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Semaphorin3a/Plexina3与CGMP涂鸦支架的关联是顶端树突开发
从双极锥体神经元的主要过程中开发了根尖树突的发展，可以由作用于局部内在决定因素的空间组织的外部线索指导。调节顶端树突极化的细胞外提示仍然难以捉摸。我们表明，领先的过程和顶端树突的发育是由III类信号素指导的，并由局部CGMP合成综合介导。与CGMP合成的酶可溶性鸟苷酸环化酶（SGC）相关的脚手架蛋白质涂鸦也将其与Semaphorin3a（Sema3a）共受体plexor Plexin的Plexine 3相关联。缺失或敲除plexina3和sema3a或plexina3-Scribble关联的破坏可防止SEMA3A介导的CGMP增加，并导致根尖树突发展中的缺陷。这些操作还损害了双极极性和领先的过程。局部CGMP高程或SGC表达挽救了Plexina3敲低或Plexina3-Scribble复合物破坏的影响。在神经元极化期间，前导过程和顶端树突的发育是由将信号素提示与CGMP增加联系起来的脚手架的。
FOXO和Tribbles蛋白的结合表达预测神经胶质瘤的存活
3博士学位生物医学科学课程，阿尔加维大学，阿尔加维大学，法罗，葡萄牙）4当地的阿尔加维健康部门（URSALG）。 LeãoPenedoStreet，8000-386 Faro，葡萄牙3博士学位生物医学科学课程，阿尔加维大学，阿尔加维大学，法罗，葡萄牙）4当地的阿尔加维健康部门（URSALG）。LeãoPenedoStreet，8000-386 Faro，葡萄牙
量子kibble-zurek机构
量子相变的特征是围绕过渡的关键区域中的通用缩放定律。通过量子千里布尔 - Zurek机制的关键实时动力学也表现出了这种普遍性。在最近的Rydberg原子量子模拟器上的实验中，kibble-Zurek机制已用于探测量子相变的性质。在本文中，我们分析了与此方法相关的警告，并制定了提高其准确性的策略。fo for-我们研究边界条件的效果，端点的位置和一些微小的扭结操作员定义。特别是，我们表明，最直观类型的扭结类型的临界缩放对正确的端点选择非常敏感，而更高级类型的扭结类型表现出非常强大的通用缩放。fur-hoverore，我们表明当在整个链上跟踪扭结时，固定边界条件提高了缩放的准确性。出乎意料的是，无论选择固定边界条件是对称还是反对称的，千里布尔 - Zurek临界缩放率似乎同样准确。最后，我们表明，在长链的中央部分提取的扭结密度遵守所有类型的边界条件的预测通用缩放。
ScribbleDom-DigitalCommons@TMC
Md. Toufikuzzaman 是孟加拉国工程技术大学 (BUET) 计算机科学与工程系的讲师。他的研究兴趣是机器学习、人工智能和生物信息学的应用。Md. Abul Hassan Samee 是贝勒医学院综合生理学系的助理教授。他的研究重点是生物物理学、机器学习和比较基因组学。M. Sohel Rahman 是孟加拉国工程技术大学 (BUET) 计算机科学与工程系的教授。他的研究兴趣包括算法、生物信息学和元启发式。收到日期：2023 年 8 月 4 日。修订日期：2023 年 12 月 14 日。接受日期：2023 年 12 月 19 日 © 作者 2024。牛津大学出版社出版。这是一篇开放存取文章，根据知识共享署名许可协议 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 分发，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。
Wilder Harrier Dog Kibble利用侵入性鲤鱼
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生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的作品表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索生成数据增强的人。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类器扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据制度中。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着改善了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的工作表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索涂鸦审议语义序列的生成数据增强。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类的扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，并发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据状态下。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着提高了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
通过涂鸦注释
镜像检测对于避免在计算机视觉任务中对反射对象的虚假识别具有重要意义。iSting镜像检测框架通常遵循超级视为的设置，这在很大程度上取决于高质量的标签，并且概括不良。为了解决这个问题，我们改为提出了第一个弱监督的镜像检测框架 - 还提供了第一个基于涂鸦的镜像数据集。具体来说，我们重新标记10,158张图像，其中大多数标记的像素比小于0.01，仅需大约8秒即可标记。考虑到镜像区域通常显示出很大的尺度变化，并且也不规则且被阻塞，从而导致不完整或过度检测的问题，因此我们提供了局部全球特征增强（LGFE）模块，以充分捕获上下文和细节。此外，很难使用涂鸦注释获得基本的镜像结构，并且未强调前景（镜像）和背景（镜子）和背景（非摩尔）特征之间的区别。因此，我们提出了一个前景感知的面具（FAMA），将镜面边缘和语义效果整合起来，以完成镜像区域并抑制背景的影响。最后，为了提高网络的鲁棒性，我们提出了原型对比度损失（PCL），以学习跨图像的更通用的前景特征。实验实验表明，我们的网络表现优于相关的最新监督方法，甚至超过一些完全监督的方法。数据集和代码可在https://github.com/winter-flow/wsmd上找到。
篮球运球过程中的感觉运动皮层活动及其与创造力的关系
先前的研究表明，通过单侧手部运动增加某一大脑半球的活动水平有可能影响创造性表现。左手运动引起的右脑半球大脑更强烈的激活被认为可以促进创造性表现。这项研究的目的是通过加入更高级的运动任务来复制这些效果并扩展先前的发现。43 名右撇子参与者被要求分别用右手（n = 22）或左手（n = 21）运球。运球过程中，使用功能性近红外光谱（fNIRS）监测双侧感觉运动皮层的大脑活动。通过调查两组（左手运球与右手运球）并进行测量创造性表现（语言和图形发散思维任务）的前测/后测设计，检查了左半球和右半球激活对创造性表现的影响。结果表明，篮球运球无法调节创造性表现。然而，对运球过程中感觉运动皮层大脑激活模式的分析揭示出的结果与复杂运动任务期间大脑半球激活差异的结果基本一致。在右手运球时，左半球的皮质激活程度高于右半球，而左手运球时双侧皮质激活程度高于右手运球。线性判别分析的结果进一步表明，使用感觉运动活动数据可以实现较高的组分类准确率。虽然我们无法复制单侧手部运动对创造性表现的影响，但我们的结果揭示了高级运动过程中感觉运动大脑区域功能的新见解。