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端到端学习皮质神经假体视觉的安全刺激参数
通过皮质视觉神经植物对大脑的直接电刺激是一种有前途的方法，可以通过诱导对局部光（称为“磷烯”的局部光）感知来恢复视力障碍的基本视力。除了将复杂的感官信息凝结成低时空和空间分辨率下的有意义的刺激模式外，为大脑提供安全的刺激水平至关重要。我们提出了一个端到端框架，以学习安全生物学约束中最佳刺激参数（振幅，脉冲宽度和频率）。学习的刺激参数将传递给生物学上合理的磷酸模拟器，该模拟器考虑了感知到的磷光的大小，亮度和时间动力学。我们对自然导航视频的实验表明，将刺激参数限制为安全水平不仅可以维持磷光元素的图像重建中的任务性能，而且始终导致更有意义的磷光视觉，同时提供了对最佳刺激参数范围的见解。我们的研究提出了一种刺激生成的编码器，该编码器学习刺激参数（1）满足安全性约束，（2）使用高度实现的磷光模拟器来最大化图像重建和磷光解释性的合并目标，以计算刺激的时间动力学。端到端学习刺激参数以这种方式实现了关键的生物安全限制以及手头硬件的技术限制。
使用感知反馈
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳，安全刺激模式，以唤起盲人个体中所需的感知（特别是光感知），称为磷光素。当前，临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而，多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索，以实现良好的感知。贝叶斯优化（BO）是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈，可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型，以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者，该患者通过BO生成的刺激方案，用于第二个实验，该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题，但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的，以及从0-50 µA范围的电流，最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈，其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中，与RG实验相比，患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样，根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好，BO选择了逐渐更高的总电流值。最后，在先前的研究中，观察到的电极在产生磷光感知方面更有效，也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量，从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。
下丘脑前列腺素促进小鼠低血糖恢复但加剧复发性低血糖
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.06.24.600540 doi：bioRxiv 预印本
随机性作为过度拟合的解决方案——一种新的模型和非侵入性脑电图前景的比较研究
内在语言的潜力和实用性对于开发实用的日常脑机接口 (BCI) 应用至关重要，因为它代表了一种独立于外部刺激运行的大脑信号，但由于在解读其信号方面面临挑战，它在很大程度上尚未得到充分开发。在本研究中，我们在公开可用的数据集上评估了各种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型的行为，采用流行的预处理方法作为特征提取器来增强模型训练。我们面临着重大挑战，例如受试者相关的变异性、高噪声水平和过度拟合。为了特别解决过度拟合问题，我们建议使用“BruteExtraTree”：一种依赖于从其基础模型 ExtraTreeClassifier 继承的中等随机性的新分类器。该模型不仅在我们的实验中与最佳深度学习模型 ShallowFBCSPNet 相匹配，在主题无关场景中达到 32% 的准确率，而且在主题相关情况下达到 46.6% 的平均主题准确率，超越了最先进的模型。我们在主题相关情况下的结果显示，使用受 LLM 预训练启发的内部语音数据的新范式是可能的，但我们也强调，迫切需要彻底改变数据记录或噪声消除方法，以便在主题无关情况下实现更实际的准确率。
融合混合信息的城市新能源汽车发展前景评估MADM新模型
新能源汽车作为缓解城市环境问题的有效途径，已成为研究其在中国的发展现状和未来前景的焦点。针对不同城市新能源汽车产业发展的巨大差异，本研究以中国十个典型城市为研究对象，开发了一个新颖的多属性决策（MADM）框架来评估这些城市推广新能源汽车的前景。研究首先建立一套全面的指标体系，涵盖经济、政策支持、基础设施、技术创新和环境等关键维度，包含五种不同类型的评价信息。该体系融合了五种不同类型的评价信息：精确数、区间数、三角模糊数、犹豫模糊数和概率语言词集（PLTS），增强了框架处理不同数据类型的能力。然后，采用改进的熵（IEntropy）权重法确定评价指标的客观权重。然后将这些客观权重与VIKOR方法相结合，形成一种综合混合评估信息的结构化群体决策方法。基于模块化思维，综合混合评估信息对每个城市的新能源汽车发展前景进行评估和排序。敏感性分析和比较分析进一步证明了所提出的MADM框架的稳健性和可靠性。排序结果表明，上海和广州在新能源汽车推广方面处于领先地位，而哈尔滨和郑州等城市则落后。基于这些发现，本研究提出了有针对性的政策建议，以促进中国主要城市新能源汽车产业的可持续发展。
