XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememory
编织记忆的线：预先存在的免疫如何塑造B细胞对流感A病毒的反应
我们的结果表明，已经存在的CD4 T细胞加速了抗体反应，并提高了B细胞适应新病毒变体的能力。同时，现有的抗体可以阻止血凝素的某些部位，从而重塑免疫系统的靶向方式，即免疫瘤模式。每种疫苗颗粒孔的含量有多少也影响了抗体可以重塑B细胞反应的程度。记忆-B细胞也更喜欢快速产生抗体。这意味着在注射位点局部产生的抗体对B细胞反应的影响比已经在血液中循环的抗体更大。最后，
认知康复，以补救复杂的轻度创伤性脑损伤患者的注意力和记忆：病例系列
在患有轻度创伤性脑损伤（MTBI）的个体中，经常观察到抽象的注意力和记忆差异，尤其是在表现出神经结构异常的患者中，通常被称为复杂的轻度脑损伤（C-MTBI）。目前的病例系列采用定制的认知再培训干预措施和补偿技术，旨在增强C-MTBI患者日常生活（ADL）的注意力，记忆和活动。通过计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）检测到的格拉斯哥昏迷量表（GCS）和神经影像异常的分数用于将病例分类为C-MTBI。使用目的抽样技术选择了本案例系列中的所有四个情况。使用脑功能障碍的PGI电池（PGI-BBD）评估了病例的认知功能障碍，而通过认知症状清单（CSC）的印地语版本测量了ADL的评估。患有C-MTBI的患者经过了认知康复（CR）的特定量身定制的，以应对其认知义务性质的独特要求和特征。认知再培训会议是在每两周一次的基础上系统地组织的，并补充了一次额外的每周一次，重点是补偿策略，这些策略是通过电话/视频会议面对面或面对面进行的。分别使用PGI-BBD和CSC重新评估了所有四个案例均完成CR会议，并在CR会话的竞争之后，认知功能和ADL进行了重新评估。目前的病例系列强调了CR计划的有效性，结合了认知培训和补偿策略在改善C-MTBI患者的注意力，记忆和ADL方面。所有四个案例均表现出CR计划后认知功能和ADL度量的显着改善，支持其适用性和治疗价值。
人脑膜瘤细胞对细胞周期蛋白的敏感性 -
大脑的连通性是局部密集且全球稀疏的，形成了一个小世界图，这是各种物种进化中普遍存在的原理，为有效的信息路由提供了通用解决方案。但是，当前的人工神经网络电路架构并不能完全包含小世界的神经网络模型。在这里，我们介绍了神经形态的镶嵌：一种非冯·诺伊曼收缩期架构，采用分布式备忘录来进行内存计算和内存路由，有效地实现了用于尖峰神经网络（SNNS）的小世界图形拓扑。我们使用具有130 nm CMOS技术的集成的备忘录，设计，制造和实验证明了马赛克的构建块。我们表明，由于在连接性中执行局部性，马赛克的路由效率至少比其他SNN硬件平台高一个数量级。这是Mosaic在各种边缘基准中实现竞争精度的同时。Mosaic为基于分布式尖峰的计算和内存路由的边缘系统提供了可扩展的方法。
结合缓解策略以增加生物多样性和粮食安全的共同利益
摘要。本文解决了在线无任务持续学习的一个非常具有挑战性的问题，其中仅使用每个样本一次培训一次，而在不了解任务边界的情况下，从非平稳数据中学习了一系列新任务。我们在本文中提出了一种有效的半分布的关联存储算法，称为动态稀疏分布式内存（DSDM），其中可以在任何时间点进行学习和评估。dsdm会动态发展，并不断建模任何非平稳数据流的分布。dsdm依赖于本地分布式，但仅部分重叠的表示形式群集有效消除了灾难性的遗忘，同时保持了分布式网络的概括能力。此外，使用基于局部密度的修剪技术来控制网络的内存足迹。dsdm在不同的图像分类基准中，即使在低数据状态下，DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV>。代码公开可用：https：//github.com/julien-pour/dynamic-sparse-distributed-monem
记忆结合测试检测临床前阿尔茨海默氏病的早期微妙的发作记忆下降：一项纵向研究
Filipa Raposo Pereira A, B, ∗, Nathalie George A, Gianfranco Dalla Barba C, Bruno Dubois A, B, D, Valentina La Cort B, E, F and the Insight-Preat Study Group A Institute of the Brain-Paris Brain Institute-ICM, Inserm, U 1127, CNRS, UMR 7225 ' Aphp, Cenir, Center Meg-Eeg, Sorbonne University, Pitié-Salpêtrière Hospital, Paris, France B Department of Neurology, Institute of Memory and Alzheimer's Disease (IM2A), Piti´e-Salpˆetri`eere University Hospital, Public Assistance-Hospitals de Paris (AP-HP), Paris, France C. University Degli Studi di Trieste, Trieste, Italy D Department of Neurology, Center神经退行性疾病（COEN），ICM，CIC神经科学，公共援助 - 巴黎医院（AP-HP）（AP-HP），Piti´e-Salpˆere，Sorbonne University，Paris，Paris，Cognition，认知（UR 7536），心理学研究所，巴黎大学，巴黎大学，Boulogne-Boulogne-Bologne-billancourt，France France france deitut deitut deitut deitut parise crocessiate
