21 de ago. de 2024 — 当电 2,(电荷,电路)通过获得或失去 3.(分支,电子)在 n 物体上积累时,电就是 1.((静止,平行)......
因此,下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号,我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据,该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具,可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具,将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中,这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果,根据质量指标:准确性,ROC_AUC和F1评估了创建算法,软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
受气候缓解目标国家的驱动国家,全球大流行后的经济增长和恢复的低成本可再生能源的优先级。很明显,可疑的技术选择会导致更广泛的社会经济利益,这是在将其能源部门朝着更高份额的可再生能源份额过渡到更高份额的国家中所表明的。对更好地理解能源过渡对就业的直接影响的兴趣越来越大,对传统能源部门失去的工作的担忧将对世界各地的决策介绍至关重要。这项研究重点是加速可再生能源的净就业影响,该净摄入量将于2050年到2050年从可再生能源中获得100%的能源,与巴黎协议的雄心勃勃的目标兼容。与电力,热量,运输和脱盐部门相关的直接能源工作从2020年的约5700万增加到到2050年的近1.34亿。可再生能源和可持续技术中的价值链比采摘化石燃料更重要。结果表明,全球能源过渡将对世界各地经济的未来稳定和增长产生积极影响。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法,它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而,虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大,但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里,我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略,为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成,这些微线与大规模微电极阵列(如相机芯片)配对。该系统具有出色的记录性能,通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成,将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下,最清楚的例子是视觉皮层的腹侧(“ What what”)和背(“ Where”)途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今,深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是,尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里,我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题,这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明,当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时,我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外,我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明,应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
为了更好地了解北美和非洲山相关啮齿动物的高海拔高度(海拔3000 m)的功能形态适应,我们使用Microct扫描来获取3D图像和3D形态计量方法来计算内骨体积和颅内长度。这是对北美克里西特小鼠物种的113个低海拔和高海拔种群(两种peromyscus物种,n = 53),以及两个部落的非洲沼泽啮齿动物(五种,五个物种,n = 49)和protaomyini(四种,n = 11)。我们检验了两个不同的假设,即高海拔种群如何在高海拔种群中有所不同:昂贵的组织假设,该假设预测大脑和内部的体积将减少以降低大脑增长和维持大脑的成本;以及脑海中的假设,该假设预测,将作为直接表型效应或适应可容纳大脑肿胀并从而最大程度地减少高度疾病的病理症状的适应性。在校正了颅尺寸的一般异态变化后,我们发现在北美的peromyscus小鼠和非洲层压板(Otomys)大鼠中,高地啮齿动物的核心体积比低较低的啮齿动物较小,与昂贵的组织假设一致。在前组中,peromyscus小鼠,不仅是从高海拔和低海拔的野生捕获的小鼠中获得的,而且还从那些在普通园生实验室条件下从高度或低海拔捕获的父母中获得了颅骨。我们在这些小鼠中的结果表明,脑大小对升高的反应可能具有强大的遗传基础,这反应了相反但对脑量的较弱的影响。这些结果可能表明,选择可以在高海拔高度下减少小型哺乳动物的大脑体积,但是需要进一步的实验来评估该结论的一般性和潜在机制的性质。
这项研究分析了F(Q,t)重力框架内的at Rallatar的物理特征,其中Q是非金属标量表,t是能量量张量的痕迹。静态是黑孔的可行替代品,具有中央的保姆核心,周围的薄外壳和Schwarzschild外观中的动态层,将这两个区域分开。使用Finch-Skea度量,得出了核心和壳的必要场方程,而以色列交界处的条件保持了内部和外部区域之间的无缝连接。这项工作广泛探讨了关键方面,例如能量分布,适当的长度,能量条件,熵和状态参数方程。通过有效的电势,红移,因果关系条件和ADIA-BATIC指数来研究模型的稳定性。我们的结果突出了修饰的重力在维持压力杆的结构生存力和稳定性方面的重要作用。
脉冲神经网络 (SNN) 是神经形态计算的一个分支,目前在神经科学应用中用于理解和建模生物大脑。SNN 还可能用于许多其他应用领域,例如分类、模式识别和自主控制。这项工作提出了一个高度可扩展的硬件平台 POETS,并使用它在大量并行和可重构的 FPGA 处理器上实现 SNN。当前系统由 48 个 FPGA 组成,提供 3072 个处理核心和 49152 个线程。我们使用该硬件实现了多达四百万个神经元和一千个突触。与其他类似平台的比较表明,当前的 POETS 系统比 Brian 模拟器快二十倍,比 SpiNNaker 快至少两倍。
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