XiaoMi-AI文件搜索系统
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结合IVU + OCT数据，生物力学模型和机器学习方法，用于精确冠状动脉斑块形态定量和帽厚度以及应力/应变指数预测
脊椎动物视觉系统的光感受器的发展受复杂的转录调节网络控制。otx2在有丝分裂视网膜祖细胞（RPC）中表达，并控制感光体发生。由OTX2激活的CRX在细胞周期出口后在感光前体中表达。neurod1也存在于可以指定为杆和锥形光感受器亚型中的光感受器前体中。NRL，并调节包括孤儿核受体NR2E3在内的下游杆特异性基因，该基因进一步激活了杆特异性基因并同时抑制了锥体特异性基因。锥形亚型规范也受到诸如THRB和RXRG等几个转录因子的相互作用的调节。这些关键转录因子中的突变是出生时眼部缺陷的原因，例如微感染和遗传感受器疾病，例如Leber先天性症状（LCA），色素性视网膜炎（RP）和盟友性疾病。特别是，许多突变是以常染色体主导方式遗传的，包括CRX和NRL中的大多数错义突变。在这篇综述中，我们描述了与上述转录因子中突变相关的光感受器缺陷的光谱，并总结了当前对致病突变下的分子机制的知识。终于，我们考虑了理解基因型 - 表型相关性和轮廓途径的杰出差距，以实现对治疗策略的未来研究。
连续时间随机过程的量子编码与分析及其金融应用
对连续时间中的随机现象进行建模是一项重要而又具有挑战性的问题。通常无法获得解析解，而数值方法可能非常耗时且计算成本高昂。为了解决这个问题，我们提出了一个专门针对量子连续时间随机过程的算法框架。该框架由两个关键程序组成：数据准备和信息提取。数据准备程序专门用于编码和压缩信息，从而显着降低空间和时间复杂度。这种减少对于随机过程的关键特征参数而言是指数级的。此外，它可以作为其他量子算法的子模块，缓解常见的数据输入瓶颈。信息提取程序旨在以二次加速解码和处理压缩信息，扩展量子增强蒙特卡罗方法。该框架展示了多功能性和灵活性，可在统计学、物理学、时间序列分析和金融领域得到应用。举例来说，默顿跳跃扩散模型中的期权定价和集体风险模型中的破产概率计算，展示了该框架捕捉极端市场事件和纳入历史相关信息的能力。总的来说，这个量子算法框架为准确分析和增强对随机现象的理解提供了一个强大的工具。
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
利用超顺磁体中的概率切换实现神经形态系统中的时间信息编码
摘要 — 脑启发计算利用神经科学原理来支撑大脑在解决认知任务方面无与伦比的效率 — 正在成为一种有前途的途径，以解决当今深度学习面临的若干算法和计算挑战。尽管如此，当前的神经形态计算研究是由我们在执行确定性操作的计算平台上运行深度学习算法的完善概念驱动的。在本文中，我们认为在概率神经形态系统中采用不同的方式执行时间信息编码可能有助于解决该领域的一些当前挑战。本文将超顺磁隧道结视为一种潜在的途径，以实现新一代脑启发计算，它结合了计算神经科学的两个互补见解的各个方面和相关优势 — — 信息如何编码以及计算如何在大脑中发生。硬件算法协同设计分析证明 97。由于时间信息编码，状态压缩的 3 层自旋电子学使随机脉冲网络在 MNIST 数据集上具有高脉冲稀疏度，准确率为 41%。
帕金森病患者丘脑底核的步态编码原理
帕金森病患者丘脑底核动力学的破坏会导致行走障碍。在此，我们旨在揭示丘脑底核编码帕金森病患者功能性和功能障碍性行走的原理。我们设计了一个神经机器人平台，使我们能够在控制良好的条件下解构行走的关键组成部分。我们在 18 名帕金森病患者身上利用了这个平台，这使我们能够证明丘脑底核编码腿部肌肉激活的开始、终止和活力。我们发现相同的基本原理决定了行走的编码。我们将这种理解转化为机器学习框架，该框架可以解码肌肉激活、行走状态、运动活力和步态冻结。这些结果揭示了丘脑底核动力学编码行走的关键原理，从而有可能利用这些信号操作神经假体系统，以改善帕金森病患者的行走能力。
直接脑记录揭示了随机刺激中结构的连续编码
即使在富裕或混乱的环境中，大脑在处理感官输入方面也表现出色。安装示例将其归因于创建环境的复杂内部模型，这些内部模型借鉴了展开的感觉输入中的统计结构。了解这种模型的发生方式和地点是统计学习中的核心问题。未知该建模如何应用于随机感觉信号。在这里，我们通过过渡概率将条件关系确定为支持随机听觉流的编码的隐式结构。我们通过将信息理论原理应用于高频活动（75至145 Hz），使用颅内脑电图记录评估这种代表。我们演示了大脑如何在听觉系统之外的网络中连续构建随机刺激之间的条件关系，包括分层组织，包括时间，额叶和海马区域。我们的结果表明，即使在随机的刺激呈现下，层次结构上组织的大脑区域连续尝试通过保持感觉输入的概率表示来进行订购信息。
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。
使用激光粉末床融合将数据编码为金属合金
超越了具有复杂几何形状的零件的近网形制造，添加剂制造（AM）使得可以制造具有独特的特定地点微观结构的材料。此功能是AM独有的，并且可以使以前无法实现的构建材料的设计。在这里，我们利用此策略将数据用微结构作为存储信息的介质将数据编码为金属零件。我们使用一种新型的激光扫描技术来控制激光粉末床融合过程中的局部固化条件，并将线性条形码和快速响应（QR）代码嵌入不锈钢316 L.使用不同晶体学纹理的块。数据可以通过对局部微观结构敏感的分析技术来检索数据。作为演示，我们通过使用称为方向反射显微镜的技术从其蚀刻表面测量光光的散射来解码条形码。所产生的纹理图可以通过传统的条形码扫描仪可读，例如手机上的纹理图。嵌入数据的能力在执法，生物医学和运输等领域具有巨大的潜力，在执法，生物医学和运输中，永久耐损害的跟踪至关重要。
通过 LHCII 编码基因的多重基因组编辑揭示类囊体基粒堆积
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
精神分裂症患者听觉编码过程中皮层功能可塑性的干预特定模式
精神分裂症是一种神经认知疾病，其特征是早期听觉处理和高阶言语工作记忆中的行为和神经障碍。之前，我们已经证明，与强调视觉处理的计算机游戏 (CG) 控制干预相比，计算机化的、有针对性的听觉处理 (AT) 训练可以改善干预特定的认知表现。为了研究 AT 干预特有的神经活动模式的时空变化，本研究使用脑磁图 (MEG) 成像来推导听觉编码过程中诱发的高伽马波段振荡 (HGO)，在接受 AT 或 CG 干预 50 小时（约 10 周）之前和之后。在刺激编码过程中，AT 干预特有的高伽马活动变化发生在左侧