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一个新的理论框架共同解释了执行灵活决策的受试者的行为和神经变异性
能够根据上下文信息灵活切换对外部刺激的反应的能力对于与复杂世界的成功互动至关重要。在许多领域1-3中必须进行上下文依赖性计算，但它们的神经实现仍然很少理解。在这里，我们在大鼠中开发了一项新颖的行为任务，以研究上下文依赖性的选择和决策证据的积累4-6。在猴子和大鼠数据支持的假设下，我们首先从数学上显示网络可以通过三个定义组件的组合来解决此问题。可以通过实验数据直接识别和测试这些组件。我们进一步表明，现有的电生理和建模数据与这些组件的各种可能组合兼容，这表明不同的个体可以使用不同的组件组合。为了研究各个受试者的变异性，我们开发了自动化的高通量方法来培训大鼠的任务，并在其上训练了许多受试者。与理论预测，神经和行为分析一致，尽管任务表现均匀，但大鼠均显示了跨大鼠的实质异质性。我们的理论进一步预测了行为和神经信号之间的特定联系，该签名在数据中得到了强有力的支持。总而言之，我们的结果提供了一个新的实验支持的理论框架，以分析执行灵活决策任务的生物学和人工系统中的个体变异性，它们为较高认知的个体变异性研究打开了大门，并提供了对情境依赖性计算的神经机制的见解。
经济增长表现最佳的城市
北卡罗来纳州罗利市今年排名第一，此前几年它一直在 BPC 排名中争夺头把交椅。罗利的出色表现归功于其在 BPC 指数所有类别中的强势地位。该都市区多年来劳动力市场状况良好，在五年就业增长、五年工资增长和一年就业增长中分别排名第九、第十八和第十九。由于罗利和邻近的达勒姆-教堂山“研究三角区”的三所大学为该都市区提供了稳定的高技能工人供应，该都市区劳动力市场显示出持续走强的迹象，该市在 2023 年 7 月至 2024 年 7 月的短期就业增长中排名第 22 位。除了整体就业条件强劲之外，罗利还拥有强劲的高科技产业，在区位商 (LQ) 大于 1 的高科技产业数量和整体高科技 LQ 方面分别排名第五和第十一。除了强劲的表现外，罗利大都市在经济机会指标方面也位居大城市前四分之一，在社区复原力方面排名第 13 位，在经济适用住房家庭比例方面排名第 30 位。
前军团乐队被禁止在军械库演出
尽管这支由 32 名成员组成的获奖乐团于周六在尼亚加拉瀑布的尼亚加拉军事博物馆的庆典上携带乐器、进行才艺表演，但成员们对于遭到自己已所属一个多世纪的军团的拒绝仍感到失望。
减少溶剂的双螺钉的好处，可用于成本效益，环保和高性能的锂离子电池
图9：LFP阴极糊状物中颗粒的扫描电子显微镜图像在挤出机中混合了带有螺钉构型的PTFE原纤维1：五个揉捏块（左）和螺钉构型3：没有揉捏块（右）。分别在下面指出了混合过程的特定能量输入。（改编自Wiegmann等人2023）。6
单元1分类用于执行统计分析的数据，研究人员或分析师收集了各种数据。信息
当数据涉及三个或多个变量时，将其分类为多变量。这种类型的数据的示例假设广告商希望比较网站上四个广告的普及，然后可以对男性和女性进行点击率，然后可以检查变量之间的关系。它类似于双变量，但包含多个因变量。对此数据进行分析的方法取决于要实现的目标。一些技术是回归分析，路径分析，因子分析和方差多变量分析（MANOVA）。
局部操纵后全球大脑重新配置
深神经网络（DNN）的几何描述有可能发现神经科学中计算模型的核心代表原理。在这里，我们通过量化其自然图像表示的潜在维度来检查视觉皮层的DNN模型的几何形状。流行的观点认为，最佳DNNS将其表示形式压缩到低维子空间以实现不变性和鲁棒性，这表明更好的视觉皮层模型应具有较低的维几何形状。令人惊讶的是，我们发现相反方向的强烈趋势 - 具有高维图像子空间的神经网络在预测猴子电生理学和人类FMRI数据中对持有刺激的皮质反应时倾向于具有更好的概括性能。此外，我们发现，在学习新的刺激类别时，高维度与更好的性能相关，这表明更高的维度表示更适合于概括其训练领域。这些发现提出了一个一般原则，高维几何形状赋予了视觉皮层DNN模型的计算益处。
表现优于本地量子代码的价格昂贵
量子低密度平价检查（LDPC）代码是降低构建可扩展量子电路成本的有前途的途径。但是，尚不清楚如何在实践中实施这些代码。Bravyi等人的开创性结果。[物理。修订版Lett。 104，050503（2010）]表明，通过局部相互作用限制其尺寸K和距离d，实施的量子LDPC代码遵守限制。 在这里，我们解决了需要多少个长距离交互的互补问题，以实现使用参数k和d的量子LDPC代码。 尤其是在2D中，我们表明具有距离d的量子LDPC代码，d n n 1 =2Þε需要ωðn 1 = 2 =2ÞεÞ长度的相互作用。 此外，满足距离dnα的k n的代码需要〜ωðnÞ长度〜Ωðnα =2Þ的相互作用。 作为这些结果的应用，我们考虑了一个称为堆叠式体系结构的模型，该模型以前被认为是实现量子LDPC代码的潜在方法。 在此模型中，尽管大多数相互作用都是局部的，但其中一些可以很长。 我们证明，有限的远程连接性意味着距离和代码维度上的定量界限。Lett。104，050503（2010）]表明，通过局部相互作用限制其尺寸K和距离d，实施的量子LDPC代码遵守限制。在这里，我们解决了需要多少个长距离交互的互补问题，以实现使用参数k和d的量子LDPC代码。尤其是在2D中，我们表明具有距离d的量子LDPC代码，d n n 1 =2Þε需要ωðn 1 = 2 =2ÞεÞ长度的相互作用。此外，满足距离dnα的k n的代码需要〜ωðnÞ长度〜Ωðnα =2Þ的相互作用。作为这些结果的应用，我们考虑了一个称为堆叠式体系结构的模型，该模型以前被认为是实现量子LDPC代码的潜在方法。在此模型中，尽管大多数相互作用都是局部的，但其中一些可以很长。我们证明，有限的远程连接性意味着距离和代码维度上的定量界限。
视觉皮层的高性能神经网络模型受益于高潜在维数
深度神经网络 (DNN) 的几何描述有可能揭示神经科学中计算模型的核心原理，同时抽象出模型架构和训练范例的细节。在这里，我们通过量化其自然图像表示的潜在维数来检查视觉皮层的 DNN 模型的几何形状。一种流行的观点认为，最佳 DNN 将其表示压缩到低维子空间以实现不变性和鲁棒性，这表明更好的视觉皮层模型应该具有低维几何形状。令人惊讶的是，我们发现了一个相反方向的强烈趋势——在预测猴子电生理学和人类 fMRI 数据中对伸出刺激的皮层反应时，具有高维图像子空间的神经网络往往具有更好的泛化性能。这些发现适用于 DNN 的各种设计参数，它们提出了一个普遍原则，即高维几何形状为视觉皮层的 DNN 模型带来了显著的好处。
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