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伪随机场的高效量子分组编码
块编码是现有许多量子算法的核心，而密集算子的有效、显式块编码也被普遍认为是一项具有挑战性的问题。本文对一类丰富的密集算子：伪微分算子（PDO）的块编码进行了全面的研究。首先，开发了一种用于一般PDO的块编码方案。然后，我们针对具有可分离结构的PDO提出了一种更有效的方案。最后，我们针对具有维度完全可分离结构的PDO给出了一种显式、有效的块编码算法。对所提出的所有块编码算法都提供了复杂度分析。通过实例说明了理论结果的应用，包括变系数椭圆算子的表示和不调用量子线性系统算法（QLSA）计算椭圆算子的逆。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
双向联想记忆中的二进制编码
人工神经网络 (ANN) 是受生物神经网络结构和功能启发而产生的计算模型。它们可以成为解释认知过程的一种有趣方法 [Hasson 等人，2020 年]。认知建模中使用的一组值得注意的 ANN 是双向联想记忆 (BAM)，它基于神经动力学视角运行。BAM 使用反馈权重来学习刺激对，并且具有抗噪性，能够在仅提供部分信息的情况下回忆起输入 [Acevedo-Mosqueda 等人，2013 年]。BAM 通常使用双极编码，其中输入向量由 -1 和 1 的值组成，因为它比二进制编码提高了学习性能，其中输入向量由 0 和 1 组成 [Kosko，2021 年]。然而，在使用 ANN 进行认知建模时，它们必须建立在基于大脑中发生的过程的原则之上，同时避免仅仅提高计算效率的方法 [O'Reilly，1998]。二进制编码被认为在生物学上更合理，因为它更接近于脉冲的存在和不存在。此外，它提供了 0 的吸收特性，这可以实现更多的认知过程，如真正的稀疏性、门控、过滤等。因此，本文
通过分离任务相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，任务相关的神经反应与无关信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚任务无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离任务相关和无关信号，但由于任务相关信号的基本事实未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证任务相关信号。通过分析执行不同伸手任务的三只猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的任务信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，任务信息 24 可以像非线性解码一样准确地进行线性解码，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与任务相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。27
心脏Q -Space轨迹成像通过运动补偿的张量值扩散编码在体内的人心中编码
心脏扩散MRI（DMRI）是一种新兴的心肌表征的新兴方法，并且不需要对比剂。当前，最常见的DMRI方法是DTI。1已应用于一系列病理中，包括肥厚性心理 - 肠道 - 2,3张扩张的心肌病，4个梗塞5和杏仁症，6和主动脉瓣狭窄后的重塑7；心肌病理学的典型标志是平均扩散率（MD）的增加和散布各向异性（FA）的降低。dTI使用单个扩散张量来表征扩散过程，该扩散过程代表每个成像体素中组织的平均扩散特征。因此，它不能说明可能是由于限制，结构各向异性无序或具有异质密度的组织可能导致的非高斯扩散。8,9富度热量，每当组织是异质或复杂的，它的敏感性和特异性都较差，从而导致检测和区分涉及多个具有不同方向和特征的细胞群体的过程有限。10,11
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
左前额叶皮层确定编码时的相关性，并控制情节记忆形成
在前额叶皮层中的角色半球横向效果一般而言，尤其是情感上的信息，尤其是具有情感上的信息。在随机，双盲和虚假对照的设计中，健康的年轻参与者（n = 254）进行了2次编码，以分类感知，语义或情感上的价值（正面或负面）单词的特征（正面或负面），随后是免费召回和识别任务。为了解决每个半球贡献的竞争假设，我们使用经颅直流电流刺激在编码过程中调节了左或右背外侧前额叶皮层（DLPFC）活性（1 MA，20分钟）。刺激了左DLPFC，但不是右DLPFC，编码和自由召回性能的改进，特别是对于在语义上进行处理的单词，尤其是对左DLPFC的刺激。此外，增强左DLPFC活性增加了积极含量的内存形成，同时减少了负含量的含量。相比之下，促进右DLPFC活性增加了负含量的记忆形成。左DLPFC评估编码时新内存内容的语义特性，从而影响成功的新情节记忆。半球后期（更活跃的左DLPFC和较不活跃的右DLPFC）在编码阶段会移动内存痕迹的形成，而有利于正面价值的内容。
在学习自定时反应持续时间任务的过程中，时间编码从前额叶皮质迁移到背侧纹状体
摘要 尽管时间是生命的一个基本维度，但我们不知道大脑各个区域如何协作来跟踪和处理时间间隔。值得注意的是，对学习过程中神经活动的分析很少，主要是因为计时任务通常需要很多天的训练。我们研究了当动物学习计时 1.5 秒间隔时，时间编码是如何演变的。我们设计了一种新颖的训练方案，让大鼠在一次训练中从幼稚到熟练的计时表现，这让我们能够研究非常早期学习阶段的神经元活动。我们使用药理学实验和机器学习算法来评估内侧前额叶皮层和背侧纹状体的时间编码水平。我们的结果显示，在时间学习过程中，内侧前额叶皮层和背侧纹状体之间存在双重分离，前者致力于早期学习阶段，而后者在动物熟练掌握任务时参与其中。
CRISPR/Cas9 介导的胰岛素样肽编码基因突变对脊尾白虾生长的影响
胰岛素样肽（ILP）在脊椎动物的生长、代谢和繁殖中起着关键作用。在甲壳类动物中，一种类型的 ILP，胰岛素样雄激素腺激素（IAG）据报道与性别分化有关。然而，其他类型 ILP 的功能很少报道。在这里，我们在脊尾白虾（EcILP）中鉴定了另一种类型的 ILP，它是果蝇 ILP7 的直系同源物。序列表征和表达分析表明，EcILP 的异二聚体结构和表达谱与脊椎动物的胰岛素/IGF 和昆虫 ILP 相似。利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑技术，我们生成了 EcILP 敲除（KO）对虾。EcILP -KO 个体的生长抑制性状和死亡率明显高于正常组。此外，通过RNA干扰（RNAi）敲低EcILP导致生长速度减慢，死亡率增加。这些结果表明EcILP是脊尾棘鱼重要的生长调节剂。
论计算模型和人脑中自然音乐的编码
本文讨论了音乐神经科学的最新发展和进步，以了解音乐情感的本质。特别是，它强调了系统识别技术和音乐计算模型如何促进我们对人类大脑如何处理音乐的纹理和结构以及处理后的信息如何唤起情感的理解。音乐模型将刺激的物理属性与称为特征的内部表征联系起来，预测模型将特征与神经或行为反应联系起来，并根据独立的未见数据测试它们的预测。新框架不需要在受控实验中使用正交刺激来建立可重复的知识，这开启了自然神经科学的新浪潮。当前的评论重点关注这一趋势如何改变音乐神经科学领域。