学习记忆的蒸发分数
文本S1。涡流数据集的数据预处理程序数据的原始采样频率为半小时。数据过滤过程可以概括如下：首先，要在夜间测量中降低噪声，用明智的热通量> 5 w/m 2和短波输入辐射> 50 W/m 2对原始数据进行过滤，以选择白天的数据。然后，将原始数据平均为每日比例值（将降水计算为每日总和）。其次，我们只保留一小部分优质数据> 0.8。使用已建立的方法对输入特征的时间序列中的差距进行了插值（Reichstein等，2005； Vuichard和Papale，2015）。我们还按站点进行视觉检查，以确保可以接受信噪比。请注意，校正了来自涡流协方差的所有半小时LE数据，以使用Bowen比率方法实现能量平衡（Twine等，2000）。由于数据限制，仅使用最浅的土壤水分测量值与干燥期间的蒸发分数预测动态进行比较。文本S2。模型解释 - 综合梯度（IG）开发了集成梯度来解释受过训练的模型，从而可以获得对每日EF预测的每个样本的输入特征的时间特征的重要性（Jiang等，2022; Sundararajan等人，2017年）。IG方法可以拆除基于LSTM的机器学习模型，并追溯输入的特定贡献，并在预测前的每个时间为每个功能分配重要性得分。较大的正Ig评分可能表明该特征大大提高了蒸发分数预测（例如，在最近端的时间内的降水可能对当前蒸发分数的预测比早期的降水更大。）较大的负IG分数表明该特征降低了EF预测。IG得分接近零表示对EF预测的影响很小。以这种方式，我们的模型不仅可以显示一般特征的重要性，而且还可以在预测之前的每个时间步骤显示不同的特征重要性。更具体地说，这意味着对于不同种类的PFT的EF预测，将考虑输入特征的时间长度，其中暗示在特定的极端事件或环境条件下，例如具有不同严重性水平的干旱，植物的植物响应具有不同的生根深度。输入特征X的IG评分（例如，在第i th时间步骤中降水的特定贡献）被表达为：
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。
具有联想记忆和事件的机器智能......
摘要：数字机器智能从最初的数字计算形式发展到人工智能，其核心是执行人类可以执行的认知任务，例如预测推理或复杂计算。最先进的技术包括可以通过一系列正式的数学规则或一系列事件驱动的操作轻松描述的任务，例如建模、模拟、业务工作流、与设备的交互等，以及易于“直观”完成但难以正式描述或作为一系列事件驱动的操作的任务，例如识别口语或面孔。虽然这些任务令人印象深刻，但它们在将常识推理应用于新情况、填补信息空白或理解和应用不成文的规则或规范方面存在不足。人类智能使用联想记忆和事件驱动的交易历史来快速理解他们所观察到的内容，以便在他们仍在观察时对其进行处理。除了这种认知能力之外，所有生物系统都表现出自创生和自我调节。在本文中，我们展示了如何增强机器智能，使其包括联想记忆和事件驱动的交易历史，从而创建一类新的基于知识的助手来增强人类智能。数字助理使用从大型语言模型中获得的全局知识来弥合相互交互的各个参与者之间的知识差距。我们使用信息的一般理论和基于模式的知识表示来创建交互中涉及的各种交易的记忆和历史记录。
“用于内存计算和加密应用的 RRAM 设备电气特性”博士职位（男/女/其他）
作为“材料研究”部门“自适应材料”研究团队的博士生，您将为 RRAM 设备领域做出贡献。您的任务将包括单个 RRAM 设备以及更复杂的基于 RRAM 的矢量矩阵乘法电路的特性描述。这种特性描述将侧重于寻找最佳技术和最佳编程方法，以通过使用内存计算范例优化 RRAM 设备在加密应用中的使用。在您的工作中，您必须大量使用电气特性实验室的设备和不同的软件工具来实现数据的自动化和分析。一个由 10 名科学家组成的国际团队期待着您的加入，其中包括经验丰富的科学家和几名博士生。扁平层级和相互支持对我们很重要。我们认为观点的多样性是我们团队的一大优势。
控制工作记忆容量和处理速度时抑制过程的与年龄相关的变化：验证性因素分析
本研究的主要目的是在控制工作记忆容量 (WMC) 和加工速度的情况下，检查 450 名 7–8 岁、11–12 岁和 14–16 岁儿童的抑制控制与年龄相关的变化，以确定抑制是否是一个独立因素，而远远超出了其对其他两个因素的可能依赖性。这项检查很重要，原因有几个。首先，关于抑制控制与年龄相关的变化的实证证据是有争议的。其次，还没有研究通过控制这些年龄段中加工速度和 WMC 的影响来探索抑制功能的组织。第三，抑制的构造在最近的研究中受到了质疑。多组验证性分析表明，抑制可以组织为一个一维因素，其中加工速度和 WMC 调节某些抑制任务的变异性。抑制过程对处理速度和 WMC 的部分依赖表明，即使在控制 WMC 和处理速度并解决一些方法问题时，抑制因素也能部分解释抑制任务的差异。