XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememerges
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
KSA成为全球电子竞技的重要参与者...
沙特阿拉伯王国正在彻底改变电子竞技和游戏领域，为有抱负的游戏玩家和企业家开辟了机会，使这个动态部门在这个动态部门中脱颖而出。它通过推出开创性的知识产权（IPS），激励私营部门并改变全球治理标准，成为全球电子竞技和游戏领域的关键参与者。这些努力将王国定位为一个充满活力和有影响力的电视和游戏中心。在普华永道中东，我们很荣幸能成为这一变化的最前沿。我们致力于促进沙特阿拉伯的电子竞技领域的发展，并很高兴与沙特电子竞技联合会（SEF）合作，这是这一成功的关键驱动力。我们的战略伙伴关系着重于探索电子竞技和游戏领域的未来，确定基础设施发展，青年参与和技术进步等关键领域的机会。为此，我们开发了一系列三部分的报告，探讨了电子竞技行业的增长。这些报告强调了政府与私营部门之间在促进该行业，吸引年轻人并强调出版商，俱乐部和参与者的关键角色方面的合作努力。我们认为，洞察力将证明对行业领导者和利益相关者很有价值。
三重抑制剂组合有望成为治疗侵袭性癌症的潜在新疗法
“这是一项多年来耐心而长期的合作工作，如今已趋于成熟。我们很高兴该平台是一项成功的投资，现在正在发挥其全部潜力。我要感谢参与的许多人，特别是负责 IDIBELL 小鼠实验室平台的 Juana Fernandez 博士，他是这一成功的关键。我还要感谢神经纤维瘤病研究基金会的持续支持，即使在困难时期，他们的宝贵和持续支持也使该平台得以开发，”该研究的资深作者之一 Lázaro 博士提到。
ezh2在单核细胞分化限制心脏功能障碍期间作为表观遗传检查点调节剂
组蛋白H3K27甲基化的表观遗传调节最近已成为替代免疫调节的M2样巨噬细胞极化期间的关键步骤。已知会影响心肌梗塞后心脏修复（MI）。 我们假设负责H3K27甲基化的EZH2可以在此过程中充当表观遗传检查点调节剂。 我们在单核细胞分化为体外的M2巨噬细胞中，以及在体外的M2巨噬细胞中分化为M2巨噬细胞，以及在免疫后的巨噬细胞中，在体外阶段中，表观遗传酶的定位是表观遗传酶的假定胞质不活跃定位。 此外，我们表明，使用GSK-343的药理EZH2抑制分析了二价基因启动子的H3K27甲基化，从而增强其表达以促进人类单核细胞修复功能。 与这种保护作用相一致，GSK-343治疗加速了心脏炎症分辨率，可防止体内MI小鼠的梗死扩张和随后的心脏功能障碍。 总而言之，我们的研究表明，对心脏效果的药理学表观遗传学调节可能会有望限制MI后限制心脏不良改造。组蛋白H3K27甲基化的表观遗传调节最近已成为替代免疫调节的M2样巨噬细胞极化期间的关键步骤。已知会影响心肌梗塞后心脏修复（MI）。我们假设负责H3K27甲基化的EZH2可以在此过程中充当表观遗传检查点调节剂。我们在单核细胞分化为体外的M2巨噬细胞中，以及在体外的M2巨噬细胞中分化为M2巨噬细胞，以及在免疫后的巨噬细胞中，在体外阶段中，表观遗传酶的定位是表观遗传酶的假定胞质不活跃定位。此外，我们表明，使用GSK-343的药理EZH2抑制分析了二价基因启动子的H3K27甲基化，从而增强其表达以促进人类单核细胞修复功能。与这种保护作用相一致，GSK-343治疗加速了心脏炎症分辨率，可防止体内MI小鼠的梗死扩张和随后的心脏功能障碍。总而言之，我们的研究表明，对心脏效果的药理学表观遗传学调节可能会有望限制MI后限制心脏不良改造。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
杰克逊格林 (Jakson-Green) 成为速度最快的公用事业规模企业......
Jakson Green 董事总经理兼首席执行官 Bikesh Ogra 先生在仪式上表示：“我们非常荣幸和高兴看到客户在太阳能、储能、氢能和新能源领域表现出的信心和信任，从我们自成立以来获得的令人印象深刻的全球订单就可以看出。凭借超过 1 GW 的订单量，我们已成为全球增长最快的公用事业级可再生能源 EPC 之一。我们有信心与所有客户合作，提供符合高安全性和质量基准的世界一流项目，并借助我们在全球大型可再生能源项目中久经考验的执行专业知识。我们要感谢所有员工、合作伙伴和客户取得的成功，并期待在此基础上再接再厉。”
皮质活性在早期大脑发育期间以特定区域的模式出现
大脑中精确的神经回路的发展需要在功能成熟之前自发的神经活动模式。在啮齿动物的大脑皮层中，分别在体感和视觉区域中发展了活性的拼布和波浪模式，并且出生时存在。但是，这种活动模式是否发生在非哺乳动物中，以及在发育过程中何时以及如何出现，仍然与理解健康和疾病中的大脑形成有关。由于图案化的皮质活动的发作是在欧地人中在产前研究的挑战，因此我们在这里使用有袋动物的邓纳特（Marsipial Dunnarts）以微创的方式提供了一种方法，后者的皮质在产后形成。，我们在第27阶段（相当于新生小鼠）的邓纳特体感和视觉皮层中发现了类似的拼布和行进波，并检查了早期发展阶段，以确定这些模式的开始以及它们的首次出现。我们观察到，这些活动模式以区域特异性和顺序方式出现，最早在体感和24阶段在视觉皮质中（分别与胚胎第16天和第17天）中的第25阶段出现，因为皮质层建立和丘脑轴突在皮质层中，并在皮层中发出了丘脑。除了雕刻现有电路的突触连接外，神经活动的进化保守模式还可以帮助调节皮质发育中其他早期事件。
皮质活性在早期大脑发育期间以特定区域的模式出现
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年4月8日。; https：//doi.org/10.1101/2023.02.18.529078 doi：biorxiv Preprint
深度神经网络中自发出现类似大脑的功能特化
人类大脑包含多个区域，这些区域具有不同的、通常高度专业化的功能，从识别面部到理解语言，再到思考他人的想法。然而，大脑皮层为何会表现出如此高度的功能专业化仍不清楚。在这里，我们使用人工神经网络来考虑面部感知的情况，以检验以下假设：大脑中面部识别的功能分离反映了对面部和其他视觉类别的视觉识别这一更广泛问题的计算优化。我们发现，经过物体识别训练的网络在面部识别方面表现不佳，反之亦然，并且针对这两项任务进行优化的网络会自发地将自己分离为面部和物体的独立系统。然后，我们展示了其他视觉类别不同程度的功能分离，揭示了优化（没有内置的任务特定归纳偏差）导致机器功能专业化的普遍趋势，我们推测，大脑也是如此。
使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。