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日记牙前线
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表以无监督的方式在整个发展过程中获得，并在有机体的寿命中不断保持。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两个通过虚拟经验来组织表示形式的互补学习原则。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦想”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与变异因素无关的因素的不变性是无关的。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
日记牙前线
Wageningen，自然环境中的荷兰塑料污染在本地和全球范围内都引起了人们的关注。了解塑料在环境中的分散对于有效实施预防措施和清理策略至关重要。在过去的几年中，已经开发了各种模型来估计河流中塑料在河流系统中的运输。但是，在离开河流系统的塑料量与在海洋中发现的塑料量之间存在很大的差异。在这里，我们通过对Riverine塑料出口估计值进行广泛的不确定性分析来研究这种不匹配的可能原因之一。我们检查了观测值，模型参数不确定性和模型中基本假设的不确定性。为此，我们使用了迄今为止最完整的大型观测时间序列（发现大型塑料包含来自河流运输的大多数塑料质量），来自三条欧洲河流。结果表明，模型结构和参数不确定性最多导致四个数量级，而塑料观测的均匀化则引入了估计值的另外三个数量级不确定性。此外，大多数全球模型都假定塑料通量的变化主要是由河流排放驱动的。但是，我们表明河流排放（和其他环境驱动因素）与塑料通量之间的相关性永远不会超过0.5，并且在集水区之间有很大的变化。总体而言，我们得出的结论是，河流中的年度塑料负荷仍然受到限制。
Heisenberg的定量稳定性的简短证明 -
对于满足第二矩缩放的所有概率密度。因此，与信息理论的经典结果相同，在第二刻的约束下，高斯分布最小化了费舍尔的信息。以这种形式，改善这种不平等是信息理论中的一个经典主题，可以追溯到Stam的不平等[9]，也称为熵的等等不平等。我们指的是[4]及其参考文献，以获取有关这种情况下信息理论不平等的更多信息，以及它们与不确定性原则的联系。Stam的不平等也等同于Gross的高斯对数Sobolev不平等[7]，稳定性一直是最近感兴趣的话题，请参见[2，6，5]，并参考其中的参考。在公式（2）中，HPW不等式的证明几乎是立即的。由于第二刻的归一化，因此自然地将相对的Fisher信息引入标准高斯分布，其密度将用γ（x）=（2π）-D / 2 Exp（ - | | x | 2 /2）表示。我们有
预隔杂志 - 肾脏学
在我们通常的实践中，我们认为脂质控制是慢性肾脏疾病（CKD）和1型或2型糖尿病的关键，因为这些患者的血管疾病风险增加，并且因为它是可修改的危险因素。今天，良好的脂质控制被认为是改善CKD和糖尿病患者的独立目标。以及旨在改善生活方式，血压控制，体重减轻，代谢控制，戒烟和血栓形成风险控制的措施2。Visseren Flj等人仍然有效的2021指南。。“ 2021临床实践中心血管疾病预防的ESC指南”建议起始他汀类药物，无论肾小球过滤率<60 mL/min/min/1.73 m2的胆固醇水平如何，对维持或在第5D期（DiaLysis）中维持或开始的疑问。在同一文档中，考虑到蛋白尿作为独立危险因素的存在，建议使用理想的控制目标：G1，G2和A1中的LDL胆固醇<100 mg/dl，<70 mg/dl或50％的G3和A2 CKD，LDLC <55 mg/dl g5和a3 g5和a3 ckd in g3和a2 ckd in g3和a2 ckd中的基线LDLC降低50％。（表1）在Marques Vidas等人改编的Kdigo建议下，（表1）根据风险（来自任何原因，血管死亡率，肾脏进展或失败的死亡率）对颜色进行了分类。
依赖报告的实用程序和防策略
由于揭示了真正的偏好是策略机制中的主要策略1，因此对他人的复杂战略或昂贵的信息获取没有收益。因此，这种机制被认为是公平的：它们“平衡了比赛场”。但是，有广泛的实验和领域证据（Hakimov and Kubler，2021; Hassidim等人，2017a），参与者尤其是通过在提交的排名中跳过流行的选择来歪曲他们的偏好。要纠正可能的负面效果，以理解嫉妒和效率，了解这种现象背后的内容很重要。，研究人员最近提出了更为复杂的偏好，而不是将非真实性的策略指定为错误。要确定此类偏差的起源，需要对所有竞争理论的可检验预测。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。