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透明质酸酶诱导的基质重塑导致长期突触变化
细胞外脑空间含有水、溶解离子和多种其他信号分子。神经细胞外基质 (ECM) 也是细胞外空间的重要组成部分。ECM 由神经元、星形胶质细胞和其他类型的细胞合成。透明质酸是一种透明质酸聚合物，是 ECM 的关键成分。透明质酸的功能包括屏障功能和信号传导。在本文中，我们研究了酶促 ECM 去除急性期的生理过程。我们发现 ECM 去除剂透明质酸酶会同时触发膜去极化和钙离子急剧流入神经元。在中间神经元中，但在锥体神经元中，ECM 破坏后，自发动作电位激发频率迅速增加。N-甲基-D-天冬氨酸 (NMDA) 受体的选择性拮抗剂可以阻断透明质酸酶依赖性钙离子进入，表明这些受体是观察到的现象的主要参与者。此外，我们还证实，在 ECM 去除的急性期，CA3 至 CA1 突触的 NMDA 依赖性长期增强作用增强。这些发现表明透明质酸是一种重要的突触参与者。
找到能量系统建模的紧密而紧凑的模型
要在2050年实现气候目标，需要准确的能源系统优化（MIP）模型来帮助决策者制定投资计划。为了提高这些MIP模型的准确性，需要在时间和空间维度上进行高分辨率，以及有关能量发生器的运行能力的许多细节。但是，这会导致大规模模型，其中最佳解决方案无法在任何刻薄的计算时间内获得，甚至是使用最佳求解器的超级计算机。因此，研究人员经常寻求计算障碍和准确性之间的正确权衡。仍然忘记，从紧密度和紧凑性方面改善现有模型配方已经可以提高计算速度。如果LP - 放射率更接近MIP模型的凸壳，则配方的紧密度会发生。公式的紧凑性取决于约束矩阵中约束，变量和非零元素的（相对）数量。在我的演讲中，我想分享不同的方法来获取和证明紧密而紧凑的MIP模型，以改善大规模优化问题的计算障碍，并就我们如何自动进行更广泛的规模进行讨论，并就我们如何更自动地进行此操作。
人工智能，数学建模和
提交：11/26/2024出版日期：12/26/2024 Julius Kahoru Yassaki Filho 1和ValéririaDeFátimaMaciel Cardoso Brum 2。摘要本文的主要目的是验证小学七年级使用人工智能，数学建模和解决问题的潜力。人工智能是当前的主题，因此，在学校环境中验证该工具的可能性非常重要，在本文中，在学习数学方面非常重要。为此，详细阐述了一个教学序列，该序列始于向技术工具的学生展示，一些问题要解决的问题，一些可以建模的气候情况以及它们对结果的建模和表现。这项活动是由五个学生组成的五名学生，来自雅利哥港大都会地区一所公立学校的七年级。在此学校级别的学生的选择是，在此阶段引入了代数的内容，概念范式和数学抽象的突破时刻，这是一个巨大的挑战，对于当前一代人所知，这是一个巨大的挑战，它是由敏捷性，好奇心，独立性，难以集中，由技术和连接更多的理论经验而驱动的，这是一个众所周知的alpha代表。另一方面，AI可以使学生不努力解决拟议的练习，从而损害他们的学习。关键字：人工智能。数学建模。一级的方程式。这项研究导致了一些有关使用该工具的相关发现，鼓励学生参与数学课程，有助于教学的个性化，支持从具体的手术阶段到正式手术阶段的过渡，根据PIAGET的遗传认识论，必须对数学的使用进行验证，并在智力上进行验证，因为人为的依赖，并且可以使其成为依赖的依赖，并且最终可以使其成为错误的依赖，并最终可以犯错，并最终会遇到错误，最终是错误的。没有教师监视。
SifA 介导的含沙门氏菌液泡重塑通过促进营养物质可及性防止细菌休眠
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下提供的（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2025 年 1 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631959 doi：bioRxiv 预印本
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。同时，D
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。与此同时，深度加固学习（DRL）在优化Wi-Fi网络性能方面已显示出重大改进。Wi-Fi优化问题对于数学上的模型来说是高度挑战性的，DRL方法可以绕过复杂的数学建模，而GDMS在处理复杂的数据建模方面表现出色。因此，将DRL与GDM相结合可以相互增强其功能。Wi-Fi网络中当前的MAC层访问机制是分布式协调函数（DCF），它在大量端子中大大降低了性能。在这项研究中，我们提出了深层扩散确定性策略梯度（D3PG）算法，该算法将扩散模型与深层确定性策略梯度（DDPG）框架集成在一起，以优化Wi-Fi网络性能。据我们所知，这是在Wi-Fi性能优化中应用这种集成的第一项工作。我们提出了一种基于D3PG算法的共同调整争议窗口和聚合框架长度的访问机制。通过模拟，我们证明了这种机制在密集的Wi-Fi方案中显着优于现有的Wi-Fi标准，即使用户数量急剧增加，也保持了性能。
用于将基因型映射到合成微生物群落功能的数据驱动建模框架
1 威斯康星大学麦迪逊分校生物化学系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 2 杜克大学生物医学工程系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 3 系统生物学研究所，美国华盛顿州西雅图 98109 4 华盛顿大学分子工程研究生课程，美国华盛顿州西雅图 98195 5 华盛顿大学生物工程系，美国华盛顿州西雅图 98195 6 华盛顿大学基因组科学系，美国华盛顿州西雅图 98195 7 华盛顿大学电子科学研究所，美国华盛顿州西雅图 98195 8 威斯康星大学麦迪逊分校化学与生物工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 9 威斯康星大学麦迪逊分校细菌学系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 10 威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系美国威斯康星州麦迪逊 53706
