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对金字塔供应链文献的基础分析
协作集成，与供应商或买家的合同协议，合作计划，通过与供应商或客户更紧密地合作，例如，在协作计划，预测和补充（CPFR）计划方面（Christopher＆Peck，2004年），以减少供应链其他问题的不确定性。e-e-I-Interteriation促进更多信息共享，以便有足够的信息用于关键任务（Boyle等，2008）。
初级运动皮层锥体束神经元细胞兴奋性降低，导致模拟帕金森病运动皮层网络活动反常增加
。CC-BY 4.0 国际许可证可在未经同行评审认证的情况下获得）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是
体内人IPSC衍生的锥体神经元的功能成熟取决于与宿主组织的接近性
人类诱导的多能干细胞（HIPSC）已在体外广泛使用，以模拟神经发育中的早期事件。由于存在许多缺点，先前的工作已经建立了移植到小鼠大脑后体内使用这些细胞的潜力。在这里，我们描述了一种系统的方法，用于分析小鼠脑中移植的HIPSC衍生神经元和神经胶质细胞。使用GCAMP6F表达人神经细胞的功能性两光子成像，我们定义并量化其自发活性的类似胚胎样特征。通过移植的详细电子显微镜（EM）来证实这一点。我们将其与神经元在体内长达7个月进行的突触发育有关。现在，可以进一步使用该系统，用于针对精神分裂症或自闭症谱系障碍（例如精神分裂症或自闭症）神经发育疾病的遗传或实验操纵。
长寿命共振：光子三角金字塔
在连续状态中的新结合和在一个光子三角形的pyra-mid中具有两个半实用铅的长期共振，并据报道，一般定理给出了它们的存在条件。金字塔由连接的开环（长度为l）组成。当连续状态存在于状态连续图内时，它们会引起长寿的共振，以构成金字塔的6个开放环的某些修改长度的特定值。这15个使这些长度通过这些长度来调节这些共振。这项工作中获得的结果适当说明了最终系统之间的状态数量保存以及由独立金字塔和半限制铅所构成的参考。这种保护的尊重使得能够找到最终系统的所有状态，其中包括连续体的界限。这是这项工作的原始性之一。另一个新的一般结果20是连续状态和长寿共振的不同束缚集，以及给出其存在条件的定理。这些结果可能会对连续状态，长期共鸣和通信技术改进的界限的一般研究产生重大影响。
硅源对圆锥花种子质量的影响1
摘要：种子质量是物种繁殖的重要特征。在这种情况下，Cenostigma pyramidalis 对于恢复退化地区具有重要特性。然而，由于它生长在卡廷加，这种物种更容易受到植物病原体的感染。因此，在种植前后处理其种子以防止真菌的发生非常重要。这些替代方法之一是使用硅，它有助于提高活力和控制疾病。在这种情况下，目标是评估不同来源的硅在控制与 C. pyramidalis 种子相关的天然真菌及其生理质量方面的作用。实验在巴西帕拉伊巴联邦大学阿雷亚校区 II 的植物病理学实验室进行。种子在经过划痕处理以克服休眠后，用以下物质处理：T1 - 对照；T2 - Captana，T3 - Agrosilício plus®；T4 - Rocksil®；T5 - Sifol®； T6 - Chelal®；T7 - Bugram®。实验采用完全随机设计。对种子进行卫生、发芽和出苗测试。发芽和出苗测试中，每个处理使用 100 粒种子，重复 4 次，每次 25 粒种子；健康测试中，每个处理使用 10 次，每次 10 粒种子。所有硅源均能有效控制 C. pyramidalis 种子中的曲霉菌、枝孢菌和青霉菌。建议使用 Sifol® 进行处理，以控制真菌的发生率，而不会影响种子的生理质量。
PSAEEGNet：基于金字塔挤压注意力机制的 CNN，用于 RSVP 任务中的单次试验 EEG 分类
脑机接口 (BCI) 技术通过解释脑电活动实现了人与计算机或其他外部设备之间的直接通信 (Cecotti and Graser, 2010; Manor and Geva, 2015)。BCI 技术在各个领域有着广泛的应用，例如运动方向识别 (Zhang et al., 2022a)、情绪识别 (Chen et al., 2019; Joshi and Ghongade, 2021; Tao et al., 2023) 和癫痫发作检测 (Xu et al., 2020; Dissanayake et al., 2021; Jana and Mukherjee, 2021; Wang B. et al., 2023)。同时，研究人员正在积极研究脑电图 (EEG) 在目标识别领域的潜在应用 (Lan et al., 2021)。在复杂环境中，计算机视觉容易受到环境干扰，
基于双向特征金字塔注意的时间卷积网络模型用于运动想象脑电图分类
