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使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
可重复的模型开发 -
心脏细胞电生理学的建模是系统生物学中最成熟的领域之一。这种扩展的研究工作集中的集中度带来了新的挑战，其中最重要的是选择哪种模型最适合解决特定的科学问题。在上一篇论文中，我们介绍了开发在线资源以在广泛的实验场景中对电生理细胞模型进行表征和比较的最初工作。在这项工作中，我们描述了我们如何开发了一种新颖的协议语言，使我们能够将数学模型的细节（大多数心脏细胞模型采用了普通微分方程的形式）与所模拟的实验协议分开。我们开发了一个完全开放的在线存储库（我们称为心脏电生理网络实验室），该存储库可以允许用户存储和比较将相同的实验协议应用于竞争模型的结果。在当前的论文中，我们描述了这项工作的最新和计划的扩展，重点是支持从实验数据中构建模型的过程。我们概述了开发一种可读性语言的必要工作，以描述从湿实验室数据集中推断参数的过程，并通过使用实验数据拟合HERG通道模型的详细示例来说明我们的方法。我们通过讨论在该领域取得进一步进步的未来挑战，以促进心脏细胞模型开发的完全可重现方法，以进一步的进步。©2018作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
可注射纳米电极的非谐振动力可以自由移动的小鼠无线深脑刺激
越来越多的可再生能源的使用会导致间歇性发电的更高份额。在本文中，我们开发了Flexies，这是一种新的开源电力系统优化模型，以确定可再生电力发电技术和灵活性技术的成本效率部署。我们在2030年，2040年和2050年的中欧（瑞士，奥地利，法国，德国和意大利）的电力系统案例研究中应用弹性。案例研究表明，由多个天然气存储组成的低碳发电，电池和电力汽油在2050年的成本效益 - 而不是在燃气轮机中燃烧天然气。这样的脱级奖励电源系统可能会提前成本效益，假设碳价格足够高。此外，我们发现，由于电力储存的需求较低，陆上风被优先于高度挥发性太阳能。互连可实现均匀发电技术的更高股份（ON - 和近海风，透明，生物量浪费），并减少对太阳能和存储的需求。因此，与隔离国家的情况相比，互连将总发电量降低了8.2％，系统成本最多将高达16.3％，碳当量排放量最多增加9.0％。最后，我们观察到脱碳化电力系统需要从运营到投资阶段的成本转变，并且总的正常化成本可能高于电力市场价格。因此，可能需要新的机制来激励脱碳化功率系统。
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
文化和进化的BDI代理社会模型
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程，然后由所涉及的代理人评估这些服务，从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡，这些价值观应该具有足够的平衡，可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是，社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型，用于文化进化的代理，以自我调节社会交流过程。
idb invest 的新愿景和商业模式 - NET
根据 IDB 集团之前支持私营部门的经验，IDB Invest 成立后的前 18 个月预计将“立即投入工作”。相反，他们致力于建立团队，并在多元化背景中创造目标统一。4 到 2017 年底，该机构发展势头强劲，到 2020 年初，目标是实现全面整合，然后逐步审慎增长，到 2025 年实现全额资本部署，在此之后，正如在釜山所预测的那样，达到长期可持续的运营水平。5 一场全球疫情彻底改变了这一道路，将 2020 年至 2022 年变成了加速增长的几年，以满足该地区的紧急需求，并且与当前讨论相关的是，将全额资本部署的日期提前了两年，原定于 2023 年底实现。6
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。