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受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
Na2Mn3O7层状结构中Cu掺杂效应的研究...
近年来，钠离子电池 (SIBs) 因其丰富的地球资源、环境友好、成本低以及高能效而受到广泛关注。与锂离子电池相比，不断发展的先进正极在提高 SIB 性能方面发挥着关键作用。层状过渡金属氧化物 NaxMO2（M = Co、Mn、Fe、Ni 等）由于组成多变、活性中心丰富以及电化学性能良好而成为 SIB 有前途的正极之一。在这些层状过渡金属氧化物中，层状氧化锰基材料因锰无毒、前体价格便宜以及高容量而受到关注。为了提高 SIB 的性能，金属原子掺杂在层状正极中得到了广泛的研究。通过掺杂可以提高结构稳定性和容量保持率。
巨噬细胞的细胞外囊泡作为慢性非传染病的新玩家
巨噬细胞是所有组织中存在的先天免疫细胞，并且在生物生物的生物学几乎所有方面都起着重要作用。细胞外囊泡（EV）由细胞释放，并将其含量（微RNA，mRNA，蛋白质和长期非编码RNA）运输到附近或远处的细胞中，以进行细胞间通信。许多研究表明，巨噬细胞衍生的细胞外囊泡（M-EV）及其含量在多种疾病中起着重要作用，并且作为生物标志物，治疗剂和药物输送措施的巨大潜力。本文回顾了M-EV的生物学功能和机制及其在慢性非传染性疾病中的含量，例如心血管疾病，代谢性疾病，癌症，炎症性疾病和骨相关疾病。此外，总结了M-EV作为各种疾病的药物输送系统的潜在应用。
植物基因组中的多功能参与者
转座因子 (TE) 是真核生物基因组中不可或缺的组成部分，在基因调控、重组和环境适应中发挥着多种作用。它们在基因组内移动的能力导致基因表达和 DNA 结构变化。TE 是遗传和进化研究的宝贵标记，有助于遗传图谱和系统发育分析。它们还通过促进基因重排（导致新的基因组合）来深入了解生物体如何适应不断变化的环境。这些重复序列对基因组结构、功能和进化有重大影响。本综述全面介绍了 TE 及其在生物技术中的应用，特别是在植物生物学中，由于其广泛的功能，它们现在被认为是“基因组黄金”。本文讨论了 TE 在植物发育中的各个方面，包括其结构、表观遗传调控、进化模式以及它们在基因编辑和植物分子标记中的应用。目标是系统地了解 TE 并阐明它们在植物生物学中的多种作用。
KSA成为全球电子竞技的重要参与者...
沙特阿拉伯王国正在彻底改变电子竞技和游戏领域，为有抱负的游戏玩家和企业家开辟了机会，使这个动态部门在这个动态部门中脱颖而出。它通过推出开创性的知识产权（IPS），激励私营部门并改变全球治理标准，成为全球电子竞技和游戏领域的关键参与者。这些努力将王国定位为一个充满活力和有影响力的电视和游戏中心。在普华永道中东，我们很荣幸能成为这一变化的最前沿。我们致力于促进沙特阿拉伯的电子竞技领域的发展，并很高兴与沙特电子竞技联合会（SEF）合作，这是这一成功的关键驱动力。我们的战略伙伴关系着重于探索电子竞技和游戏领域的未来，确定基础设施发展，青年参与和技术进步等关键领域的机会。为此，我们开发了一系列三部分的报告，探讨了电子竞技行业的增长。这些报告强调了政府与私营部门之间在促进该行业，吸引年轻人并强调出版商，俱乐部和参与者的关键角色方面的合作努力。我们认为，洞察力将证明对行业领导者和利益相关者很有价值。
髓磷脂双层的定量磁共振映射反映了多发性硬化症脑组织的病理
