XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsfer
最初发表于：Dimanova，Plamina； Borbas，Réka； Raschle，Nora Maria（2023）。从母亲到孩子：代际转移如何反映
背景：代际转移效应包括从父母到孩子的特征传播。虽然在行为上有充分的文献记载，但对大脑结构或功能的代际转移效应的研究很少，尤其是那些检查行为和神经生物学内表型的关系的研究。这项研究旨在研究与皮质胶质电路相关的行为和神经间传递效应，与社会情感功能和心理健康有关。方法：从72名参与者那里获得T1-神经影像学和行为数据（39名母子二元/ 39名儿童； 7 - 13岁； 16个女孩/ 33位母亲； 26 - 52岁）。灰质体积（GMV）是从conticolimbic区域提取的（皮质下：杏仁核，海马，伏隔核；新皮层：前扣带回，内侧轨道额叶区域）。通过相关系数和与随机的成人孩子对的相关系数和比较来量化母子相似性。结果：我们确定了皮质下皮质上的明显的皮质性母子相似性（r = 0.663）。在心理健康方面的母子相似性是显着的（r = 0.409），通过新皮质中的相似性，但不是皮质下GMV的相似性，可以预测心理健康中的二元相似程度。结论：代际神经影像揭示了Corticolimbic GMV的明显母子转移，最强烈地在皮层下区域。然而，新皮质相似性的变化预测了母亲幸福感的相似性。最终，这种技术可能会增强我们对与健康和疾病相关的行为和神经家族转移影响的了解。
电化学纳米胶质中氧化还原-DNA的无激活电子转移
摘要：我们最近发现的电极螺旋氧化还原DNA系统中的重组能量降低，促使人们对这种现象的起源进行询问，并提出其潜在用途来降低电化学反应的激活能。在这里，我们表明，DNA链在纳米含量中的限制会在某种程度上放大这种效果，从而几乎消除了电子传递的固有激活能。采用电化学原子力microsco-py（AFM-SECM），我们在平面电极表面轴承轴承的终极固定的铁蛋白基化的DNA链和输入的微电极tip之间创建了低于10 nm的纳米胶。在表面和尖端之间DNA的铁乙酰基（FC）部分的氧化还原循环产生〜10分子的可测量电流。我们的实验发现是通过理论建模和原始含量动力学模拟（Q-Biol代码）严格解释的。几个有趣的
转移液压灵活性选项：风险，福利和对
Abstract ............................................................................................................................... vi
一种新的天然儿茶酚-O-甲基转移酶抑制剂对帕金森氏病体内模型的影响
Valeria parrales -Macias - ICM, Pitié Salpêtrière hospital, Paris, 75013, France Abha Harfouche - University Paris -Saclay, CNRS, Biocis, Orsay, 91400, France Laurent Ferrié - University Paris -Saclay, CNRS, Biocis, Orsay, 91400, France Stéphane Haïk - ICM，Salpêtrière，巴黎，75013，法国帕特里克·米歇尔（Patrick P.rita raison-vozari-icm，PitiéSalpêtrière医院，巴黎，75013，法国Brunofigadère-Paris-Saclay University，CNRS，Biocis，Biocis，Orsay，Orsay，91400，91400 *nicolas.bizat@icm-institte.org alexandre maciuk-University of Paris-Saclay，CNRS，Biocis，Orsay，Orsay，91400，法国 *alexandre.maciuk@universite-parisite-paris--paris-saclay.fr.这些作者为工作做出了同等贡献。
由于近场辐射热传递而导致相变纳米颗粒链中的多体有效导热率
a School of Energy Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, 92 West Street, Harbin 150001, China b Laboratoire Charles Coulomb (L2C) UMR 5221 CNRS-Université de Montpellier, F- 34095 Montpellier, France c Key Laboratory of Aerospace Thermophysics, Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China d School of Energy and山东大学的动力工程，Qingdao 266237，中国E Institut Universitaire de France，1 Rue Descartes，F-75231 Paris Cedex 05，法国
