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大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
有越来越多的研究项目，其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑，以更好地了解其工作方式。让我们引用：例如：欧洲的人类脑项目（1），通过疾病研究的综合神经技术（脑/思想）（7）或统一国家的大脑倡议（25）进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法（34），它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（14），其中皮质桶已成功地进行了相似，但仅限于约10个5个神经元。，人脑含有大约10个11个神经元，而像marmosets（7）这样的小猴子有6×10 8神经元（22）和一个较大的猴子，例如
ISAM-MTL：具有可识别峰值和关联内存网络
EEG中的跨主题变异性降低了当前深度学习模型的表现，限制了脑机构界面（BCI）的发展。本文提出了ISAM-MTL，这是一种基于可识别峰值的多任务学习（MTL）EEG分类模型（IS）代表和关联内存（AM）网络。所提出的模型将每个受试者的脑电图分类视为一项独立任务，并利用跨主题数据训练来促进跨受试者的特征共享。ISAM-MTL由一个尖峰功能提取器组成，该提取器可在受试者和特定主题的双向关联内存网络中掌握共享特征，该功能受HEBBIAN学习训练，以实现高效且快速的主体内部EEG分类。iSAM-MTL将学习的尖峰神经代表与双向缔合记忆进行了交叉主体EEG分类。模型标记引导的变异推断对可识别的尖峰表示，增强了分类精度。在两个BCI竞争数据集上的实验结果表明，ISAM-MTL提高了跨主体EEG分类的平均准确性，同时降低受试者之间的性能差异。该模型进一步表现出少数射击学习和可识别的神经活动的特征，从而实现了BCI系统的快速且可解释的核心。
论与工具相关动作理解有关的大脑功能网络
工具使用技能代表了人类进化过程中重大的认知飞跃，在复杂技术的出现中发挥着至关重要的作用。然而，这些能力背后的神经机制仍存在争议。在这里，我们用 fMRI 探索涉及工具相关动作理解的功能性大脑网络。参与者在三种条件下观看了描绘动作一致（例如，钉子-锤子）和动作不一致（例如，围巾-锤子）物体-工具对的图像：语义（识别之前在对中见过的工具）、机械（评估对的可用性）和控制（查看没有明确任务的对）。在观察这些对的过程中，基于任务的左脑功能连接在不同条件下有所不同。与对照相比，语义和机械条件均表现出背侧（楔前叶）和腹背（下额叶）区域的共同激活。然而，语义条件调动了内侧和后颞叶区域，而机械条件调动了下顶叶和后颞叶区域。此外，在区分动作一致和动作不一致对时，激活了广泛的额颞神经回路。这些发现支持了最近将工具相关动作理解视为语义和机械知识的综合产物的说法。此外，它们强调了左下顶叶和前颞叶如何分别被视为物理和概念知识跨模态整合的枢纽。
量子网络上的多方通信
量子网络领域目前是量子技术的主要研究领域。各个层面的研究都在进行中。在理论层面，要描述量子网络的特征并定义适当的优点。在实施层面，要定义应用于全球网络的协议规范。在具体层面，要真正构建量子网络。量子通信中最简单的行为之一，即单个二分纠缠态的分布，已经得到了深入研究，因为它是一个简单的问题，易于描述、模拟和实施。它对于一个突出的量子网络应用也很有用：加密密钥的安全分发。然而，量子网络的用途远不止于此。现实的量子网络理论应该考虑到全球网络上将发生的多个同时分布。完整的量子网络理论应该考虑多分纠缠态的分布，因为它们对于许多量子信息应用（如秘密共享）都很有用。因此，要充分利用量子网络，就需要研究多部分状态在量子网络上的同步分布。在本文中，我们报告了该领域的几项进展。我们首先研究了通过使用纠缠梳理和量子态合并在渐近状态下对先前分布的资源进行回收。然后，我们使用一种在量子信息中使用的特殊形式，即矩阵积状态形式，研究并解决了基本网络瓶颈问题。利用这个结果，我们使用张量网络形式来描述量子态的分布。我们还使用这种形式来描述一类广泛的经典分布协议。我们利用这种相似性将经典相关性在经典网络上的分布与量子态在量子网络上的分布进行比较。我们展示了经典协议的存在，这意味着量子协议的存在，但反之则不然。我们还使用图状态形式和一点图论，构建了在量子网络上分布特定类别的状态（如图状态和 GHZ 状态）的协议。最后，我们在更现实的环境中实现了先前的协议，并参与了量子网络模拟器 QuISP 的多部分特征的制定。我们还旨在向广大受众普及和传播量子信息的概念。我们报告了基于量子光学的视频游戏的创建，为现有的普及游戏学增添了新的内容。为了开发它，我们使用了游戏化学习文献中已知的几种机制，并将测试其对广大受众的影响
