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Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
提供的解决方案，激发灵感的创新
在线杂货店可能需要时间进行调整。在某些情况下，零售商正在开发新的物流功能和供应链流程，以支持有效的在线运营。他们可能正在开发新的营销技能和团队，以利用基于商店的零售的某些部分，以更实时，灵活的方法。但是，当您正确地进行微调时，奖励将是巨大的。这就是为什么我们继续对合作伙伴成功进行大量投资，并嵌入今年全球合作伙伴的Ocado专家的原因。
磷酸二酯酶4抑制剂对人树突状细胞功能的调节：治疗呼吸道疾病的潜在相关性
摘要：磷酸二酯酶4（PDE4）的抑制剂是小分子药物，通过增加免疫细胞中cAMP的cAMP水平，引起了广泛的抗炎性效果。因此，PDE4抑制剂被积极地研究为以潜在炎症发病机理为特征的多种人类疾病中的治疗选择。树突状细胞（DC）是炎症和免疫反应的检查点，根据其激活状态而导致激活和衰减负责。本评论显示了证据表明，PDE4抑制剂通过减少炎症和Th1/Th17偏振细胞因子的分泌来调节炎症性DC激活，尽管尽管保留了共拟合分子的表达以及CD4+ T细胞激活潜力。此外，在存在PDE4抑制剂的情况下激活的DC会诱导效应T细胞的优先Th2偏斜，保留了Th2吸收趋化因子的分泌并增加T细胞调节介质的产生，例如IDO1，TSP-1，TSP-1，VEGGF-A，VEGGF-A和amphiregulin。最后，PDE4抑制剂选择性地诱导表面分子CD141/血栓瘤蛋白/BDCA-3的表达。这种细胞调整的结果是免疫调节的DC，与经典抗炎药物（如皮质类固醇）诱导的DC不同。将讨论对PDE4抑制剂治疗呼吸疾病（例如COPD，哮喘和COVID-19）的可能影响。
关于精神健康在2型糖尿病中的作用的评论
引言Owadays，糖尿病被认为是全球挑战之一。糖尿病的患病率估计为全球21％，伊朗的患病率为14％，每年增加100,000例新病例。2型糖尿病患者有许多身体，心理和社会并发症（1）。身体，心态，个人和社会功能受糖尿病的影响。尽管医学领域的进展，但尚未完全实现糖尿病患者的身体和精神困扰的治疗，因此必须适应疾病（2）。精神健康是上述适应的最重要方面之一。作为人类健康的第四个部分，精神健康在过去几十年中受到了越来越多的关注。在过去的几十年中，精神问题的趋势有所增加，此外，证据表明灵性与身心健康有积极的关系。（3）。许多证据支持对疾病挑战的精神健康的使用，诸如糖尿病等慢性疾病引起的问题和紧张局势的管理。Chopoghlou等。（4）表明，精神健康是提高连贯性感的有效因素，因此减少了由其造成的精神问题和并发症。Peyravi等。（5）在一项审查研究中表明，灵性为患者提供了控制源，这对于疾病预后非常重要。许多适当的慢性疾病管理策略，例如糖尿病，源自精神健康（6）。近年来，在世界上，尤其是在伊朗，提供糖尿病患者在康复速度和实现精神健康方面的精神需求的作用，也注意到了焦虑和抑郁的降低和控制。考虑了精神在医疗保健领域的重要性，尤其是慢性疾病中的精神护理以及糖尿病对糖尿病患者生活质量的复杂影响，在本研究中，通过
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4/4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
耦合水文和微气候模型，以模拟城市绿色区域的蒸散量和区域规模的空气温度
TimothéRobineau，Auline Rodler，Benjamin Morille，David Ramier，JérémieSage等。与水文和小气候模型耦合，以模拟从城市绿色区域和空气温度的蒸散量。城市气候，2022，44，pp.101179。10.1016/j.uclim.2022.101179。hal-04524035