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通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
文章：Mahmood, H. orcid.org/0000-0001-7159-0368、Shaban, M.、Rajpoot, N. 等人（另外 1 位作者）（2021 年）基于人工智能的头颈癌诊断方法：概述。英国癌症杂志，124 (12)。第 1934-1940 页。ISSN 0007-0920
背景：本文回顾了最近采用人工智能/机器学习 (AI/ML) 方法通过自动图像分析对头颈癌 (HNC) 进行诊断评估的文献。方法：通过 OVID、EMBASE 和 Google Scholar 使用 MEDLINE 进行电子数据库搜索，以检索使用 AI/ML 对 HNC 进行诊断评估的文章 (2009 – 2020)。对使用的 AI/ML 方法或成像方式没有任何限制。结果：共确定了 32 篇文章。HNC 部位包括口腔 (n = 16)、鼻咽 (n = 3)、口咽 (n = 3)、喉 (n = 2)、唾液腺 (n = 2)、鼻窦 (n = 1)，五项研究研究了多个部位。成像方式包括组织学 (n = 9)、放射学 (n = 8)、高光谱 (n = 6)、内窥镜/临床 (n = 5)、红外热 (n = 1) 和光学 (n = 1)。两项研究使用了临床病理学/基因组数据。22 项研究 (69%) 采用了传统 ML 方法，8 项研究 (25%) 采用了深度学习 (DL)，2 项研究 (6%) 采用了这些方法的组合。结论：越来越多的研究探索 AI/ML 在使用一系列成像方式辅助 HNC 检测方面的作用。这些方法可以达到很高的准确度，可以超越人类在数据预测方面的判断能力。需要进行大规模多中心前瞻性研究，以帮助部署到临床实践中。
2021 年下半年，斯洛伐克经济复苏放缓，因为全球供应瓶颈比预期更具破坏性，
2021 年中，随着 COVID-19 防控措施的放松，私人消费大幅反弹。然而，秋季以来感染病例的复发，加上疫苗接种率低，预计将在 2021 年底损害国内支出，并在整个 2022 年第一季度继续拖累国内需求。奥密克戎浪潮的范围可能会通过增加病假和隔离义务对劳动力供应产生暂时的不利影响。疫情相关的不确定性和持续的供应链中断预计将推迟私人投资的复苏，而由于通胀上升导致的实际收入增长放缓，消费也可能受到削弱。在这次暂时的中断之后，预计国内需求将在预测期内的剩余时间内恢复强劲扩张，因为家庭和企业的支出将赶上危机前的水平。通过下一代欧盟资助的加速公共投资将提供额外的增长刺激。
纤维束成像中的瓶颈问题 - -ORCA - 卡迪夫大学
图 1 命名法。两个束，即 UF 和 IFOF，用于突出显示体素（a – e）和体素内的固定单元的分类。a 和 b 中的体素是单固定单元体素和单束体素以及单束固定单元的示例。由于 UF 和 IFOF 在体素 c 中分歧，因此这是多固定单元体素和多束体素的示例，其中一个固定单元被归类为单束固定单元，另一个被归类为多束固定单元。体素 d 突出显示 IFOF 的扇形化，这导致多固定单元体素和单束体素，并且两个固定单元都是单束固定单元。最后，IFOF 和 UF 都以相同的方向穿过体素 E，因此体素 e 是一个单方向体素，但也是一个多束体素，也是一个多束固定体素。这个固定体素，以及这个体素，代表了纤维束成像的瓶颈
引用本文：Cavalieri S、Philippine DM、Ottini A、Bergamini C、Resteghini C、Colombo E 等。头颈部鳞状细胞癌的免疫治疗
复发/转移性 (R/M) 头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的预后不佳，这促使细胞毒性癌症治疗以外的治疗方法领域取得了最新进展。近年来，对基因组格局的了解越来越深入，以及即将发布的 HNSCC 免疫治疗新数据已导致免疫系统治疗靶向成功。免疫检查点抑制剂 (ICI) 改变了 R/M 患者的治疗现状，甚至在早期疾病中也可能发挥潜在作用。这项工作的目的是总结免疫治疗在临床实践中对 R/M HNSCC 的作用，并展望未来前景。本文介绍了其他 R/M 头颈部癌症（如甲状腺癌、唾液腺癌、鼻咽癌、鼻窦癌和睾丸核蛋白 (NUT)）的最新免疫治疗结果。
发现头颈癌的药物再利用候选药物：系统药物基因组学数据分析的见解
