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自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
光激发二维钙钛矿中的非平衡晶格动力学
2D金属卤化物钙钛矿是一类新兴的可溶液加工半导体，由于其依赖于厚度和成分的电子可调性、简便的合成和高缺陷容忍度而引起了人们的浓厚兴趣，这使得它们在各种光电应用中具有吸引力。 [1] 这些2D变体是通过有机铵阳离子和金属卤化物八面体自组装成量子阱结构而形成的。 与相关的3D组合物相比，这种维度赋予了电荷载流子的量子限制，并且由于介电屏蔽减少而增加了激子结合能。 [2] 3D组合物中低频声子的数量和室温下的动态无序影响电子-空穴对的介电环境，从而导致电子-声子相互作用，例如电荷载流子屏蔽
估计马兽医服务市场的大小并确定其动态
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ADC的分子药效学：DS-8201A
•患有无法切除或转移性HER2阳性乳腺癌的成年患者，他们在转移性环境中或新辅助或辅助疗法中接受了先前的基于抗HER2的治疗疗法，在6 mos的疾病复发中，在6 mos的完整疗法中复发（destiny-breast01，destiny-breast01，-breast03 trials，-breast03 trials，nct0322224888888888888888888888888888888888888888888888892，NCT） ado-trastuzumab
气候，矿物学和稳定骨料在地理气候梯度沿土壤有机碳动力学
抽象有机物在土壤中的积累被理解为矿物相关（分解，微生物衍生的）有机物与自由颗粒（较少分解的植物衍生）有机物之间的动态。然而，从区域到全球尺度，主要土壤有机碳（SOC）部分的模式和驱动因素尚不清楚，并且与土壤类型之间的子宫遗传学变异保持不佳。在这里，我们将与淤泥和粘土大小的颗粒（S + C），稳定的聚集体（>63μm，SA）和颗粒有机物（POM）相关的SOC与沿着地理气候梯度采样的各种草地表土与颗粒有机物（POM）分开。两种矿物相关的部分（S + C＆SA）对SOC的相对贡献在整个梯度中差异很大，而POM从来都不是主要的SOC分数。稳定的骨料（>63μm）在富含碳 - 富含碳的土壤中成为主要的SOC分数。稳定聚集体中碳的分解程度（>63μm）始终在S + C和POM级分之间，并且没有沿研究梯度变化。相比之下，与S + C分数相关的碳在富含碳 - 贫民土壤中的微生物分解较少。S + C部分中SOC的量与Pedogenic氧化物的含量和质地呈正相关，而与稳定聚集体（>63μM）相关的SOC量与Pedogenic氧化物含量呈正相关，并与温度负相关。我们提出了我们发现的概念摘要，该概念将稳定骨料（>63μm）与其他主要SOC馏分的作用整合在一起，并说明了它们在（土壤）环境梯度之间的重要性变化。
人工智能生态系统的进化动力学
摘要。我们分析了共同参与人工智能 (AI) 的企业和机构的部门和国家系统。除了将 AI 作为通用技术或其特定应用领域的分析之外，我们还借鉴了部门系统的进化分析，并询问“谁在做什么？”在 AI 中。我们提供连接 AI 开发者、制造商和用户的复杂相互依赖模式的细粒度视图。我们区分了 AI 支持、AI 生产和 AI 消费，并分析了企业和社区之间新兴的共同专业化模式。我们发现，人工智能的供应以少数几家大型科技公司为主导，这些公司对人工智能的下游应用（例如搜索、支付、社交媒体）支撑了人工智能最近的大部分进展，同时也提供了必要的上游计算能力（云和边缘）。这些公司在人工智能研究领域主导着顶尖学术机构，进一步巩固了它们的地位。我们发现，只有少数能够数字化和获取高质量数据的公司采用了人工智能，并从中受益。我们考虑了人工智能行业在三个主要地区（中国、美国和欧盟）的不同发展情况，并注意到少数公司正在构建全球人工智能生态系统。我们的贡献是以人工智能为例展示进化思维的演变：我们展示了从国家/部门系统到三螺旋/创新生态系统和数字平台的转变。我们得出了如此广泛的进化理论对理论和实践的影响。
五条鰤幼鱼生长过程中血清IgM水平的动态变化
摘要 免疫球蛋白 (Igs)，也称为抗体，可协调宿主针对外来抗原（包括侵入性病原体）的获得性免疫反应。在鱼类中，IgM 主要存在于血液中，对体液系统免疫和保护宿主免受病原体侵害尤为重要。灭活疫苗是世界各地鱼类中广泛使用的一种主要疫苗，其效力与血清抗体水平直接相关；然而，鱼类血液中循环的全身性 IgM 出现的时间尚未确定。在本研究中，我们使用一种针对 IgM 开发的高灵敏度夹心酶联免疫吸附测定 (ELISA) 检查了日本琥珀鱼幼鱼血清 IgM 水平的动态变化。我们发现，幼鱼血清中的 IgM 浓度在孵化后 (dph) 长达 72 天 (平均值±平均值的标准误差 [SEM]；体重：5.73±0.38 g，标准长度 [SL]：72.2±1.94 mm) 维持在较低水平，但从 79 dph 开始水平显著增加，在 85 dph (体重：14.05±0.92 g，SL：101.1±2.07 mm) 时达到平均值 84.76±9.23 μg/mL。这些结果表明，在幼鱼的早期生长阶段，由 IgM 介导的全身免疫仅部分成熟。目前的发现有助于制定针对幼鱼传染病的有效疫苗接种计划。
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。