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离子液体•'定向纳米孔tinb2o7阳极与...
纳米多孔锡2 O 7（nptno）材料通过用离子液体（IL）作为指导温度的纳米多孔结构合成的溶胶 - 凝胶方法。nptno即使以50°C的充电速率，在5 c时为1000个周期和lini 0.5 mn 1.5 o 4-耦合的全细胞容量重新构成的全细胞能力接力为81％和87％的87％和87％cass in 1000 cycles at 1 c cycles at 1 c cycles at 1 c cycles nptno的高可逆能力为210 mAh g –1。 对1000个循环的NPTNO电极的研究表明，IL指导的介孔结构可以增强NPTNO细胞的可环性，这是由于缓解了重复的机械应力和由重复的LI +插入 - 插入 - 攻击过程引起的重复性机械应力和体积波动。 测得的LI +扩散系数从Galvanostatic间歇性滴定技术中表明，IL-启动策略确实确保了基于快速LI +扩散动力学的NPTNO细胞的快速再核能。 受益于纳米多孔结构，具有未阻碍的Li +扩散途径的NPTNO在基于钛基的氧化物材料中实现了Supe-rior速率能力，并且在TNO材料中具有最佳的全细胞环环性。 因此，证明了IL的模板潜力，并且出色的电化学性能确立了IL定向的NPTNO作为可快速回流LIB的有前途的阳极候选者。nptno的高可逆能力为210 mAh g –1。对1000个循环的NPTNO电极的研究表明，IL指导的介孔结构可以增强NPTNO细胞的可环性，这是由于缓解了重复的机械应力和由重复的LI +插入 - 插入 - 攻击过程引起的重复性机械应力和体积波动。测得的LI +扩散系数从Galvanostatic间歇性滴定技术中表明，IL-启动策略确实确保了基于快速LI +扩散动力学的NPTNO细胞的快速再核能。受益于纳米多孔结构，具有未阻碍的Li +扩散途径的NPTNO在基于钛基的氧化物材料中实现了Supe-rior速率能力，并且在TNO材料中具有最佳的全细胞环环性。因此，证明了IL的模板潜力，并且出色的电化学性能确立了IL定向的NPTNO作为可快速回流LIB的有前途的阳极候选者。
腺样体评估中射线参数的可靠性
图 2。椎腔 X 射线参数。(A): Ba：椎底（枕骨大孔前缘的最下点）；EsfL：蝶骨线（与蝶骨下缘相切，与 Ba 成正比）；PL：腭线（从鼻棘前部到鼻棘后部）；Pm：翼上颌线（鼻底边缘与上颌骨后缘的交点）；PmL：翼上颌线（与 Pm 成垂直于 PL 成正比）；aa：寰椎前部（寰椎最前点）；aaL：寰椎前线（与 aa 成垂直于 PL 成正比）。(B): S：鞍区（位于鞍区的几何中心）；Ba：椎底； S 0 ：S-Ba 距离中点；Pm：翼上颌；ad 1 ：Pm-Ba 线与咽扁桃体边界的交点；ad 2 ：Pm-S 0 线与咽扁桃体边界的交点。(C): PHF：法兰克福水平面；Pt：翼突（圆孔下缘与翼腭窝后部交点处的点）；PtV：垂直翼突（与 PHF 垂直于 Pt 的线）；PtV-Ad：咽扁桃体边界与 PtV 之间的距离。(D): SP：上咽。
人皮层中想象的体感感知的神经生理学表示
人类原发性体感皮质（S1）中的心脏内微刺激（ICM）已被用于成功引起自然的感觉。然而，诱发感觉的背后的神经生理机制仍然未知。要了解特定刺激参数如何引起某些感觉，我们必须首先了解大脑中这些感觉的表示。在这项研究中，我们记录了植入S1，前体皮层和男性参与者的后顶叶皮层的皮质内微电极阵列，执行了体感成像任务。所想象的感觉是在同一参与者的同一阵列中由ICMS先前引起的感觉。在尖峰和局部场上的记录中，神经信号的特征都可用于对不同的想象感觉进行分类。这些功能随着时间的推移而显示稳定。感觉运动皮层仅在图像任务过程中编码想象中的感觉，而后顶叶皮层则用提示呈现开始编码感觉。这些发现表明，感觉体验的不同方面可以从整个皮质感觉网络中的内部记录的人类神经信号分别解码。这些独特的感官表示基础的活动可能会告知刺激参数，以通过ICMS在未来的工作中通过ICMS进行特定的感觉。
