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人类因年龄依赖性死亡模式的决定因素
无论微生物毒力如何（即全球感染率比），年龄通常会使未接种疫苗的人类感染导致死亡的流行。识别出四种死亡模式：流行感染的常见U-和L形曲线以及大流行感染的独特W-和J形曲线。我们建议这些模式来自不同的人类遗传和免疫学决定因素。在该模型中，是（1）影响对原发性感染的免疫力的（1）在生命早期和相关基因型或其表型（包括自动抗体）的相互作用，在生命的后期表现出来，并且（2）自适应的发生和跨性别模式，是自适应的生命和跨性行为，是自适应的生命和持久性的，这是人类的初级或持续性，而造成了原发性或持续性，而造成了原始的疾病，则是造成的。从感染中。
从全基因组 DNA 甲基化模式中获取见解
甲基化等表观遗传机制可以影响基因表达，并在适应当地环境条件方面发挥关键作用，从而引入物种内的非遗传变异性。在这里，我们使用简化表示亚硫酸氢盐测序方法 (RRBS)，比较了三个欧洲棕熊种群的血液和肌肉中的甲基化模式。我们的结果清楚地表明，除了组织驱动的分歧之外，三个种群的甲基化模式明显不同。差异甲基化位点可能与涉及发育和解剖分化的基因组特征有关，遍布整个熊基因组。这一发现支持了先前的研究，即改变发育途径在塑造具有潜在适应性意义的表型新颖性方面发挥着作用。我们的研究结果强调了在研究野生非模型生物时纳入表观遗传方法的重要性和有效性。研究表观基因组对于那些基因组多样性已严重丧失的濒危种群尤其重要。
对电动汽车使用模式和充电基础设施需求的大规模实证研究
随着全球电动汽车（EV）采用的加速，对经验使用和充电模式的颗粒状分析仍然很少。本研究对160万辆电动汽车进行了独特的大规模经验检查，其中包括广泛的车辆类型 - 私人，出租车，租赁，官方，公共汽车和特殊目的车辆 - 遍布超过8.54亿个驾驶和充电活动的七个主要城市。我们的发现在电动汽车使用，电池能量和充电行为方面阐明了显着的城市差异。白天的高功率充电在所有车辆类型的电网上均高负载，尤其是从包括服务的车辆，包括出租车，租车和公交车。最大载荷也是城市中心中最高的。我们对大规模EV使用的研究为开发基础设施，管理能源电网和提供灵活性服务提供了关键见解，这对于未来运输生态系统的发展至关重要。
瞬时不稳定性和反应性模式在扩散 -
传统上，关于反应扩散和趋化系统模式形成的研究集中在渐近稳定性上，以解释模式的出现。在[11]中，作者分析了线性化系统的渐近趋化性扩散不稳定产生的模式的现象学，并研究了趋化项的不同作用：增强已经存在的图林不稳定或促进稳定同质平衡模型的不稳定发作时，是在增强稳定的不稳定的过程中。在该论文中，作者研究了雅各布在没有扩散的情况下的初始瞬态不稳定（如其反应性所检测到）是否仍然是线性化系统渐近不稳定性的必要条件，例如相应的纯扩散模型。
自动识别特定局部皮质折叠模式
对局部皮质折叠模式的研究表明，其与精神疾病以及认知功能存在关联。尽管目前已有可视化 3D 皮质折叠的工具，但手动分类局部脑沟模式仍然是一项耗时且繁琐的任务。事实上，折叠的 3D 可视化有助于专家识别不同的脑沟模式，但折叠变异性非常高，以至于区分这些模式有时需要定义复杂的标准，这使得手动分类变得困难且不可靠。但是，评估这些模式对皮质功能组织的影响可能会受益于对大型数据库的研究，尤其是在研究罕见模式时。本文提出了几种自动分类折叠模式的算法，以便扩展和确认此类大型数据库上的形态学研究。提出了三种方法，第一种方法基于支持向量机 (SVM) 分类器，第二种方法基于非局部图像块估计器评分 (SNIPE) 方法，第三种方法基于 3D 卷积神经网络 (CNN)。这些方法足够通用，适用于各种折叠模式。它们在两种目前没有自动识别方法的模式上进行了测试：前扣带皮层 (ACC) 模式和电源按钮标志 (PBS)。这两种 ACC 模式几乎同样存在，而 PBS 在一般人群中是一种特别罕见的模式。提出的三种模型在 ACC 模式分类中实现了大约 80% 的平衡准确率，在 PBS 分类中实现了大约 60% 的平衡准确率。基于 CNN 的模型由于其执行速度快，更适合 ACC 模式分类。然而，基于 SVM 和 SNIPE 的模型在管理 PBS 识别等不平衡问题方面更有效。
预计每学期开设的课程 机器人与自主系统 以下课程表基于历史模式和预期安排。