多发性硬化症（MS）是一种神经炎症性疾病，其特征是髓磷脂（脱髓鞘）丧失，并在一定程度上是随后的髓磷脂修复（Remereliation）。为了更好地了解降低和再生的病理机制，并监测旨在再生髓磷脂的疗法的疗效，提供髓磷脂无创可视化的技术是有必要的。磁共振（MR）成像长期以来一直处于可视化髓磷脂的努力的最前沿，但直到最近才能访问由髓磷脂脂质蛋白双层本身产生的快速衰减的共振信号。在这里，我们表明，双层的直接MR映射可从MS患者的脑组织中产生高度特异性的髓磷脂图。此外，发现双层信号行为的检查揭示了正常表现的白色和灰色物质的病理改变。这些结果表明，髓鞘双层映射技术的体内实施有望，并在基础研究，诊断，疾病监测和药物开发中进行了预期应用。
使用实验室（HAXPE）和飞行次级离子质谱（TOF-SIMS）
如今，“更多的摩尔”和“超过摩尔”设备体系结构已大大提高了新型材料的重要性，从而需要提供适当的表征和计量，以实现可靠的过程控制。 例如，在多通道场效应设备或升高来源中使用的SIGE或SIP化合物的引入导致需要确定所得膜的精确组成。 在这项工作中，已经使用主要无损haxpes和TOF-SIMS研究了二进制材料（例如SIP和SIGE）的定量。 的确，虽然使用RB的主要障碍是薄膜的表征，但具有适当定量功能（例如Atom探针断层扫描和传输电子显微镜）的技术既耗时又耗时，并且由于其高度局部的分析量而缺乏灵敏度。 对于定量表征，常规的X射线光电子光谱（XPS）是一个强大的工具。 然而，其低分析深度仍然是研究掩埋界面的主要限制因素，尤其是在本研究中，因为所获得的基于SI的层在环境条件下被氧化（或者应该受到一些纳米计的金属层保护）。 ，由于电子在二元材料表面的化学组成和SIO 2在层中的深入分布，因此使用了一种基于实验室的硬X射线源（HAXPE），这既要归功于层次的SIO 2的深度分布，这要归功于电子的非弹性平均自由路径随光子能量增加的增加（铬Kα，Hν= 5414.7 ev）[1] [1]。如今，“更多的摩尔”和“超过摩尔”设备体系结构已大大提高了新型材料的重要性，从而需要提供适当的表征和计量，以实现可靠的过程控制。例如，在多通道场效应设备或升高来源中使用的SIGE或SIP化合物的引入导致需要确定所得膜的精确组成。在这项工作中，已经使用主要无损haxpes和TOF-SIMS研究了二进制材料（例如SIP和SIGE）的定量。的确，虽然使用RB的主要障碍是薄膜的表征，但具有适当定量功能（例如Atom探针断层扫描和传输电子显微镜）的技术既耗时又耗时，并且由于其高度局部的分析量而缺乏灵敏度。对于定量表征，常规的X射线光电子光谱（XPS）是一个强大的工具。然而，其低分析深度仍然是研究掩埋界面的主要限制因素，尤其是在本研究中，因为所获得的基于SI的层在环境条件下被氧化（或者应该受到一些纳米计的金属层保护）。，由于电子在二元材料表面的化学组成和SIO 2在层中的深入分布，因此使用了一种基于实验室的硬X射线源（HAXPE），这既要归功于层次的SIO 2的深度分布，这要归功于电子的非弹性平均自由路径随光子能量增加的增加（铬Kα，Hν= 5414.7 ev）[1] [1]。确认通过HAXPES测量获得的感兴趣材料的组成并计算出适当的相对灵敏因子（RSF），相同的膜以TOF-SIMS为特征。但是，例如Haxpes，SIP/SIGE层的次级离子质谱法（SIMS）表征通常由于p/ge含量的电离产量的非线性变化而受到基质效应。通过分析参考样本，遵循MCS 2+辅助离子或使用完整的光谱协议[2]，可以通过分析参考样品来超越此限制。最后，计算了次级离子束的P和GE（Si）组成，并将其与X射线衍射确定的参考组成进行比较。还研究了测量值的可重复性和层氧化的影响。得出结论，通过将haxpes结果与TOF-SIM耦合，准确评估了层的深入组成和表面氧化物的厚度。
单波长度激发的多层核心壳纳米颗粒中的全彩色调整
