139，美国3科沃学习与记忆研究所，马萨诸塞州技术研究院，剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州02139，美国4美国麻省理工学院和哈佛大学研究所，哈佛大学，哈佛大学，坎布里奇，坎布里奇，马萨诸塞州坎布里奇，马萨诸塞州02141，美国5号部门，脑电图，302141，美国5号部门。马萨诸塞州科技研究所，马萨诸塞州剑桥市02139，美国7神经病学系Mayo Clinic，美国杰克逊维尔32224，美国8现在的地址：Vanderbilt大学医学中心，NASHVILLE，TN 37232，USA 9 LEAD CONCECTENCE conteracnence *socustract *socorlight *socutience *，），veronique.belzil@vumc.org（v.v.b。），manoli@mit.edu（M.K。）https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.031
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
阿托伐他汀的溶出度曲线比较评估...
阿托伐他汀是一种用于治疗高脂血症的一线药物，该专利于2011年用完。目前，在印尼流通的阿托伐他汀片剂有原创药、多个品牌药和仿制药。本研究通过性能测试、重量均匀度、硬度、易碎性、崩解时间、使用紫外可见分光光度计测定含量和溶出度试验等物理质量测试来确定印尼流通的阿托伐他汀制剂的质量。溶出度试验使用 pH 值为 1.2、4.5 和 6.8 的 aquades 介质和缓冲溶液，体积为 900 ml，搅拌速度为 100 rpm，温度为 37°C ± 0.5，测试时间为 45 分钟。对三个样品进行了测试，即原创药、品牌药和仿制药阿托伐他汀片剂样品。三个药片样品均符合所有物理标准，包括重量均匀性、硬度、易碎性和崩解时间。原研药、品牌药和仿制药的阿托伐他汀含量测定结果均符合含量要求，即不低于标签标示量的 90.0%，不超过标签标示量的 110.0%。品牌药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药相似，而仿制药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药不同。关键词：阿托伐他汀，物理质量测试，溶出曲线
量子误差校正，耗散稳定的挤压量子量表
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla，建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合，可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6]，从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7]，已经成功利用了储层工程，以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息，即玻孔代码，而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的，它保留了耗散的演化，该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管，也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上，这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此，这不是必需的，因为使用最佳控制脉冲序列[10]，可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制，或者正如最近已证明的那样，已证明，连续变量（CV）通用门集的优化序列[12，13]。因此，为了稳定CAT代码的唯一目的，储层工程是为了唯一的目的。
估算剪切探针耗散率的最佳实践建议
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，德国基尔，5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德，德国罗斯托克，6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC)，日本横须贺，7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC)，日本横须贺，8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组，日本横须贺，9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所，美国加利福尼亚州圣地亚哥，10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO)，科学与工业研究理事会，南非开普敦，11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀，12 国家水与大气研究所，新西兰惠灵顿， 13 奥克兰大学物理系，新西兰奥克兰
耗散工程的单身门操作
抽象不可逆的逻辑与统一的量子进化不一致。通过经典测量模拟此类操作可能会导致干扰和高度资源需求。为了克服这些局限性，我们提出了协议，即利用耗散实现不可逆转的门操作所需的无政府进化。使用其他激发态，可能会衰减，我们设计了在最小稳定的希尔伯特空间上执行所需的门操作的有效衰减过程。这些以确定性和自主的方式运行，而无需进行测量。我们考虑了几种经典逻辑操作，例如OR，NOR和XOR Gates。朝着实验实现，我们讨论了量子点中可能的实现。我们的研究表明，不可逆转的逻辑操作可以在逼真的量子系统上有效地执行，并且耗散工程是获得非洲发展的必要工具。拟议的操作扩展了量子工程师的工具箱，并在NISQ算法和Quantum机器学习中具有有希望的应用。
胰腺胰蛋白酶抑制剂的遗传解剖
摘要在先前的研究中，使用遗传筛选探测来鉴定牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的变体，该变异物可以折叠成活性构象，但在存在二硫代醇（DTT）的情况下，它们比野生型蛋白的差异要快得多。现在已经研究了这些DTT敏感变体中有30种的机制。在存在DTT的情况下，某些氨基酸替代品引起快速失活，因为天然蛋白的三个二硫化物的降低速度比野生型蛋白快300倍，从而完全展开。其他取代并不能大大提高完全降低和展开的速度，而是导致非活性的两硫化物物种的积累。在蛋白质的三维结构中，DTT敏感氨基酸替代的位置与变体被灭活的机制之间存在显着相关性。au在野生型蛋白的展开过程中最缓慢地减少的两种二硫化物的附近，而其他类的取代都位于蛋白质的另一端，靠近trypsin结合位点。这些结果表明，天然牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的动力学稳定性及其作为蛋白酶抑制剂发挥作用的能力在很大程度上受到折叠蛋白具有区别区域的残基的影响。
在2O3催化剂掺杂的单个金属原子上的CO2氢化和分离的比例关系，并具有促进的氧气空位位点
解决过多的碳排放引起的严重环境问题，碳捕获，利用和储存技术（CCUS）已引起了广泛关注。1 - 3为了探索Co 2 Hydroge-nation对甲醇反应4,5的探索，目的是同时改善可再生能源的利用。目前，工业量表上的甲醇合成很大程度上取决于合成气的转化，该合成气体是CO和H 2的混合物，与少量CO 2促进了Cu/ZnO/ZnO/Al 2 O 3催化剂。尽管如此，基于Cu的催化剂对于反水 - 气体什叶派（RWG）反应显着活跃，导致甲醇选择性降低和催化剂失活，尤其是在相对较高的反应温度下。6 - 8