课程编号 课程名称 先修课程* 夏季 秋季 春季 525.610 机器人系统的微处理器 525.637 强化学习基础 O 525.642 使用 VHDL 进行 FPGA 设计 O VL/O VL/O 525.645 现代导航系统 OO 525.661 无人机系统与控制 525.609 OO 525.728 检测与估计理论 525.614 VL O 525.777 控制系统设计方法 525.666, 525.609 IP（奇数） 535.622 机器人运动规划 OO 535.630 机器人运动学与动力学 OO 535.642 机械工程控制系统 O 535.645 数字控制与系统应用 535.642 O 535.724 机器人动力学和航天器 O 535.726 机器人控制 535.630 IP 535.741 最优控制与强化学习 535.641 O 605.716 复杂系统的建模与仿真 VL 605.724 应用博弈论 O 605.745 不确定性下的推理 O 625.615 优化简介 OO 625.741 博弈论 625.609*, 625.603* O (偶数) 625.743 随机优化与控制 625.603* VL (奇数) 665.645 机器人人工智能 VL VL VL 665.681 传感系统的应用 AS.110.109, 605.206 VL VL VL 665.684 机器人系统开发685.621, 535.641, 605.613, 535.630 VL VL VL
人类运动单位放电模式揭示了跨收缩水平向运动神经元的神经调节和抑制驱动的差异
所有电动机命令都会收敛到电动机单元（MUS），这些电动机将信号转移到肌肉纤维的机械作用中。由于离子（兴奋性/抑制性）和代谢性（神经调节）输入的组合，此过程是高度非线性的。神经调节输入有助于树突持续的内向电流，这引入了MU放电模式中的非线性，并为运动命令的结构提供了见解。在这里，我们研究了神经调节的相对贡献和抑制模式，以最大70％的收缩力调节人MU排出模式。利用从三种人体肌肉（胫骨前 - TA，ta和巨大的外侧和内膜）鉴定出的MU排出模式，我们表明，随着收缩力增加，发作偏移率滞后率（ΔF）增加了升级的MU放电模式，而s升则增加了线性，并较低。在后续实验中，我们证明了增加δF的观察结果和更线性的上升MU放电模式，即使在收缩持续时间和力率增加时，也可以保持更大的收缩力。然后，我们使用在硅运动神经池中高度逼真的逆转ta Mu放电模式来证实人类记录中推断出的生理机制。我们证明了一个严格的限制性解决方案空间，通过这种空间，只有通过增加的神经调节和更相互的互惠来重新创建收缩力引起的实验获得的MU放电模式的变化（即推扣）抑制模式。总而言之，我们的实验和计算数据表明，神经调节和抑制模式的形状是独特的，以产生放电模式，这些模式支持力在大部分运动池募集范围内增加。
同时替代体育活动模式和圣保罗工人的肥胖指标的坐姿
本研究旨在评估替代10、30和60分钟/天的体育活动与坐着时间与工人肥胖指标的关联。这是一项横断面研究，涉及来自巴西圣保罗的394名成年人（76.6％的妇女）。使用国际体育锻炼问卷（IPAQ）的简短版本来测量体育活动和坐姿（最小/天），以确定身体活动水平。肥胖指标包括体重指数（BMI； kg/m²），腰围（CM）和体内脂肪（kg）。使用多元线性回归分析了同时替代模型，该模型已针对社会人口统计学变量进行了调整。参与者报告的步行时间为150.0分钟/天（IQR：60.0–360.0），坐着时间为445.7分钟/天（IQR：317.1-565.7）。BMI，腰围和体内脂肪的中值分别为27.1 kg/m²，91.0 cm和23.5 kg。在10分钟/天走路的10分钟/天坐下时间与腰围相关（β：-0.216：95％CI：-0.041; -0.007）。此外，将60分钟/天的坐着时间代替中度的体育活动（β-0.206; 95％CI：-0.123; -0.008）与体内脂肪有负相关。等效地替代了不同的坐着时间对更积极的行为的替代与肥胖指标有利相关。这些发现表明，基于体育锻炼代替坐姿的生活方式干预措施可以减少成人的肥胖流行。
通过分析差异生长模式解决前脑发育组织问题
摘要：前脑是脊椎动物中枢神经系统最复杂的区域，其发育组织存在争议。我们使用亲脂性染料和 Cre 重组谱系追踪对胚胎鸡前脑进行了命运映射，并建立了大脑生长的 4D 模型。我们通过多重 HCR 揭示了归因于祖细胞区域的各向异性生长的模块化模式。形态发生以朝向眼睛的方向生长、丘脑前部和背侧端脑的更等长扩张以及腹侧细胞向前移动到下丘脑为主。在鸡中进行的命运转换实验以及在鸡和小鼠中进行的比较基因表达分析支持将下丘脑置于从端脑延伸到丘脑内界带 (ZLI) 的结构的腹侧，背腹轴在 ZLI 的底部变形。我们的研究结果对广为接受的前脑组织前体模型提出了挑战，并提出了一种替代的“三部分下丘脑”模型。
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析