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颅内脑电图和深度神经网络揭示面部身份和表情表征的共同基础
根据面部感知的经典观点（ Bruce and Young, 1986 ; Haxby et al., 2000 ），面部身份和面部表情识别由不同的神经基质（分别为腹侧和外侧颞叶面部选择区域）执行。然而，最近的研究挑战了这一观点，表明表达效价也可以从腹侧区域解码（ Skerry and Saxe, 2014 ; Li et al., 2019 ），身份也可以从外侧区域解码（ Anzellotti and Caramazza, 2017 ）。如果专门负责一项任务（身份或表情）的区域包含另一项任务的少量信息（从而实现高于机会的解码），则这些发现可以与经典观点相一致。在这种情况下，我们预计侧面区域的表征与经过训练以识别面部表情的深度卷积神经网络 (DCNN) 中的表征更相似，而不是经过训练以识别面部身份的 DCNN 中的表征（对于腹侧区域，情况应该相反）。我们通过分析对不同身份和表情的面部的神经反应来检验这一假设。将从人类颅内记录（n = 11 名成年人；7 名女性）计算得出的表征相异矩阵 (RDM) 与经过训练以标记身份或表情的 DCNN 的 RDM 进行了比较。我们发现，在所有测试区域中，经过训练以识别身份的 DCNN 的 RDM 与颅内记录的相关性更强——即使在传统上假设专门用于表情的区域也是如此。这些结果偏离了传统观点，表明面部选择性腹侧和侧面区域有助于身份和表情的表征。
数据管理计划 (DMP) - 开放科学
为了改进研究数据管理 (RDM) 实践，全球越来越多的资助机构要求提交和/或接受资助申请的研究人员提供数据管理计划 (DMP)。在开放科学的背景下，数据共享和重用的概念变得越来越重要。Science Europe 最近发布了一份关于研究数据管理的“指导文件”，强调了其对不同的欧洲研究执行组织 (RPO) 和研究资助组织 (RFO) 1 的重要性。DMP 通常会说明哪些数据将作为研究项目/计划的一部分创建，并提供最适合数据性质和可能需要应用的限制的共享和保存计划。2. FRS-FNRS 数据管理计划
空间数据标准和格式概述 (PDF)
轨道数据消息 (ODM)：星历表消息 (OEM)、综合消息 (OCM) O/O 联系信息 OCM；可以使用空间数据标准用户配置文件消息 O/O 卫星特性 ODM；+ 卫星目录消息以获取更多信息 O/O 机动计划 ODM：轨道参数消息 (OPM) 和 OCM 卫星标识 ODM：可以使用自由文本字段 部署时间表 ODM：OCM 包括部署时间字段 发射轨迹 ODM 卫星特性数据 ODM：OCM 或可在标准可用时合并到 LDM DOC/商业状态向量 ODM：OPM DOC/商业元素集 ODM：OMM 再入评估 再入数据消息 (RDM)
捍卫分散研究数据管理
分散的研究数据管理（DRDM）系统处理跨参与节点的数字研究对象，而无需严格依赖中央服务。我们提出了捍卫DRDM的四种观点，说明，与集中或联合的RDM解决方案相反，基于异质但可互操作的组件的DRDM系统可以为科学家或A incountific Sturtive Instory Instory Instory Instory Incultive Incuctortion，Andimi Scuntrive and Arcinitive，Andoins Incultive and Auden conclive concultive concultive concultive concultive concultive concertive concertive concentival concertive concertory concertive，财团。所有观点都共享使用常见，独立的，便携式数据结构作为当前技术和服务选择的抽象。在结合使用，这四个观点回顾了如何通过可扩展，统一的DRDM解决方案来解决独立科学利益相关者的不同要求，并将工作系统作为示例性实施。
心血管医学中的人工智能：临床应用
1 英国伦敦皇家布罗姆普顿和哈里菲尔德医院；2 英国伦敦帝国理工学院国家心肺研究所；3 英国伦敦国王学院心血管学术组；4 苏黎世大学分子心脏病学中心，Wagistrasse 12, 8952 Schlieren – 瑞士苏黎世；5 英国伦敦 NHS 国家疾病登记和分析服务；6 英国莱斯特大学心血管科学系；7 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院临床科学系；8 意大利都灵健康与科学城医院心脏病学分部、心血管和胸外科；9 美国明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所和梅奥基金会心血管医学系；以及牛津大学 RDM 心血管医学科 10 号急性多学科影像和介入中心，Headley Way，Headington，牛津 OX39DU，英国
计算工作流程符合自动电池循环
，虽然其用于X射线差异分析的粉末机与常见的差异仪连接在一起，但22不是作为计算工作OW的一部分而驱动的。然而，在A-LAB项目中，已经证明了由机器学习算法驱动的自动X射线差异，该算法已被证明，由定制的23驱动，但开源源是ware。同样，在物质实验室中，大型语言模型驱动的合成和湿化学已成功证明。24但是，此类任务的编排仍然是“针对现实世界合成的规格设置或[尚未实现]的量身定制”。25它还依赖于使用自定义编排者。为了提高RDM实践的采用和互操作性，使用常见，建立，开源的编排或工作OW Manager（WFMS）是至关重要的。在先前的工作中，Stricker等。进行定制实验的概念概念控制
具有不同粒子数量的系统的动力学
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，用于使用AutoCododer（AE）（AE）（一种未加权的机器学习技术，具有最少的先验知识）来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化（ED）获得的减少密度矩阵（RDM）数据进行的，因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法，我们通过跟踪AE的重建损失的变化，成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示，以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法，可以使用最少的知识，少量所需数据研究量子相变，并产生量子状态的压缩代表。
碳纤维撞击后损伤发展的分析方法重复载荷下的增强层压板
摘要：本文介绍了一种在循环压缩载荷下获取碳纤维增强塑料 (CFRP) 平板冲击后损伤扩展的分析方法。基于引入的参考损伤模式 (RDM) 假设，给出了损伤增长寿命的解决方案。通过使用有限元分析 (FEA) 对裂纹驱动力与损伤大小的分析，可以确定获取损伤增长寿命的损伤临界大小。通过示例讨论和说明了损伤容限原理对包含冲击损伤的结构元件压缩-压缩循环载荷情况的适用性。使用引入的简化方法计算损伤增长寿命特征的结果表明，在复合材料结构中使用缓慢增长方法是可能的，但必须解决获得与所选裂纹驱动力测量有关的损伤增长率方程的精确参数的必要性。
重复载荷下碳纤维增强板冲击后损伤发展的分析方法
摘要：本文提出了一种分析方法，用于获取碳纤维增强塑料 (CFRP) 平板在循环压缩载荷下的冲击后损伤扩展情况。基于引入的参考损伤模式 (RDM) 假设，给出了损伤增长寿命的解决方案。通过使用有限元分析 (FEA) 分析裂纹驱动力与损伤尺寸的关系，可以确定获得损伤增长寿命的临界损伤尺寸。通过示例讨论和说明了损伤容限原理对包含冲击损伤的结构元件压缩-压缩循环载荷情况的适用性。使用引入的简化方法计算损伤增长寿命特征的结果表明，在复合材料结构中使用缓慢增长方法是可能的，尽管必须解决获得与所选裂纹驱动力测量有关的损伤增长率方程的精确参数的必要性。