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表型驱动的方法通过分析将患病与健康状态区分开的表型特征来鉴定遇到疾病的化合物。这些方法可以指导发现有针对性的扰动，包括小分子药物和遗传干预措施，这些扰动将疾病表型调节针对更健康状态。在这里，我们介绍了PDGRAPHER，这是一种因果启发的图形神经网络（GNN），旨在预测能够逆转疾病表型的能够逆转脑臂（一组治疗靶标）。与学习扰动如何改变表型的方法不同，Pdgrapher解决了直接预测实现所需响应所需的急性的信息问题。pdgrapher是一种将疾病细胞态嵌入基因调节或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的GNN，学习了这些状态的潜在表示，并确定最佳的组合扰动，最有效地将患病的状态转移到该潜在的潜在水平内所需的身影状态。在具有化学性能的九种细胞系中的实验中，PDGRAPHER鉴定出比竞争方法高达13.33％的有效脑扰手，并获得了高达0.12的归一化折扣累积增益，以高达0.12个，以分类治疗靶标。它还在十个遗传扰动数据集上表现出竞争性能。PDGRAPHER的一个主要优势是其直接的预测范式，与传统上在表型驱动的研究中构成的间接和计算密集型模型相反。与现有方法相比，这种方法可加速训练高达25倍。pdgrapher提供了一种快速的方法，用于识别触觉扰动和推进表型驱动的药物发现。
tidhy：通过超网络的时间尺度解散，从混合观察中学习同时动态
神经活动和行为来自多个并发的时变系统，包括神经调节，神经状态和历史；但是，大多数当前方法将这些数据建模为具有单个时间尺度的一组动力学。在这里，我们通过Hy Pernetworks（Tidhy）开发了Ti Mescale d emixing，作为一种新的计算方法，用于建模临时数据，将它们分解为多个同时的潜在动力学系统，这些动力系统可能跨越刻板级的阶数不同的时间表。具体来说，我们训练一个超网络以动态重新重新获得潜在动力学的线性组合。此方法可以实现准确的数据重建，收敛到真正的潜在动力学并捕获多个变化的时间尺度。我们首先证明Tidhy可以从包含多个独立开关线性动力学系统的合成数据中删除动力学和时间尺度，即使观察结果混合在一起。接下来，使用模拟的运动行为数据集，我们表明tidhy准确地捕获了运动运动学的快速动力学和不断变化的地形的缓慢动力学。最后，在开源的多动物社会行为数据集中，我们表明用Tidhy提取的关键点轨迹动力学可用于准确识别Multiple小鼠的社交行为。综上所述，Tidhy是一种强大的新算法，用于将同时的潜在动力系统与不同的计算域应用。
有关使用机器学习以进行光学传输网络中传输估计质量的调查
摘要 - 从源到目的地节点的光信号的传输质量（QOT）是光传输网络中设计工程和服务提供的基石。最近的研究已转向机器学习（ML）技术，以提高QOT估计的准确性。在本文中，我们根据其范围对研究进行了调查，并将研究分为类别。因此，我们区分了基于ML的四类解决方案：i）检查LightPath的可行性，II）估计LightPath的QoT，iii）增强现有的分析模型，iv）改善模型的概括。我们根据ML算法，模型的输入/输出，数据源和性能评估来描述每个类别中提出的解决方案。在实际领域中部署基于ML的解决方案并不直接，并且提出了一些挑战。因此，我们还从操作员的角度讨论了这些解决方案对实地部署的潜力。
贝叶斯网络的优化量子电路表示
摘要：近年来，人们对量子机器学习的兴趣日益高涨，研究人员积极开发利用量子技术的力量解决各个领域高度复杂问题的方法。然而，由于量子资源有限和固有噪声，在有噪声的中间量子设备 (NISQ) 上实现基于门的量子算法面临着显著的挑战。在本文中，我们提出了一种在量子电路上表示贝叶斯网络的创新方法，专门用于应对这些挑战。我们的目标是最大限度地减少在量子计算机上实现量子贝叶斯网络 (QBN) 所需的量子资源。通过精心设计动态电路中的量子门序列，我们可以优化有限量子资源的利用率，同时减轻噪声的影响。此外，我们提出了一项实验研究，证明了我们提出的方法的有效性和效率。通过在 NISQ 设备上进行模拟和实验，我们表明我们的动态电路表示显著降低了资源需求并增强了 QBN 实现的稳健性。这些发现凸显了我们的方法的潜力，为量子贝叶斯网络在当前可用的量子硬件上的实际应用铺平了道路。