脑机接口 (BCI) 是一种新兴的交互式通信方法，通过解码大脑活动产生的信号，实现对假肢和外部设备的神经控制，以及中风后运动康复。这种最先进的技术有可能彻底改变生活的各个方面，并显着提高整体生活质量。BCI 具有广泛的应用范围，从医疗援助到人类增强（Ahmed 等人，2022 年；Altaheri 等人，2023 年）。通常，脑电图 (EEG) 信号反映大脑的电活动，并通过在头皮上放置电极阵列来非侵入式地记录。获得真实值（时间和通道）二维 EEG 信号矩阵使人与外部设备之间的直接通信成为可能（Graimann 等人，2010 年）。运动想象 (MI) 是一种思考如何移动身体的某个部位而不移动身体的活动。基于 EEG 的 MI 活动已广泛应用于车辆控制、无人机控制、环境控制、智能家居、安全和其他非医疗领域（Altaheri 等人，2023 年）。然而，解码 MI-EEG 信号仍然是一项具有挑战性的任务。在此任务中，其他生理信号（例如面部肌肉活动、眨眼和环境中的电磁干扰）会污染记录的 MI-EEG 信号并导致信噪比低（Lotte 等人，2018 年）。MI-EEG 模式的个体差异受到参与者大脑结构和功能差异的影响。此外，EEG 系统在信号通道之间表现出一定程度的相关性，这进一步使信号处理过程复杂化（Altaheri 等人，2022 年）。在对 EEG 信号进行分类和识别的传统方法中，通常依赖于领域特定知识。这导致人们更加关注开发有效的特征提取和分类技术，这主要是由于 EEG 信号固有的低信噪比（ Huang et al., 2019 ）。人们通常使用各种特征提取方法，包括独立成分分析（ Barbati et al., 2004 ； Delorme and Makeig, 2004 ； Porcaro et al., 2015 ； Ruan et al., 2018 ）、小波变换（ Xu et al., 2018 ）、共同空间模式（ Gaur et al., 2021 ）和经验模态分解（ Tang et al., 2020 ）。在对 EEG 信号进行预处理后，从处理后的信号中提取基本特征并输入分类器以确定输入实例的类别（ Vaid et al., 2015 ）。传统的特征提取方法通常涉及手工设计的特征提取器，例如滤波器组共享空间模式 (FBCSP) (Ang et al., 2008) 或黎曼协方差 (Hersche et al., 2018) 特征。Ang et al.（2012）使用滤波器组公共空间模式（FBCSP）算法来优化MI-EEG上公共空间模式（CSP）的受试者特定频带，然后采用基于互信息的最佳个体特征（MIBIF）算法和基于互信息的粗糙集约简（MIRSR）算法从信号中提取判别性的CSP特征。最后，我们使用CSP算法进行分类并获得了良好的性能。值得注意的是，所有这些步骤都非常耗时。虽然传统方法通过预处理方法提高了EEG信号的信噪比，但从不同时间戳和受试者采集的EEG信号通常
肽导向合成手性纳米双锥体用于可控抗菌应用
细菌感染是威胁公众健康的最严重问题之一，传统抗生素治疗虽然有效，但由于抗生素的广泛和过度使用，耐药细菌1,2已成为严重的全球健康问题。特别是金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和肠杆菌等常见微生物可引起难治性院内感染，导致抗生素耐药性水平高。当体内发生细菌感染时，宿主的免疫系统被激活以消灭入侵的细菌，但不受控制的过度炎症反应可能导致脓毒症、多器官衰竭甚至死亡。3因此，迫切需要开发新的创新技术来对抗细菌感染。4
具有有效离子传输的金字塔硅纳米孔建模
摘要 虽然膜基固态纳米孔的电模型已经得到很好的建立，但是硅基金字塔纳米孔由于两个显著特点而无法应用这些模型。一是其35.3°半锥角，这给纳米孔内移动离子带来了额外的阻力。二是其入口为矩形，这使计算访问电导变得困难。本文，我们通过引入有效电导率，提出并验证了一种硅基金字塔纳米孔的有效传输模型 (ETM)。半锥角的影响可以用减小的扩散系数 (有效扩散系数) 等效地描述。由于扩散系数的减小会导致电导率减小，因此在 ETM 中采用有效电导率来计算体积电导率。在经典模型中，使用本征电导率。我们使用自上而下的制造方法来生成金字塔形硅纳米孔，以测试提出的模型。与经典模型较大的误差（大多数情况下为25%）相比，ETM预测电导率的误差小于15%。我们还发现当过量离子浓度与本体离子浓度的比值小于0.2时，ETM是适用的。最后证明了ETM可以估算金字塔硅纳米孔的尖端尺寸。我们相信ETM将为金字塔硅纳米孔的评估提供一种改进的方法。
使用金字塔引力搜索算法进行基因选择
遗传学在恶性肿瘤的发展和进展中起着重要作用。相关基因的识别是一个高维数据处理问题。为了解决维数灾难，提出了一种混合方法，即金字塔引力搜索算法 (PGSA)，其中基因数量循环减少。PGSA 由两个元素组成，一个过滤器和一个包装器方法（受引力搜索算法启发），该方法通过循环进行迭代。在每个循环中选定的基因会传递到后续循环以进一步降低维数。PGSA 尝试使用信息量最大的基因来最大化分类准确度，同时减少基因数量。结果报告了针对乳腺癌的多类微阵列基因表达数据集。已经实施了几种特征选择算法以进行公平的比较。PGSA 在准确度方面排名第一（84.5%），有 73 个基因。为了检查所选基因是否对患者的生存和治疗反应有意义，对这些基因进行了蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。在检查遗传网络时出现了一个有趣的模式。HSP90AA1、PTK2 和 SRC 基因位列排名最高的瓶颈基因之列，DNA 损伤、细胞粘附和迁移途径在网络中高度丰富。