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您将再次掌握：脊髓/计算机与保留的运动神经元的直接接口可恢复慢性脊髓损伤后瘫痪手的灵巧控制
图 1 | a. 实验装置由放置在前臂肌肉中的 320 个表面 EMG 电极组成。运动指令由受试者前方的显示器上显示的虚拟手视频引导。b. 一些示例电极显示受试者尝试抓握任务（手指屈伸，0.5Hz）时的原始 HDsEMG 信号。c. 基于运动单元动作电位均方根值的空间映射示例。d. 在两指捏合任务的 10 秒内识别的运动单元激发（颜色编码）的光栅图。e. 使用因式分解分析为同一任务提取的神经模块。f. 具有两个神经模块的各个运动单元的 Pearson 相关值 (r)。g. 在所有任务和受试者中识别的运动单元 (MU) 数量（每个点代表一个受试者）。h. 两个神经模块（M1 - 蓝色和 M2 - 红色）解释方差的百分比，在所有受试者中平均。
患者特定的骨髓瘤疗法的纵向评估
图3。监测骨髓瘤细胞中的蛋白质折叠率错折叠。a）LEN/BTZ治疗的骨髓瘤细胞。b）LEN/BTZ处理过的骨髓瘤细胞（红线）和未处理细胞（蓝线）的差异光谱。在1620 cm -1处的条带被分配给分子间分子β-分配给错误折叠蛋白的表。c）从（b）中的光谱数据中提取的非负矩阵分解（NMF）组件。d）小提琴图显示了NMF组分的时间演化系数2。E）T分布的随机邻居嵌入（T-SNE）图，代表了在LEN/BTZ处理过的5个成分和未经处理的骨髓瘤细胞中鉴定出的5个成分的分布。f）BTZ处理过的骨髓瘤细胞（红色）的差异光谱显示在1620 cm -1时分子间β-菜单带。g）LEN处理的骨髓瘤细胞（红色）的差异光谱显示了分子间β-片带。i）阿霉素（DOX）治疗的骨髓瘤细胞（红色）的差异光谱未显示分子间β-呈带。未处理的细胞为蓝色。
线性规划中心路径法量子加速方法的实证评估
线性规划 (LP) 是理论和实践科学与工程领域的重要工具。它被广泛应用于解决各个领域的优化问题，包括运筹学、工程学、经济学，甚至组合学等更抽象的数学领域。LP 可应用于机器学习和数值优化。LP 的一些应用示例包括ℒ1 正则化支持向量机 (SVM) [1]、基追踪 (BP) 问题 [2]、稀疏逆协方差矩阵估计 (SICE) [3]、非负矩阵分解 (NMF) [4]、MAP 推理 [5] 和对抗性深度学习 [6,7]。Fung 等人 [8] 介绍了一种学习核函数的技术，该核函数是其他半正定核的线性组合。他们展示了如何利用对角优势约束通过线性规划获得近似核。此方法可用于使用混合核进行特征选择。这是线性规划在计算支持向量机核中的一个重要用途。本段中提到的结果说明了线性规划在解决优化问题中的实用性
组成定时加密协议：基础和应用程序
虚构的班级群体最近已成为加密研究的焦点：他们的命令仍然难以捉摸。回想一下，具有给定判别的虚构班级组的顺序被称为班级编号，并且据信很难计算出大型判别物，这就是为什么我们可以假设班级组的顺序，即使我们知道歧视性，也未知。假设尚不清楚分解化，RSA组的顺序也未知，但是课程组比RSA组的好处是，对于课程组，对具有未知顺序的新组进行采样更容易，因为可以简单地品尝足够大的负面的，主要的质歧视∆并发布它。对于RSA组，对新组进行采样要难得多得多，因为它需要对模量n = pq进行采样，其中P和Q是两个主要因素，如果您知道这些，则您也知道组顺序。so在RSA组中，对于一个值得信赖的一方，必须采样一个未知订单的组，需要更复杂且计算昂贵的协议，例如安全的多方
人机混合智能方案
摘要 — 本文研究了一种在边缘云协作框架下的视频服务增强策略，其中视频缓存和交付决策分别在云端和边缘进行。我们的目标是在统计延迟约束和边缘缓存容量约束下保证视频编码率方面的用户公平性。开发了一种混合人机智能方法来提高视频缓存的用户命中率。具体而言，首先通过合并分解机 (FM) 模型和多层感知器 (MLP) 模型来表征个人用户兴趣，其中低阶和高阶特征可以同时很好地学习。此后，构建了一个社会意识相似性模型，将个人用户兴趣转移到群体兴趣，在此基础上可以选择视频进行缓存。此外，提出了一种双二分探索方案来优化无线资源分配和视频编码率。最终通过使用真实数据集的大量实验验证了所提出的视频缓存方案和视频传输方案的有效性。
量子计算的全纯表示