剪贴画：通过语言监督的信息有效的视觉表示学习
我们提出了夹子 - 列表，这是一种通过文本注释来进行视觉表示学习的信息有效方法。与先前提出的剪辑模型相结合，在优化其对比度学习目标的过程中，夹子夹仅需要一个负面图像文本样本对。我们通过提高信息有效下限的优势来实现这一目标，以最大程度地提高两种输入方式之间的相互信息。这允许在相同尺度上比夹子相比，可以通过显着摄入的数据和批量大小进行培训。我们通过在可可扣数据集上进行预处理并测试向其他数据集的转移学习来评估夹列。夹子夹在Pascal VOC分类中获得了 +14.0％的MAP绝对增益，并且在Imagenet上获得了 +22.1％的TOP-1准确性增益，同时是合并或优于其他，更复杂，更复杂的文本监督模型。夹子夹也可以夹在图像和文本检索，零拍零分类和视觉接地上。fi-Nelly，我们表明夹具可以利用语言语义来鼓励可以在下游任务中使用的无偏见的视觉表示。实现：https：// github。com/4m4n5/clip-lite
例行检查抓获通缉犯 - DigiFind-It
于 2013 年 12 月 3 日星期二在 M u nld p d Building, si o r w oo Road 上拍卖待缴物业税（税款、改善评估和其他市政费用）。新泽西州南布伦瑞克镇莫尔文诺尔路口，上午 10:00。待售物业为已缴纳物业税或其他市政费用的物业。根据《美国税法》第 54 章第 5 章《2010 年修订法》的规定，2012 年及之前未缴纳的市政费用。上述物业将以最低赎回率出售利息，但在任何情况下不得超过 16% 的年利率。购买的房产的付款应在销售结束前以现金、现金出纳单、认证支票或电汇方式进行，否则该房产将被转售。没有其他购买者的房产应被注销，并以 18% 的年利率出售给南布伦瑞克镇。后续房产的利息应依法允许。
基于离散和连续吸引子网络的神经形态系统基于忆阻器的生物可信记忆
正是对建立一整套新的数学工具以分析和评估未来神经形态计算系统的启发。忆阻器于1971年被提出[4]，并于2008年通过实验建立[5]，它是一种电阻性器件，是针对这种非冯·诺依曼计算优化的未来神经形态器件。忆阻器可以根据内部状态和外部刺激（如电压脉冲）改变其电阻。先前的研究表明，基于忆阻器的交叉结构可以依靠欧姆定律和基尔霍夫定律，将计算最密集的组件矢量矩阵乘法（VMM）直接映射到电参数，从而加速各种人工神经网络（ANN）。[6,7]在此原理下，VMM计算过程直接在原位进行，从而避免了因从内存中获取数据而导致的内存墙（冯·诺依曼瓶颈）。尤其是在监督学习中，它可以降低前馈过程和从 NP 到 P 的反向传播的计算复杂度。[8] 因此，当前的研究主要集中在分类和回归任务上，以利用这种新的计算机制作为互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电路的补充。然而，忆阻器的不同物理机制，如导电丝的形成/溶解和相变，决定了器件存在需要进一步优化的缺陷。[9,10]
量子纠错码
量子纠错（QEC）这一学科的发展已有二十年，比量子计算本身的发展稍短一些。QEC 是量子计算中最关键的部分，因为它确保计算的可靠性，否则计算设备的输出就是垃圾。因此，每个量子计算机科学家都必须了解 QEC 和容错量子计算的框架。最开始的想法是编码，它也是所有经典通信、计算、密码学和相关领域的核心。编码可用于防范噪音或敌人。编码是指使用冗余来增强信息对噪音（错误）的鲁棒性的过程。例如，我们可以将 0 编码为一串 0，将 1 编码为一串 1，这样几个位的翻转就不会影响我们编码的信息。信息处理以编码的方式进行：首先编码，然后执行所需的操作，然后解码，最后读出所需的结果。此外，编码也发生在自然物理系统中：宏观可观测量被编码在统计系统的微观细节中，物体的内部体积属性可以编码在其边界中，等等。好的编码往往与有吸引力的物理学有关，而找到好的编码当然也需要技巧性的工作。
一种用于评估假体的长期猪模型...
