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大脑连接组学和行为研究
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发，从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而，ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法：采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式，即分类亚型，以下称为“因素”。重要的是，该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果：分析得出三个因素，具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个（分类）因素，表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC，但不同因素之间的方向性（RSFC 过低或过高）不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健，与智商或头部运动无关。结论：至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达，从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。
生成的人工 - 智力 - 象征和教育...
现代教室的照片，其中充满了智能手机，笔记本电脑，台式计算机和VR耳机，AI机器人是老师。以超现实主义的超详细摄影风格。佳能EF 16-35mm f/2.8L III USM镜头上的佳能EOS 5D标记IV摄像机-ar 16：9 -S 50 -V 6.0
英美烟草公司新类别...
glo 目前已在 26 个市场上市，今年第一季度已在斯洛伐克和立陶宛推出。展望 2022 年下半年，我们计划进入更多新市场，并在年底前在部分欧洲市场推出我们的新设备 hyper X2。 * 按收入计算，THP 行业销售额排名前 9 的市场——日本、韩国、俄罗斯、意大利、罗马尼亚、德国、乌克兰、波兰和捷克共和国。这些市场占全球 THP 行业收入的 80% 以上。在俄罗斯业务出售完成之前，俄罗斯仍将保持前 9 个市场的地位。^ 非易燃产品的消费者数量包括 390 万多用户，即使用多个类别的消费者。类别特定数据显示包括多用户，而非易燃产品的总集团消费者会根据此类多用户进行调整。
关于 Metaverse 的调查：基础、安全性和隐私
摘要 — 元宇宙作为下一代互联网的演进范式，旨在构建一个完全沉浸式、超时空性和自我维持的虚拟共享空间，供人类玩耍、工作和社交。在扩展现实、人工智能和区块链等新兴技术的推动下，元宇宙正从科幻小说走向即将到来的现实。然而，元宇宙严重的隐私侵犯和安全漏洞（继承自底层技术或出现在新的数字生态中）可能阻碍其广泛部署。与此同时，由于元宇宙的内在特征，例如沉浸式现实主义、超时空性、可持续性和异质性，元宇宙安全配置中可能会出现一系列基本挑战（例如可扩展性和互操作性）。在本文中，我们对元宇宙的基本原理、安全性和隐私性进行了全面的概述。具体来说，我们首先研究一种新型分布式元宇宙架构及其与三元世界交互的主要特征。然后，我们讨论安全和隐私威胁，提出元宇宙系统面临的关键挑战，并回顾最先进的对策。最后，我们为构建未来的元宇宙系统提出了开放的研究方向。
分子电子自旋量子比特的退相干
图 1：四种钒基配合物的电子-质子超精细耦合与 V- 1 H 分离的关系，包括 B3LYP 计算的各向同性费米接触 (FC) 相互作用和各向异性空间自旋偶极 (SD) 贡献。[VO(C 3 H 6 S 2 ) 2 ] 2– 和 [VO(C 7 H 6 S 6 ) 2 ] 2– 的分子结构显示在数据上方：V - 粉色；O - 红色；S - 黄色；C - 灰色；H - 白色。
174Yb+ 离子链通过光学谐振器激发...
我们正在开发一种基于 Yb + 离子集合的光子存储器系统。Lamb-Dicke 模式中的强离子约束，以及 F=0 和 F=1 的使用，m F =0 磁场不敏感的超精细状态可保证较长的存储时间。我们系统中的单个离子可寻址性使离子之间的库仑相互作用可用于单个存储激发之间的受控操作。
超现实神经解码：通过 GAN 潜在空间从 fMRI 激活重建面部
神经解码可以概念化为通过特征空间将大脑反应映射回感官刺激的问题。我们引入了 (i) 一种新颖的实验范式，该范式使用具有先验已知特征表示的、控制良好但高度自然的刺激，以及 (ii) 其实现，用于从大脑记录中对面部进行超现实感知重建 (HYPER)。为此，我们在神经解码管道的最早步骤中使用生成对抗网络 (GAN)，通过获取 fMRI 数据，因为受试者会感知由 GAN 的生成器网络合成的面部图像。我们表明，用于生成的潜在向量有效地捕获了与 fMRI 测量相同的定义刺激属性。因此，GAN 潜在向量可用作感知图像的基础特征，可以预测（重新）生成，从而实现迄今为止最准确的感知重建。
囚禁离子中的 Mølmer-Sørensen 门入门
我们用电磁捕获的原子离子晶体来表示量子比特或自旋，每个离子内的两个电子能级表现为有效量子比特或自旋 1/2 粒子。电子能级的具体选择取决于原子元素以及用于操纵和测量量子比特状态的所需控制场类型。这些量子比特状态对于执行量子信息处理的最重要特征是 (a) 能级寿命长且表现出出色的相干性，(b) 能级状态具有适当的强光学跃迁到辅助激发态，允许通过光泵浦进行量子比特初始化并通过荧光进行量子比特检测，以及 (c) 量子比特通过可外部控制和门控的相干耦合进行交互。这将原子种类限制为少数元素和量子比特/自旋态，这些元素和量子比特/自旋态要么被编码为具有射频/微波频率分裂的单个外电子原子的 S 1 / 2 超精细或塞曼基态（例如，Be + 、Mg + 、Ca + 、Sr + 、Ba + 、Cd + 、Zn + 、Hg + 、Yb + ），要么被编码为具有光频率分裂的单个或双外电子原子的基态和 D 或 F 亚稳态电子激发态（例如，Ca + 、Sr + 、Ba + 、Yb + 、B + 、Al + 、Ga + 、In + 、Hg + 、Tl + 、Lu + ）。某些种类（例如，Ba + 、Lu + 、Yb + ）具有足够长的 D 或 F 亚稳态激发态寿命，以在其超精细或塞曼能级中承载量子比特，并具有射频/微波分裂。
使用深度学习的可解释和优化的网络入侵检测模型
摘要 - 在当前年龄，互联网及其使用已成为人类生存的核心部分，随之而来的是我们开发了与我们日常活动的各个阶段无缝集成的技术。大多数现代基础设施的主要挑战是，与安全有关的要求通常是事后的想法。尽管越来越有意识，但当前的解决方案仍无法完全保护计算机网络和互联网应用程序免受不断发展的威胁格局的侵害。在近年来，深度学习算法已被证明在检测网络入侵方面非常有效。但是，手动调整深度学习模型的超级参数的疲惫，耗时和计算昂贵。此外，重要的是开发不仅做出准确预测的模型，而且还有助于理解模型如何做出这些预测。因此，模型解释性有助于增加用户的信任。网络入侵检测领域的当前研究差距是没有整体框架，该框架既包含优化和可解释的方法。在本研究文章中，提出了使用超频带进行超级参数优化的混合方法。通过考虑CSE CIC 2018数据集的所有攻击类型，可以实现98.58％的总体精度。提出的混合框架通过选择一组优化的参数和杠杆来增强网络入侵检测的性能，例如可解释的AI（XAI）方法，例如局部可解释的模型不可解释的解释（lime）和外形添加说明（SHAP）来了解模型预测。
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