目前缺乏针对头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的有效治疗选择。我们利用 PRISM 再利用数据集中用 4,518 种化合物筛选的 28 种 HNSCC 细胞系的药物反应和基因组数据来发现用于 HNSCC 的再利用药物候选物。总共确定了 886 种活性化合物，包括 418 种靶向癌症化合物、404 种非肿瘤化合物和 64 种化疗化合物。靶向癌症化合物中作用机制最强的类别包括 PI3K/AKT/MTOR、EGFR 和 HDAC 抑制剂。我们已将 36 种具有丰富杀伤活性的化合物列入候选名单，用于 HNSCC 的再利用。综合分析证实，EGFR 配体（AREG、EREG、HBEGF、TGFA 和 EPGN）的平均表达与奥希替尼敏感性相关。发现新的假定反应生物标志物（包括参与免疫信号传导和细胞周期的生物标志物）分别与 MEK 抑制剂的敏感性和耐药性有关。我们还开发了一个 RShiny 网页，以促进交互式可视化，从而为 HNSCC 药物再利用提供进一步的假设生成。我们的研究提供了丰富的 HNSCC 药物敏感性资料参考数据库，为探索优先候选药物中的潜在反应生物标志物提供了机会。我们的方法还可以揭示其他癌症药物再利用的见解。
瓶颈：原因和宏观经济影响
近期，原材料、中间制成品和货运方面的瓶颈最为严重。原材料价格大幅上涨，因为出现短缺，企业争相确保供应，随后随着生产增加或需求下降，价格突然下跌（图 1，第一面板）。在制造业，某些需求旺盛的计算机芯片价格大幅上涨，迫使一些客户暂停生产，另一些客户建立预防性库存以维持生产。与此同时，亚洲和北美之间的贸易运输成本飙升（第二面板），交货时间延长。船只被迫排队数天才能进入港口，堵塞了整个供应链的配送。卡车和空运价格也飙升，劳动力短缺加剧了这种情况。
头部和颈部癌的蛋白质网络图揭示了PIK3CA突变药物敏感性
为了表征HNSCC的蛋白质蛋白质间相（PPI）景观，我们基于从HNSCC肿瘤的癌症基因组图谱分析中鉴定出的分子途径选择了蛋白质。基于具有相对点突变的基因或与HNSCC的先前发表的关联添加了其他细节。pik3ca（编码腓骨phoinonositide 3-激酶的α催化亚基的基因）是HNSCC中最常见的突变癌基因，尽管研究了一些规范性突变，但许多非骨突变的理解较少。我们对三个细胞系进行了质谱净化 - 质谱法（AP-MS）分析，用于HNSCC中经常改变的31个基因以及16个PIK3CA突变。两条线是HNSCC细胞系，带有HNSCC患者的RNA谱曲线，一条是食管，非肿瘤性细胞系。
信息瓶颈作为SSVEP- ...
在这项研究中，提出了信息瓶颈方法作为稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCI）的优化方法。信息瓶颈是一种信息理论优化方法，可在保留有意义的信息和压缩之间解决问题。它在机器学习中的主要实际应用是表示学习或特征提取。在这项研究中，我们使用信息瓶颈来为BCI找到最佳的分类规则。这是信息瓶颈的新颖应用。此方法特别适合BCIS，因为信息瓶颈优化了BCI传输的信息量。稳态视觉诱发的基于潜在的BCI经常使用非常简单的规则进行分类，例如选择与最大特征值相对应的类。我们称此分类为Arg Max分类器。这种方法不太可能是最佳的，在这项研究中，我们提出了一种专门设计的分类方法，以优化BCIS的性能度量。这种方法比标准机器学习方法具有优势，该方法旨在优化不同的措施。在两个实验的两个公开可用数据集上测试了所提出的算法的性能。我们使用标准功率频谱密度分析（PSDA）和规范相关分析（CCA）在一个数据集上的特征提取方法，并表明当前方法的表现优于该数据集的大多数相关研究。在第二个数据集上，我们使用与任务相关的组件分析（TRCA）方法，并证明所提出的方法在使用少量类时，根据信息传输率，标准ARG最大分类规则优于标准ARG最大分类规则。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。 该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。 它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。
双向运动蛋白-5 CIN8的细胞内功能和运动特性受颈接头对接
摘要在这项研究中，我们分析了双向S. cerevisiae jinesin-5 Motor，CIN8的颈链（NL）变体的细胞内功能和运动特性。我们还通过建模 - 在NL对接过程中检查了H键的配置。只要在n束束位置处的保守的骨干H键（提议稳定NL的对接构象）仍然完好无损，稳定的H键数量会导致部分功能变体。 消除这种保守的H键导致产生非功能性CIN8变体。 令人惊讶的是，通过通过加上端端的定向运动蛋白-5 EG5替换NL CIN8产生的N-LATCH位置的其他H键稳定，也产生了非功能性变体。 在CIN8中存在的N-LATCH ASPARAGINE用甘氨酸的单个替代>中，如CIN8中所存在，消除了额外的H键稳定化并挽救了功能缺陷。 我们得出的结论是，NL对接过程中的确切的N闩锁稳定对于双向驱动蛋白-5 CIN8的功能至关重要。稳定的H键数量会导致部分功能变体。消除这种保守的H键导致产生非功能性CIN8变体。令人惊讶的是，通过通过加上端端的定向运动蛋白-5 EG5替换NL CIN8产生的N-LATCH位置的其他H键稳定，也产生了非功能性变体。在CIN8中存在的N-LATCH ASPARAGINE用甘氨酸的单个替代>中，如CIN8中所存在，消除了额外的H键稳定化并挽救了功能缺陷。我们得出的结论是，NL对接过程中的确切的N闩锁稳定对于双向驱动蛋白-5 CIN8的功能至关重要。