基于灯笼的发光材料在解决不同领域遇到的科学问题方面表现出很大的能力。然而，在单波长辐射下实现全彩切换输出仍然是一个艰巨的挑战。在这里，我们报告了一个概念模型，可以通过对单个商业980 nm激光器上的多层核心壳纳米结构的全面转换演变的时间控制实现这一目标，而不是以前报道的两个或多个激发波长。我们表明，它能够通过在ER-TM-YB三重系统中构建合作调制效果，在非稳态激发下实现红色到绿色的颜色变化（从ER 3+），并通过通过时间付费技术来填充短期付出的蓝光（来自TM 3+）。进一步证明了TM 3+在操纵ER 3+上的过渡动力学中的关键作用。我们的结果深入了解了灯笼的光体物理学，并有助于开发新一代的智能发光材料，以实现新兴的光子应用。
应变石墨烯和其他紧张的单层和多层的机械，电子，光学，压电和铁素化特性：更新
摘要这是先前评论的更新（Naumis et al 2017rep。prog。物理。80 096501）。考虑了线石墨烯和其他金属，绝缘，铁电，铁弹性，铁磁和多效2D材料的实验和理论进步。We surveyed (i) methods to induce valley and sublattice polarisation ( P ) in graphene, (ii) time-dependent strain and its impact on graphene's electronic properties, (iii) the role of local and global strain on superconductivity and other highly correlated and/or topological phases of graphene, (iv) inducing polarisation P on hexagonal boron nitride monolayers via strain, (v)通过应变，（VI）铁核2D材料（带有固有弹性（σ），电气（P）和磁性（M）极化，修饰过渡金属二色元化元素单层单层单层的光电特性，以及初期的2D多效中部和（VII）MoiréBirayflator flato seperer，以及其他分期型均型均匀的型号，并表现表现出可以通过旋转和剪切应变调整的铁从订单的系统。该更新具有可调二维量子旋转霍尔在德国，元素2D铁电抗性和2D多效性NII 2的实验实现。该文件是为了讨论单层中发生的效果的讨论，然后进行了有关BiLayers和
自动化深瓶颈残留82层建筑...
尽管在过去的二十年中，全世界的孕产妇死亡率下降，但低收入国家和高收入国家之间存在很大的差距，其中94％的孕产妇死亡率集中在低收入和中等收入国家。超声是一种普遍的诊断工具，用于监测胎儿的生长和发育。尽管如此，即使对于熟练的超声师来说，以准确的解剖结构获得标准的胎儿超声平面也被证明具有挑战性和时间密集型。因此，为了确定超声图像的常见母胎胎儿，需要自动化的计算机辅助诊断（CAD）系统。已经提出了一种新的基于剩余的瓶颈机制的深度学习体系结构，其中包括82层深度。所提出的体系结构添加了三个残差块，每个块包括两个高速公路路径和一个跳过连接。此外，在每个残留块之前，已经添加了一个尺寸为3×3的卷积层。在训练过程中，使用贝叶斯优化（BO）而不是手动初始化初始化了几个超级参数。深度特征是从平均合并层中提取的，并执行了分类。在分类过程中，计算时间发生了增加；因此，我们提出了一种改进的基于搜索的飞蛾火焰优化算法，以进行最佳特征选择。然后根据所选功能使用神经网络分类器对数据进行分类。实验阶段涉及对超声图像的分析，专门针对胎儿脑和常见的母亲胎儿图像。所提出的方法可实现78.5％和79.4％的脑胎儿平面和常见母体胎儿平面的精度。与几个预训练的神经网和最先进的（SOTA）优化算法的比较显示出提高的精度。