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神经反馈训练可以调节大鼠的任务相关记忆重放率
图 2 图例，续。（C）在奖励前期（左）、奖励后期（中）和中心端口总时间（右）计算的 SWR 率。操纵队列 n = 1892、684、1157 和 1602 次 NF 试验以及 2022、640、1201 和 1552 次延迟试验；对照队列 n = 2490、2629、2027 和 3021 次试验。对于奖励前期，操纵队列 NF 和延迟试验之间的秩和比较：p = 4.382x10 -258、7.111x10 -83、5.689x10 -214 和 3.285x10 -191。插图：分组比较。操纵队列 NF 试验与控制队列试验：p = 1.126x10 -16 ；操纵队列延迟试验与控制队列试验：p = 0.009。对于奖励后时期，操纵队列 NF 和延迟试验之间的等级和比较：p = 3.646x10 -127 、0.038、6.538x10 -11 和 2.768x10 -
放牧管理和豆类对与澳大利亚碳信用单位相关的田园系统土壤有机碳库存的影响：关键审查
土壤碳动态以及管理影响其隔离和存储的潜力正在接受全球识别。澳大利亚联邦政府的排放交易计划包括合格的活动清单，土地所有者可以通过随着时间的推移记录土壤碳股票来赚取澳大利亚碳信用额。进行了系统的文献综述，以建立证据的性质和地理传播，内容涉及放牧管理和豆科植物包含在田园系统（两项符合条件的管理活动）对土壤碳库存的影响。在澳大利亚（n = 14）中确定了少数合格的研究文章。发表的研究主要在新南威尔士州和昆士兰州（从2010年到2020年），涉及所有气候区的各种土壤类型。在大多数研究中，由于实验设计和一次性采样，确定合格活动对土壤碳库存的影响的能力有限。确实表明土壤有机碳（SOC）积累的豆类研究（n = 3）在施加的治疗前后对SOC库存进行了采样，占土壤质量的占等效的土壤质量，并且都在研究台上进行。解释管理的影响受到了放牧管理历史的不足文献的阻碍，这些文献通常被土壤碳动力学的生物物理驱动因素混淆，并报告了SOC库存以固定的土壤深度（50％的研究）。在十多年前，与原始采样位置相近进行采样的那些站点的投资可以提供更深入的了解SOC积累水平。
至：CBD国家重点，ABS焦点，卡塔赫纳协议焦点，土著人民和地方社区以及相关组织 CBD/SBSTTA/26/4 至：CBD国家重点，SBSTTA焦点，卡塔赫纳协议焦点，ABS焦点，土著人民和地方社区以及R scbd/ims/np/91580 2024年3月5日n o t i f 全球植物保护战略成功地使行动与保持一致
At the Nature, Land Use and Oceans Day held on 9 December 2023, in the margins of the 28th session of the Conference of the Parties (COP 28) to the United Nations Framework Convention on Climate Change, the Action Initiative for the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF Action Initiative) was formally co-launched by China, as the CBD COP 15 Presidency, together with Cambodia, Canada,智利，哥斯达黎加，刚果民主共和国，德国，马尔代夫，联合国环境计划（UNEP）和《生物多样性公约》（CBD）秘书处（CBD）。
医学大麻素：基于药理学的系统综述和所有相关医学指示的荟萃分析
摘要背景：医用大麻素在其药理学方面不同，并且可能具有不同的治疗作用。我们旨在进行基于药理学的系统综述（SR）和医用大麻素的荟萃分析，以进行效率，保留和不良事件。Methods: We systematically reviewed (registered at PROSPERO: CRD42021229932) eight databases for randomized controlled trials (RCTs) of dronabinol, nabilone, cannabidiol and nabiximols for chronic pain, spasticity, nausea /vomit- ing, appetite, ALS, irritable bowel syndrome, MS, Chorea Huntington,癫痫，肌张力障碍，帕金森氏症，青光眼，多动症，神经性厌食，焦虑，痴呆，抑郁，精神分裂症，PTSD，睡眠障碍，SUD和Tourette。主要结果和措施包括与患者相关/特异性疾病的结果，保留和不良事件。通过随机效应将数据计算为标准化的平均差异（SMD）和ORS，并具有置信区间（CI）。通过偏见和等级工具的Cochrane风险评估了证据质量。结果：总共根据大麻素的类型，外观和比较器分析了152个RCT（12,123名参与者），从而进行了84个比较。医学大麻素的显着治疗作用显示出依赖大麻素类型的证据等级的差异。