嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号,因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO),这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性,该系统可以实时在线分析数据。在这里,我们介绍了一种神经形态系统,该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG,并展示了它如何可靠地检测 HFO,从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
摘要 蛋白质的正确折叠对于维持功能性活细胞至关重要。因此,蛋白质的错误折叠和聚集与多种疾病有关,其中非天然分子间相互作用形成具有低自由能的大型高度有序的淀粉样蛋白聚集体。一个例子是阿尔茨海默病 (AD),其中淀粉样蛋白-β (Aβ) 肽聚集成淀粉样蛋白原纤维,这些原纤维在 AD 患者的大脑中沉积为神经斑块。淀粉样蛋白原纤维的成核是通过形成较小的成核前簇(即所谓的低聚物)进行的,这些低聚物被认为具有特别的毒性,因此在 AD 病理学中具有潜在重要性。Aβ 聚集的详细分子机制知识对于设计针对这些过程的 AD 治疗非常重要。然而,由于低聚物物种的丰度低且多分散性高,因此很难通过实验研究它们。本文使用自下而上的生物物理学在受控的体外条件下研究了 Aβ 低聚物。主要使用天然离子迁移质谱法研究高纯度重组 Aβ 肽,以监测水溶液中低聚物的自发形成。质谱法能够分辨单个低聚物状态,而离子迁移率则提供低分辨率结构信息。这与其它生物物理技术以及理论建模相辅相成。还研究了调节内在因素(如肽长度和序列)或外在因素(如化学环境)的低聚物。研究了与两个重要的生物相互作用伙伴的相互作用:伴侣蛋白和细胞膜。我们展示了 Aβ 低聚物如何组装并形成可能与继续生长为淀粉样蛋白原纤维有关的延伸结构。我们还展示了不同的淀粉样蛋白伴侣蛋白如何与不断增长的聚集体相互作用,从而改变和延迟聚集过程。这些相互作用取决于伴侣和客户肽中的特定序列基序。另一方面,膜模拟胶束能够稳定 Aβ 寡聚体的球状致密形式,并抑制形成淀粉样纤维的延伸结构的形成。这可能有助于体内毒性物质的富集。与膜模拟系统的相互作用被证实高度依赖于 Aβ 肽异构体和膜环境的特性,例如头部电荷。还展示了如何添加设计的小肽结构来抑制膜环境中 Aβ 寡聚体的形成。
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的,并使经济停顿了(见Phan&Narayan,2020年)。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定,社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球(Iyke,2020b)。围绕这些政策回应的确定性是巨大的,因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的,干预措施在多大程度上影响投资和消费活动,经济将需要多长时间的经济康复等等(请参阅Altig等,2020)。图1的面板A显示,除日本和印度以外,亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物,图1的B小组表明,全球经济政策从来没有像目前那样确定,甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持,但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度,我们发现Covid-19对EPU没有影响,这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明,我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应,但尚未开发出一种全面,稳健和可扩展的实时系统,用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白,我们提出了一个灵活的操作框架,用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合,后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测,我们展示了一种实时应用,以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图,从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测(预期的)与热量相关的过量死亡的应用,但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域,但提供了有关气象暴露的数据,以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担,尤其是在低收入和中等收入地区,在这种情况下,对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
在精确的牲畜种植中,牛的个体识别对于为赋予动物福利,健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中,存在可以读取耳罩的模型;但是,它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境,并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统,称为deRmycow,该系统利用视频中的节奏特性来准确检测,跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧,ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1)标签检测:Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2)标签读数:小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签,使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的,即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER,使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度,请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签,如果它认为在当前框架中明显改善决策时,它将获得更好的读数。理想情况下,这意味着即使标签被遮挡或模糊,也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时,9,000头母牛,雷米科(Demmycow)系统准确地阅读了96.1%的印刷耳廓,并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
自工业革命以来,化石燃料燃烧和土地使用变化已导致二氧化碳(CO 2)的大量排放到大气中。在1850年至2020年之间,人为CO 2排放总计2420±240 GT,相当于陆地生态系统中存储的碳量(2500 GT; IPCC,2023)。当今大气中,大约有50%的发射CO 2仍然存在于辐射强迫,快速的气候变化,全球平均温度的升高以及一套相关的生态,社会和经济后果(例如,Huckelba和Van Lange,2020#15)。为了响应,量化和增强自然C隔离的努力增加了,尤其是在管理和审计可以直接进行的本地尺度上,而C隔离目标不与包括农业和城市定居在内的关键土地使用竞争(Freedman等人,2009年)。随着土地上空间的压力,对海洋环境的碳存储潜力的兴趣已加剧(例如,Nelemann和Corcoran,2009年; McLeod等,2011; MacReadie等人,2017年; Lovelock和Duarte,2019年)。 特别的重点是植被沿海的“蓝碳”生态系统,其中包括红树林,盐木和海草草地,海洋被子植物可以比许多陆地生态系统更具污染和储存碳(McLeod et al。,2011年)。Nelemann和Corcoran,2009年; McLeod等,2011; MacReadie等人,2017年; Lovelock和Duarte,2019年)。特别的重点是植被沿海的“蓝碳”生态系统,其中包括红树林,盐木和海草草地,海洋被子植物可以比许多陆地生态系统更具污染和储存碳(McLeod et al。,2011年)。这些生态系统还提供了多种生态系统服务,包括风暴浪潮保护,海平面上升,托儿所的养殖场,水的清晰度和栖息地(de los Santos等,2020),但在拥有历史悠久的范围的50%的地球上是最受威胁的生态系统,但已有遗失的范围(杜尔特(Duart),却是杜尔特(Duart)的50%。
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程,选出最佳论文进行演讲,其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
摘要:二维(2D)材料中的本地带隙调整对于电子和光电设备而言至关重要,但是在纳米级实现可控制和可重复的应变工程技术仍然是一个挑战。在这里,我们通过扫描探针报告了热机械纳米引导,以在2D过渡金属二核苷剂和石墨烯中创建应变纳米图案,从而在空间分辨率下以调制的带隙启用任意模式,以降低到20 nm。2D材料通过范德华的相互作用与下面的薄聚合物层相互作用,由于加热探针的热和压痕力而变形。特别是,我们证明了钼二硫化(MOS 2)的局部带隙被空间调节高达10%,并且可以约180 MeV的幅度调整为180 MEV,以菌株的线性速率约为-70 meV。该技术提供了一种多功能工具,用于研究具有纳米尺度分辨率的2D材料的局部应变工程。关键字:2D材料,应变纳米图案,钼二硫化,局部带隙,热扫描探针光刻,尖端增强的拉曼光谱■简介