我们利用量子态的 Segal-Bargmann 表示法研究玻色子量子计算。我们认为这种全纯表示法是一种自然表示法，它不仅使用复分析的基本元素给出了玻色子量子计算的规范描述，而且还提供了描绘离散变量和连续变量量子信息理论之间界限的统一图景。利用这种表示法，我们表明，高斯哈密顿量下单个玻色子模式的演化可以描述为经典 Calogero-Moser 粒子的可积动力学系统，对应于全纯函数的零点，以及高斯参数的共形演化。我们解释说，Calogero-Moser 动力学是由于玻色子希尔伯特空间的独特特征（例如压缩）所致。然后，我们将这种全纯表示的性质推广到多模情况，推导出非高斯量子态层次结构，并将纠缠与全纯函数的因式分解性质联系起来。最后，我们将这种形式应用于离散和连续变量量子测量，并获得亚通用模型的分类，这些模型是玻色子采样和高斯量子计算的推广。
零件的双线性模型和生成对抗网络中的外观
摘要 - 对生成对抗网络（GAN）的理解进步已导致视觉编辑和合成任务的显着进步，并利用了嵌入在预训练的gan的潜在空间中的丰富语义。但是，现有方法通常是针对特定的gan体系结构量身定制的，并且仅限于发现不促进局部控制的全球语义方向，或者需要通过手动提供的区域或细分口罩进行某种形式的监督。从这个角度来看，我们提出了一种建筑敏锐的方法，该方法共同发现代表空间部分及其外观的因素，以一种完全无监督的方式。这些因素是通过在特征图上应用半非谐音张量分解来获得的，这反过来又可以通过像素级控制来实现上下文感知的本地图像编辑。此外，我们表明发现的外观因子对应于无需使用任何标签的概念的显着图。对广泛的GAN体系结构和数据集进行了实验，表明，与最新的状态相比，我们的方法在训练时间方面更有效，最重要的是，提供了更准确的局部控制。
使用分层狄利克雷点过程进行在线神经序列检测
神经序列检测在神经科学研究中起着至关重要的作用。最近令人印象深刻的作品利用卷积非负矩阵分解和 Neyman-Scott 过程来解决这个问题。然而，它们仍然面临两个限制。首先，它们将整个数据集容纳到内存中并执行多次迭代更新，当数据集很大或频繁增长时，这可能效率低下。其次，它们依赖于序列类型数量的先验知识，当未来情况未知时，这对于数据来说可能不切实际。为了解决这些限制，我们提出了一个分层狄利克雷点过程模型来有效地进行神经序列检测。我们的模型不需要计算整个数据，而是可以使用粒子过滤器以在线无监督的方式顺序检测序列。此外，狄利克雷先验使我们的模型能够根据需要自动动态引入新的序列类型，从而避免提前指定类型的数量。我们在来自鸣禽高级发声中心和啮齿动物海马的合成数据和神经记录上体现了这些优势。
空间多词显示胰腺癌免疫疗法病理学反应者
胰腺腺癌（PDAC）是一种快速发展的癌症，对免疫疗法的反应较差。肿瘤内三级淋巴结构（TLS）与罕见的长期PDAC幸存者有关，但是TLS在PDAC中的作用及其在较大的较大肿瘤微环境的背景下仍然未知。，我们产生了一个空间多膜大图，其中包括与联合免疫疗法治疗的患者的26个PDAC肿瘤。使用机器学习支持的H＆E图像分类模型和无监督的基因表达矩阵分解方法用于空间转录组学，我们表征了跨越不同形态和免疫疗法的TLS壁ni中的细胞状态。无监督的学习产生了TLS特异性的空间基因表达特征，该信号与PDAC患者的生存率有了显着关联。这些分析表明，病理反应者中与TLS相关的肿瘤内B细胞成熟，并通过空间蛋白质组学和BCR分析证实。我们的研究还确定了病理免疫反应的空间特征，揭示了TLS成熟与IgG/IgA分布和细胞外基质重塑共定位。
基于共享分子机制的遗传负担的阿尔茨海默氏病和帕金森氏病的聚类
精确医学的愿景之一是基于分子特征而不是基于表型证据来重新定义疾病分类法。但是，实现这一目标是高度挑战的，特别是在神经病学方面。我们的贡献是基于15种构成27种蛋白质的15个分子机制的基因负担（例如apoE）在两种疾病中都有描述。我们证明，使用稀疏自动编码器和稀疏的非负基质分解的联合AD/PD聚类是可重现的，并且可以与临床，病理生理和分子水平上的AD和PD患者亚组的显着差异有关。因此，簇是与疾病相关的。据我们所知，这项工作是神经退行性疾病领域基于机制的分层的首次演示。总的来说，我们将这项工作视为迈向基于分子机制的神经疾病分类法的重要一步，这可以通过超越基于经典表型的疾病定义来帮助未来开发出更好的靶向疗法。