CBD具有癫痫病的显着治疗作用（SMD -0.5 [CI -0.62，-0.38]高级）和帕金森主义（-0.41 [CI -0.75，-0.05，-0.08]中等级）。所有其他显着的治疗效果的效果都低，很低甚至没有证据。有一个适度的证据表明dronabinol表现出慢性疼痛（-0.31 [ci-0.46，−0.15]），appe-tote（-0.51 [ci-0.87，−0.15]）和图列赛（-1.01 [−1.01 [ci-1.58， - 0.44]）和中等措施（n 0.2） 0.37，-0.14]），痉挛（-0.36 [CI -0.54，-0.19]），睡眠（-0.24 [ci -0.35，-0.14]）和SUD（-0.48 [-0.48 [ci -0.92，-0.04]）。大麻素会产生不同的不良事件，并且根据大麻素类型的类型，该结论的证据低至中等等级。结论：如果考虑其特定的药理特性，大麻素是几种医学适应症的有效治疗方法。我们建议，在大麻素领域的未来系统研究应基于其特定的药理学。
将机器学习的债券解离预测扩展到药物和环境相关的化学空间
除了实验测量外，量子力学（QM）计算在评估和预测BDE值方面已经成为关键。新兴的计算方法用于自动枚举和探索反应机制的枚举和探索使用估计的BDE值，以识别众多可能性之间的能量有利路径。在0 K（d 0）的BDES综合计算中，可以实现10个高水平的精度。例如，CBS-QB3方法的平均误差（MAE）为0.58 kcal mol-l相对于小分子（例如硅藻，碳氢化合物和N，S，S，BE，LI和SI）的实验值的平均误差（MAE）。11,12然而，密度功能理论（DFT）计算对于较大的，构象上的thy-facible化合物而言更为实用，并且越来越多地用于计算BDES：13 M06-2X混合Meta-GGA函数可提供2.1 kcal mol - 1
影响与深度学习异常检测相关的大脑MRI研究标记准确性的因素
释放基于深度学习的计算机视觉分类系统的巨大潜力，需要大量的数据集用于模型培训。自然语言处理（NLP）（涉及数据集标签的自动化）代表了实现这一目标的潜在途径。但是，用于数据集标记的NLP的许多方面仍然没有验证。专家放射科医师手动标记了5,000多个MRI头部报告，以开发基于深度学习的神经放射学NLP报告分类器。我们的结果表明，即使仅采用了两个MRI序列（T2加权和基于扩散加权成像的T2加权和基于扩散加权成像的二元标记（正常与异常）显示出很高的准确率，而与所有检查中的所有序列相对。同时，多种疾病类别的更多特定标记的准确性是可变的，并且取决于该类别。最后，结果模型的性能依赖于原始标记器的专业知识，并且在非专家和专家标记的情况下，性能较差。
有这么多电池电动总线正在运行，为什么燃料电池电动总线比以往任何时候都更有意义？ BU
在过渡到零排放总线时，对于操作员来说，为特定路线特征选择正确的技术很重要，以确保公交车的核心目的 - 安全地移动乘客，按时完成 - 无需妥协即可完成。简介公交行业正在脱碳重型车辆，欧洲一直是实施零排放巴士的领导者。在过去的20年中，进行了零排放总线，电池电动总线（BEB）和燃料电池电动总线（FCEB）进行的试验。多亏了这些试验和示威，零排放巴士的引入正成为欧洲城镇运输网络越来越频繁且重要的部分。现在，零排放总线被证明是实现净零目标的关键贡献者，许多城市是
探索用于模拟用户互动的相关技术
摘要：Metavers概念描述了一个虚拟集体空间，用户与模拟或计算机生成的环境互动，这是由诸如虚拟现实（VR），增强现实（AR），区块链，人工智能（AI）和5G网络等尖端技术启用的。这种融合允许创建复杂的虚拟世界，增强用户交互，实现动态环境，促进跨平台无缝集成，并确保可扩展性和持久性，以及几个隐私，安全性，道德和法律挑战。这些技术的不断发展在塑造未来的未来是关键的，在这种未来中，物理和虚拟现实之间的界限模糊不清，在沟通，娱乐，教育和业务等领域中解开了无限的可能性。这带来了探索和用户参与的新机会。本文旨在介绍推动从当前互联网到元评估的过渡的领先技术，从而使用户能够自然和直观地与数字对象和环境进行互动。这项研究探讨了建立了良好的交互式仿真技术，例如虚拟现实和增强现实，以及新兴技术，例如somato-Sensory接口，全息成像和脑部计算机交互接口。强调其潜力，该论文展示了这些技术如何为用户提供无与伦比的参与跨越游戏，社交，教育和业务的互动活动。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
腺嘌呤碱基编辑能够在相关的体外和体内模型中持续降低两种主要的 HBV 标志物 HBsAg 和 HBV DNA
图 1. (A) 起始 DNA 序列，其中包含目标碱基对 (A:T)。(B) 腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 由进化的 TadA* 脱氨酶 (淡紫色) 和部分失活的 CRISPR-Cas 酶 (灰色) 组成。碱基编辑器与与向导 RNA (洋红色) 互补的目标序列结合，并暴露一段单链 DNA。(C) 脱氨酶将目标腺嘌呤转化为肌苷 (DNA 聚合酶将其读取为鸟嘌呤)，Cas 酶切口 (▲) 另一条链。(D) 切口链被修复，完成从 A:T 到 G:C 碱基对的转换。