背景：动物实验测试对于假体心脏瓣膜和植入技术的临床前评估至关重要。由于包括二尖瓣在内的人类和猪心脏结构显示出显着的解剖相似性，因此这些动物是临床前测试的良好候选者。以前的建立这种长期模型的尝试受到术中和术后困难的阻碍。我们的目的是克服这些困难，以开发二尖瓣置换（MVR）的猪模型，然后研究3个弦重建程序的实际可行性。方法：将16只60公斤猪分配给3个手术程序中的1个，（1）保存整个瓣膜式设备（n = 8），（2）仅次级和综合（n = 4）或（3）与天然瓣膜和乳头状恢复的分裂（n = 4）或（3）。在体外循环期间植入了圣裘德医疗阀（29毫米）和冷心脏瘫痪。通过皮下肝素注射来给予术后抗药性。结果：十四只动物生存了1个月，繁荣而没有心力衰竭迹象。由于气管管中不可逆的出血，一只动物被安乐死，另一只动物因瓣膜血栓形成而在术后第三次死亡。结论：已经建立了一种实际上可行的MVR长期猪模型。因为与人类的解剖学和生理相似性相对于其他物种是对其他物种的支持，所以我们认为该模型是
用生成模型对人类皮层刺激语音进行解码
从神经活动中解码听觉刺激可以实现神经假体和与大脑的直接通信。最近的一些研究表明，使用深度学习模型可以成功解码颅内记录中的语音。然而，训练数据的稀缺导致语音重建质量低下，从而阻碍了完整的脑机接口 (BCI) 应用。在这项工作中，我们提出了一种迁移学习方法，使用预先训练的 GAN 来解开表示层和生成层以进行解码。我们首先使用大量自然语音数据预训练一个生成器，以从表示空间生成频谱图。使用包含刺激语音和相应 ECoG 信号的少量配对数据，我们然后将其传输到更大的网络中，并在之前附加一个编码器，将神经信号映射到表示空间。为了进一步提高网络泛化能力，我们在传输阶段在潜在表示上引入了一个高斯先验分布正则化器。通过对每个测试对象最多 150 个训练样本，我们实现了最先进的解码性能。通过可视化嵌入在编码器中的注意力掩码，我们观察到的大脑动态与之前研究颞上回 (STG)、中央前回 (运动) 和额下回 (IFG) 动态的研究结果一致。我们的研究结果表明，使用深度学习网络的重建精度很高，并且有可能阐明认知任务期间不同大脑区域之间的相互作用。
交换运动 - 纳米晶体的双向双胞胎
引言双胞胎是响应外部刺激的材料的最常见结构转换之一，包括机械载荷（1），电子束或离子照射（2，3），激光震动（4）和加热（5）。纳米晶体可能会产生较高的特性，例如优异的机械强度（6），改善的热稳定性（7），高电导率（8），显着的光发射（9）和增强的催化活性（10）。了解纳米晶体中的孪生机制可以使纳米材料具有所需特性的结构工程。传统的智慧认为，双胞胎通过在相邻原子平面上的部分位错的一层移动来进行（11）。在外部机械载荷下的孪生二胎涉及非常规的机制，被描述为部分位错的随机激活（12），同时激活部分位错（13）或洗牌机制（14）。转化孪生型对不太了解。假定纳米晶体的转化是通过传统变形孪生机制进行的（11）。但是，该主张缺乏直接证据。转化双胞胎需要外部能量才能克服能量屏障（2-5）。注入外部能量（15，16），例如在热退火和电子或离子辐照过程中，为纳米晶体中的双胞胎形成提供了机会。这表明纳米晶体的双胞胎可能表现出受动力学控制的非常规途径。但是，由于部分脱位/滑移的速度被认为是按时间尺度出现的速度（17），因此同时意识到双重激发和原子成像仍然是技术挑战。在这项工作中，以面部为中心的立方铅（PB）纳米颗粒作为模型系统，我们使用