对盐孢胺的结构见解介导的抑制人类20S蛋白酶体
1赫尔蒂大脑健康研究所，t'ubingen大学，72076 t ubingen，德国2 t'ubingen ai中心，德国72076 t'ubingen，德国3 Champalimaud中心，Champalimaud基金会，Champalimaud Foundation，Champalimaud Foundation，1400-038，1400 - 038 VIB-Neuroelectronics Research Flanders (NERF), Belgium 6 Department of Computer Science, KU Leuven, 3001, Leuven, Belgium 7 Department of Electrical Engineering, KU Leuven, 3001, Leuven, Belgium 8 Sorbonne Universit´e, INSERM, CNRS, Institut de la Vision, 75012 Paris, France 9 Baylor College of Medicine, Houston,美国德克萨斯州德克萨斯州77030，美国10眼科部，拜尔斯眼科研究所，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州94303，加利福尼亚州，美国11号，美国11经验推断，Max Planck Intelligent Systems，72076 T ubingen，德国，德国72076 t'ubingen +通信
人工智能驱动的诺贝尔飞跃
在研究世界中，2024年将被记住为诺贝尔人人工智能奖（AI）。物理学的一种，授予约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）的基本发现和发明，使机器学习能够使用人工神经网络，已密封物理学与信息科学之间的联系，现在在经过50多年的富有成果的互动之后，现已正式在强烈的跨学科边界领域上进行正式交配（人工互动，2024年，2024年）。更具体地说，将AI连接到生物分子建模涉及授予David Baker的诺贝尔化学奖，用于计算蛋白质设计，Demis Hassabis和John Jumper用于蛋白质结构预测。许多统计数据说明了人工智能在生物模型领域的影响。在科学文献数据库中进行了与AI相关的关键字相关的与计算机建模相关的询问可得出约120,000个结果（如果搜索仅限于摘要，则结果约为6,000个结果，如图1所示）。从2018 - 19年开始观察到的指数上升是诺贝尔的序幕，大约与两个软件套件的外观Alphafold（Senifor et al。，2019）和Rosettafold（Humphreys等，2021）相吻合，该方法实现了蛋白质折叠和蛋白质折叠和蛋白质设计方法的方法。在奖励研究仅几年后获得诺贝尔奖非常罕见，但肯定不是偶然的。基于同源性建模的蛋白质结构预测的方法是从1990年代开始的，并在流行中实施
BOARD-AI：一种用于系统工程的目标感知建模界面，结合机器学习和计划识别
纸和笔仍然是系统工程师用来捕捉系统模型的最常用工具。它们提高了生产力并促进了协作和创造力，因为用户不需要遵守计算机辅助系统工程 (CASE) 工具中通常用于系统建模的正式符号。然而，将白板上绘制的模型数字化到 CASE 工具中仍然是一项困难且容易出错的活动，需要工具专家的知识。在过去十年中，从符号推理转向机器学习已成为许多领域提高软件应用程序性能的自然选择。自然素描和在线识别领域也不例外，大多数现有的素描识别器都依赖于预先训练的符号集来增加对识别器结果的信心。然而，这种性能的提高是以信任为代价的。缺乏信任直接源于神经网络结果缺乏可解释性，这阻碍了系统工程团队对其的接受。解决方案不仅应兼具性能和稳健性，还应赢得人类用户的毫无保留的支持和信任。虽然文献中的大多数作品都倾向于性能，但需要更好地将人类感知研究纳入方程式以恢复平衡。本研究提出了一种用于自然素描的方法和人机界面，使工程师能够使用交互式白板捕获系统模型。该方法结合了符号人工智能和机器学习的技术，以提高性能，同时不影响可解释性。该方法的关键概念是使用经过训练的神经网络在全局识别过程的上游将手写文本与几何符号分离，并使用合适的技术（OCR 或自动规划）分别识别文本和符号。该方法的主要优点是它不依赖任何其他交互方式（例如虚拟键盘）来注释具有文本属性的模型元素，并且保留了建模助手结果的可解释性。用户实验验证了界面的可用性。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
最近，人们开发了不同的全脑计算模型来研究与大脑机制相关的假设。其中，动态平均场 (DMF) 模型尤其引人注目，它结合了通过平均场方法扩展的生物物理现实模型和多模态成像数据。然而，DMF 模型广泛使用的一个重要障碍是，当前的实现在计算上成本高昂，仅支持对考虑不到 100 个大脑区域的大脑分区进行模拟。在这里，我们介绍了一种高效且易于理解的 DMF 模型实现：FastDMF。通过利用分析和数值方面的进步（包括对反馈抑制控制参数的新型估计和贝叶斯优化算法），FastDMF 绕过了以前实现的各种计算瓶颈，提高了可解释性、性能和内存使用率。此外，这些进步使 FastDMF 能够将模拟区域的数量增加一个数量级，这一点已通过与 90 和 1,000 个区域划分的 fMRI 数据的良好拟合得到证实。这些进展为广泛使用基于生物物理的全脑模型开辟了道路