6D姿势估计未见物体的工业增强现实
土地利用变化和气候变化被认为是当前生物多样性下降的两个主要驱动力。保护区有助于保护景观免受其他拟人化障碍，并在正确设计后可以帮助物种应对气候变化的影响。当旨在保护区域生物多样性而不是保护焦点物种或景观元素时，受保护区需要覆盖区域生物多样性的代表性，并在功能上连接，从而促进网络中受保护区域中的个体移动，以最大程度地提高其有效性。我们开发了一种方法来定义有效的保护区，以生态代表性和功能连通性作为标准在区域网络中实施。我们在加拿大Que´bec的Gaspe'sie地区说明了这种方法。我们使用基于个体的模型模拟了濒临灭绝的大西洋天际驯鹿人群（rangifer tarandus caribou）的运动，以确定基于这种大型哺乳动物的功能连通性。我们创建了多个保护区网络方案，并评估了其生态反映性和对当前条件的功能连接性。我们选择了最有效的网络方案的子集，并提取了其中包括的保护区域。生态代表性与创建网络的功能连接之间的权衡。在最有效的网络中反复选择了可用的区域。最大化生态代表性和功能连通性的保护区代表了在有效保护区域网络中实施的合适区域。这些领域确保了该区域生物多样性的代表样本被网络涵盖，并最大程度地提高了保护区域之间和内部的随着时间的流动。
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AFOLU Agriculture, Forestry, and Other Land Use BAU Business As Usual BBL Billion Barrel s BCM Billion Cubic Meters BOO Build Own Operate BOOT Build Own Operate Transfer BOT Build Operate Transfer CAPEX Capital Expenditure CCS Carbon Capture and Storage CNG Compressed Natural Gas CO2 Carbon Dioxide CRN Customer Reference Number CSP Concentrated Solar Power DCF Discounted Cash Flow DSO Distribution System Operators EBRD European Bank for Reconstruction and Development ECA Export Credit Agencies EGAS Egyptian Natural Gas Holding Company ESIA Environmental Social and Impact Assessment EIB European Investment Bank EMRC The Energy and Minerals Regulatory Commission FSU Floating Storage Unit FSRU Floating Storage and Regas Unit GDZ Gas Distribution Zones GHG Greenhouse Gas HDD Horizontal Directional Drilling HSE Health, Safety and Environment HGV Heavy Goods Vehicles I&C Industrial & Commercial IFC International Finance Corporation IGEM Institution of Gas Engineers & Managers IPP Independent Power Producer IRR Internal Rate of Return JGTP Jordan Gas Transmission Pipeline Kg Kilogram Ktoe Kilo Tonnes of Oil Equivalent kWh Kilowatt Hour LDC Local Distribution Company LLCR Loan Life Cover Ratio LNG Liquefied Natural Gas LPG Liquefied Petroleum Gas MEMR Ministry of Energy and Mineral Resources MMBtu Million British thermal units每天MMSCF/D百万标准立方英尺MTPA每年MTPA百万吨