代谢组前列腺癌检测的单片单芯片护理平台
摘要，全球未满足的需要快速且具有成本效益的预后和诊断工具，可以在床边或医生中使用，以减少严重疾病的影响。许多癌症被诊断出来，导致昂贵的治疗和预期寿命降低。患有前列腺癌，缺乏可靠的测试抑制了筛查计划的采用。我们报告了一个微电子的现代代谢物生物标志物测量平台，并将其用于前列腺癌检测。平台使用一系列光电检测器配置以单一整合的被动微型流体通道配置有针对性的，多重的，比色测定法，完成了4个代谢物的组合分析，在2分钟内，人类质量的滴剂中的滴剂量。使用L-氨基酸，谷氨酸，胆碱和肌氨酸的初步临床研究用于训练交叉验证的随机森林算法。该系统表现出对前列腺癌的敏感性，为94％，特异性为70％，曲线下的面积为0.78。该技术可以实施许多类似的测定面板，因此有可能彻底改变低成本，快速，护理点测试。
通过多生产者消费者节点和经济模型预测控制对多能源系统进行建模和控制
本研究涉及多能源系统 (MES) 建模和经济模型预测控制 (EMPC) 的高级控制。由于有多种能源载体，MES 可提供能源灵活性、效率和适应性。MES 被视为整合可再生能源的杠杆。本文开发了一种称为多产消者节点 (MPN) 的 MES 新型公式技术。MPN 使 MES 建模成为可能，考虑到 MES 动态、多种能源载体、转换器、并网和离网。此外，这种 MES 建模方法与 EMPC 等预测控制策略兼容。事实上，EMPC 能够考虑负载、天气、可再生能源和能源电网成本预测，以最大限度地降低经济成本。实施了一个真实案例研究来检查 MPN 功能，它由两种能源载体的可再生发电机、负载、存储组成。为了代表冬季和夏季的实际情况，我们开发了两种真实场景。通过 MPN 和 EMPC 高级控制建模，仿真结果表明，节点得到了最佳控制，设备动态在分钟尺度上得到考虑，并且在执行经济成本最小化的同时考虑了从一个载体到另一个载体的能量转换。所得结果表明，与基于规则的控制的基准相比，提出的 MPN 建模和优化方法在冬季情况下将经济成本降低了 8.21%，在夏季情况下将经济成本降低了 84.24%。
酶替代疗法：当前的挑战和通过细胞外囊泡输送药物的前景
组织靶向：为了对大多数疾病状况提供有效治疗，到达中枢神经系统 (CNS) 是 ERT 的主要挑战之一。事实上，静脉输注的重组酶无法穿过血脑屏障 (BBB) 进入 CNS [13] 。用于 ERT 的重组酶等大极性分子很难穿过 BBB [14] ，而通过与针对脑内皮受体（例如胰岛素或转铁蛋白受体）的单克隆抗体融合而显示出增加脑内皮细胞转胞吞作用的酶目前正在进行 MPS 的临床研究 [15] 。ERT 仅被临床批准用于治疗极少数疾病 [表 1]。对于临床批准的 ERT，主要靶向是外周部位。一旦进入循环，施用的酶的半衰期很短。施用的重组酶大部分分布到内脏器官 [5,6] 。
人工智能和图书馆：进口，风险和前景
电子邮件：frankaonyeka@yahoo.com摘要人工智能提供的进步使图书馆能够在数字时代保持竞争力和相关性。 本文介绍了AI在图书馆运营和服务中的无数转换能力，强调了AI系统实施和潜在客户所涉及的风险。 使用定性研究设计，本文对文献进行了系统评价。 该论文揭示了AI的应用，例如 机器人技术正在通过自动化重复的文书和手动任务，提高效率并降低日常过程中的人类干预来彻底改变后端图书馆的运营。 人工智能用于分析用户行为并通过识别数据中的模式来预测趋势。 此外，AI系统改善了库的管理和自定义，并启用了简化数据采集和资源管理等任务的智能信息系统。 该论文进一步揭示了在某些方面使用AI引起了道德问题，特别是在学习分析等领域，那里已经确定了隐私和同意问题。 该论文得出结论，AI为图书馆提供了工具来增强其核心流程和以用户为导向的服务，同时为研究和数据科学能力提供了巨大的机会，但是在实施AI系统时，它们必须对道德问题保持警惕。 本文建议图书馆建立能力，解决道德问题并促进研究和协作，以享受AI的全部好处，尤其是对于发展中国家。电子邮件：frankaonyeka@yahoo.com摘要人工智能提供的进步使图书馆能够在数字时代保持竞争力和相关性。本文介绍了AI在图书馆运营和服务中的无数转换能力，强调了AI系统实施和潜在客户所涉及的风险。使用定性研究设计，本文对文献进行了系统评价。该论文揭示了AI的应用，例如机器人技术正在通过自动化重复的文书和手动任务，提高效率并降低日常过程中的人类干预来彻底改变后端图书馆的运营。人工智能用于分析用户行为并通过识别数据中的模式来预测趋势。此外，AI系统改善了库的管理和自定义，并启用了简化数据采集和资源管理等任务的智能信息系统。该论文进一步揭示了在某些方面使用AI引起了道德问题，特别是在学习分析等领域，那里已经确定了隐私和同意问题。该论文得出结论，AI为图书馆提供了工具来增强其核心流程和以用户为导向的服务，同时为研究和数据科学能力提供了巨大的机会，但是在实施AI系统时，它们必须对道德问题保持警惕。本文建议图书馆建立能力，解决道德问题并促进研究和协作，以享受AI的全部好处，尤其是对于发展中国家。关键字：人工智能，图书馆，进口，风险，前景。介绍了几十年，智力一直是人类和动物自然而然地展示的属性。使用不断发展的技术，很明显，机器可以并且确实表现出智力水平，具体取决于它们的配置，这被称为人工智能（AI）。人工智能是一项非常高科技的技术，能够改变包括图书馆和其他信息服务交付中心在内的人类企业的每个领域，因为它有可能增加并增强图书馆的服务和资源。约翰·麦卡锡（John McCarthy）通常被称为AI的父亲，他确定AI是工程学的科学，它是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的工程学（John McCarthy，2007年）。在其逻辑方法中，人工智能是