使用转移学习进行运动图像检测的指南：实验研究
摘要 - 基于运动图像（MI）的脑部计算机界面（BCI）显示出有希望的运动恢复结果，术中意识检测或辅助技术控制。但是，由于脑电图（EEG）信号的高度可变性，它们主要是每次使用日期所需的冗长而乏味的校准时间，并且缺乏所有用户的可靠性，因此它们遭受了几个限制。可以使用转移学习算法在某种程度上解决此类问题。但是，到目前为止，此类算法的性能已经非常可变，何时可以安全地使用它们。因此，在本文中，我们研究了MI-BCI数据库（30个用户）上各种最先进的Riemannian转移学习算法的性能：1）受到监督和不受监督的转移学习； 2）对于目标域的各种可用培训脑电图数据； 3）会议内或会议间的转移； 4）对于Mi-BCI表演良好且较不愉快的用户。从此类实验中，我们得出了有关何时使用哪种算法的准则。重新介绍目标数据后，该目标集的几个样本被考虑在内。即使对于课内转移学习也是如此。同样，重新介入对于在会话之间难以产生稳定的运动图像的受试者特别有用。
艾滋病毒成年人中的整合酶链转移抑制剂和心血管事件：艾滋病毒 - 可控协作中目标试验的仿真
Rein，S.M.，Lodi，S.，Logan，R.，Toulomi，G.，Antoniadou，A.，Wikktop，L.，Bonnet，F.，Van Sighem，A. Suial，B.，... Hernan，M。A. （2023）。 整合酶链转移抑制剂的使用和艾滋病毒成年人的心血管事件：艾滋病毒 - 可控协作中目标试验的仿真和抗逆转录病毒疗法疗法同类协作。 lancet HIV，10（11），E723- E732。 https://doi.org/10.1016/s2352-3018(23)00233-3Rein，S.M.，Lodi，S.，Logan，R.，Toulomi，G.，Antoniadou，A.，Wikktop，L.，Bonnet，F.，Van Sighem，A. Suial，B.，... Hernan，M。A.（2023）。整合酶链转移抑制剂的使用和艾滋病毒成年人的心血管事件：艾滋病毒 - 可控协作中目标试验的仿真和抗逆转录病毒疗法疗法同类协作。lancet HIV，10（11），E723- E732。https://doi.org/10.1016/s2352-3018(23)00233-3
X射线诱导的超快电荷转移在基于噻吩的共轭聚合物中，由核心孔光谱控制
同时，能量结构域中的高分辨率X射线光谱也可以提供对分子系统中超快染色器过程的有用见解。使用单色同步加速器X射线辐射，可以在分子中对特定原子核壳的共振激发。核心兴奋状态的寿命因几个飞秒而异，具有激发能量的相对较浅的核心孔高达1 keV，直到具有较高激发能的深核孔的attosentime量表。通过发射X射线光子或螺旋钻电子的发射在核心激发态的寿命内，可以作为探测分子在同一时间尺度上发生的任何动力学过程的探测。这是“核心时钟”光谱（CHC）的基本概念。6关于
970.5227-3技术转移任务。
（2）在执行技术转移任务时，承包商被授权进行活动，包括但不限于：识别和保护在实验室或在实验室中或获得创建或收购的知识产权；谈判在承包商控制或拥有的实验室或拥有的实验室或获得的知识产权方面的许可协议和任务；保释；谈判所有方面并进入Cradas；提供技术咨询和人员交流；开展科学教育活动并报销可提供战略合作伙伴关系项目（SPP）；提供信息交流；并提供实验室或武器生产用户设施。完全期望承包商应使用所有可用的机制来完成此技术转移任务，包括但不限于Cradas，用户设施，SPP，科学教育活动，咨询，人事交流，作业和许可，并符合本条款。
表示不规则采样的时间序列，具有分类和转移学习的生成语言模型
摘要。人类活动识别在包括医疗保健和智能家居在内的各个领域都起着至关重要的作用。随着配备环境传感器的智能房屋的越来越多，人们对利用人工智能技术的兴趣越来越兴趣，以理解和认识到这些环境中的人类活动。但是，环境传感器收集的数据的规则和嘈杂性质提出了独特的挑战。为了应对这些挑战，我们建议使用接受传感器激活序列训练的预训练的嵌入式嵌入，通常是基于类似于GPT的架构的算法，以证明在智能家庭中日常生活的分类表现。此外，我们利用从一个环境中获得的知识来增强另一个环境的活动识别，研究转移学习的概念。结果表明，GPT变压器解码器的方法在多个数据集的精度和平衡精度方面优于其他算法。这些发现还突出了转移学习的潜力，从干净且大的数据集中，GPT跨解码器预先训练的嵌入在各种情况下显示出令人鼓舞的结果。