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使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表型驱动的方法通过分析将患病与健康状态区分开的表型特征来鉴定遇到疾病的化合物。这些方法可以指导发现有针对性的扰动，包括小分子药物和遗传干预措施，这些扰动将疾病表型调节针对更健康状态。在这里，我们介绍了PDGRAPHER，这是一种因果启发的图形神经网络（GNN），旨在预测能够逆转疾病表型的能够逆转脑臂（一组治疗靶标）。与学习扰动如何改变表型的方法不同，Pdgrapher解决了直接预测实现所需响应所需的急性的信息问题。pdgrapher是一种将疾病细胞态嵌入基因调节或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的GNN，学习了这些状态的潜在表示，并确定最佳的组合扰动，最有效地将患病的状态转移到该潜在的潜在水平内所需的身影状态。在具有化学性能的九种细胞系中的实验中，PDGRAPHER鉴定出比竞争方法高达13.33％的有效脑扰手，并获得了高达0.12的归一化折扣累积增益，以高达0.12个，以分类治疗靶标。它还在十个遗传扰动数据集上表现出竞争性能。PDGRAPHER的一个主要优势是其直接的预测范式，与传统上在表型驱动的研究中构成的间接和计算密集型模型相反。与现有方法相比，这种方法可加速训练高达25倍。pdgrapher提供了一种快速的方法，用于识别触觉扰动和推进表型驱动的药物发现。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
社论：生物启发的医学机器人技术的最新趋势
在过去的几十年中，机器人技术已被广泛引入到不同的医疗应用中，例如手术操作和康复工程，以提高医疗的效率和质量。但是，这些机器人通常需要与人类相互作用，并通过小开口操纵其复杂的结构和内部器官，这对当前的感应，驱动和控制策略带来了巨大的挑战（Muscolo和Fiorini，2023； Sun and Lueth，2023b）。为了解决这些问题，许多研究人员已将以生物学启发的技术引入医疗机器人。For example, snake-like soft robots are used to achieve flexible bending motions in minimally invasive surgery ( Burgner-Kahrs et al., 2015 ; Lin et al., 2024 ; Cianchetti et al., 2018 ; Ashuri et al., 2020 ; Sun et al., 2020 ; Sun and Lueth, 2023a ), while insect-inspired exoskeleton robots can provide walking assistance to patients残疾人（Shi等，2019； Yang等，2023； Liao等，2023）。在本研究主题中，我们旨在介绍以生物启发的技术的最新发展和成就，以支持医学机器人技术领域的未来研究方向，包括结构性设计，建模，制造，制造，传感，促进和控制。由于呼吁参与，最终在本研究主题中接受并收集了七篇论文。
传统涡轮机与仿生涡轮机的气动比较，以增强低风条件下的风能应用
摘要。预计到 2050 年，风能将占全球产量的 35%，其中位于高风速地区的大型风力发电场将做出重大贡献。然而，在低风速地区，需要调整涡轮机以最大程度地提高效率。这导致了基于仿生原理的叶片的开发，这些叶片可提高此类条件下的性能。为了验证这种方法，提出了对传统涡轮机和仿生涡轮机进行空气动力学比较分析的建议。所提出的方法涉及使用计算流体动力学 (CFD) 模拟和叶片元素动量理论 (BEMT) 来预测两种设计的行为。评估功率系数 (Cp)、推力 (Ct)、轴向力和扭矩等变量，比较转子在相同条件下的性能。目标是确定仿生涡轮机的可行性及其在低风速（从 2.5 m/s 开始）下对水平轴风力涡轮机的适应性。经 CFD 和 BEMT 模拟验证的结果显示，仿生涡轮机的性能比传统转子高出 33%，凸显了其在恶劣环境条件下提高风能效率的潜力，尤其是在风速较低或不稳定的地区。这证明了仿生设计在增强可再生能源技术方面的可行性。
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
鲨鱼启发的牙齿形态发生的通用模型揭示了表型过渡中的发育不对称
源于遗传和生物力学因素之间的动态相互作用所产生的发展复杂性，使基因型和表型在进化中的变化方式变化。作为范式系统，我们探讨了发育因素的变化如何产生典型的牙齿形状过渡。由于牙齿发育主要是在哺乳动物中研究的，因此我们通过研究鲨鱼中牙齿多样性的发展为更广泛的理解做出了贡献。为此，我们建立了一个通用但现实的，数学的数学模型。我们表明，它重现了牙齿发育的关键特征，以及小斑点catsharks scyliorhinus canicula的真实牙齿形状变化。我们通过与体内实验进行比较来验证我们的模型。引人注目的是，我们观察到牙齿形状之间的发育过渡往往是高度退化的，即使对于复杂的表型也是如此。我们还发现，参与牙齿形状转变的发育参数集往往不对称地取决于该过渡的方向。一起，我们的发现为我们对发展变化如何导致自适应表型变化和特质在复杂的，表型高度多样化的结构中的理解提供了宝贵的基础。
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
Inspire Medical Systems，Inc .- JP Morgan Healthcare ...
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的前瞻性陈述。历史事实陈述以外的所有陈述都是前瞻性陈述。In some cases, you can identify forward-looking statements by terms such as ‘‘may,'' ‘‘will,'' ‘‘should,'' ‘‘expect,'' ‘‘plan,'' ‘‘anticipate,'' ‘‘could,'' “future,” “outlook,” ‘‘intend,'' ‘‘target,'' ‘‘project,'' ‘‘contemplate,'' ‘‘believe,'' ‘‘estimate,'' ‘‘predict,'' “潜在”，“继续”，或这些术语或其他类似表达式的否定，尽管并非所有前瞻性陈述都包含这些词。本演讲中的前瞻性陈述涉及有关我们业务计划投资，我们的增长策略，监管批准的预期时间和新产品市场介绍的预期时间，我们的增长策略和倡议可能对我们的业务产生的潜在影响，全年的2024年财务和运营能力，我们的成长策略和倡议的潜在影响，
激发学习信任改进优先级2024-25
Sitwell初中1。领导力和管理：通过各种CPD机会在各个层面发展领导力，继续关注主题领导。2。教育质量：继续改善所有学生的成果，并通过有效的策略和课程实施加速核心主题中关键群体的进步。3。教育质量：通过对内部和跨课程的学习来提高课程实施，以使成分零件导致综合结果。4。教育质量：继续开发包容性和丰富的课程，反映了我们学生和学校社区的多样性和不断增长的需求。5。个人发展：继续优先考虑所有学生的福祉，特别着眼于使他们能够在线和离线风险（例如移动技术和社交媒体）识别。
nambu – jona-lasinio模型，具有分形灵感耦合
编辑器：A。Ringwald nambu – Jona-Lasino模型通过包含通过分形方法获得量子染色体动力学获得的运行耦合来进行调整。耦合遵循一个指数函数，在高能量碰撞的背景下，解释了Tsallis非扩展统计分布的起源。参数𝑞完全根据颜色数量和夸克风味的数量来确定。我们研究了扩展模型的几个方面，并将结果与标准NJL模型进行了比较，在该模型中，将恒定的耦合与急剧的截止组合使用，以使间隙方程正常。我们表明，适度的耦合以平滑的截止方式将模型正常，并重现式质量和衰减常数，从而提供了与标准NJL模型中几乎相同的Gell-Mann-Oakes-Renner关系。在两种模型中，关系都以相似的截止量表进行。这项工作的一个重要新颖性是从分形QCD真空中的物理解释，用于使夸克冷凝物重新归一致的运行耦合。