ftld是引起痴呆症的主要原因,仅次于阿尔茨海默氏病和刘易体内痴呆症。VCP基因中的突变已知会导致遗传性ftld。 以前的合作研究,包括东京科学学院Hitoshi Okazawa教授的团队和Masaki Sone副教授Masaki Sone在Toho University的团队的研究,发现在使用老鼠模型的数十年后,胎儿阶段的DNA损害会影响FTLD的发作。VCP基因中的突变已知会导致遗传性ftld。以前的合作研究,包括东京科学学院Hitoshi Okazawa教授的团队和Masaki Sone副教授Masaki Sone在Toho University的团队的研究,发现在使用老鼠模型的数十年后,胎儿阶段的DNA损害会影响FTLD的发作。
Hannah D. Franklin 1, Lucy L. Russell 1, Georgia Peakman 1, Caroline V. Greaves 1, Martina Bocchetta 1, Jennifer Nicholas 2, Jackie Poos 3, Rhian S. Convery 1, David M. Cash 1.4, John Van Swieten 3, Lize Jiskoot 1.3, Ferin Moreno 5.6, Raquel Sanchez-Valle 7, Barbara Borroni 8,罗伯特·拉福斯(Robert Laforce Jr)9,马里奥·马塞利斯(Mario Masellis)10,玛丽亚·卡梅拉·塔塔格利亚(Maria Carmela Tartaglia)11,卡罗琳·格拉夫(Caroline Graff)12.13,daniela galimberti 14.15,詹姆斯·B·罗(James B.塔利亚维尼(Tagliavini)24,伊莎贝尔·桑塔纳(Isabel Santana)25.26,西蒙·杜切尔(Simon Ducharmers)27.28,克里斯·巴特勒(Chris Butler)29,亚历克斯·格哈德(Alex Gerhard)30.31,约翰内斯·莱文(Johannes Levin)32,33.34,阿德里安·丹尼克(Adrian Danek)32,马克斯·奥托(Markus otto) Jonathan D. Rohrer 1*和代表遗传FTD倡议,Genfi
*通讯作者(kat35@cam.ac.uk,+44 1223 766 556)1临床神经科学系,剑桥大学,剑桥大学,英国2号剑桥大学,剑桥大学,UK剑桥大学,英国3英国痴呆症研究所,剑桥大学,剑桥大学,剑桥大学4. and Medicine, INM-7, Forschungszentrum Jülich, Jülich, Germany 6 Neurology, Department of Neurological and Vision Sciences, ASST Spedali Civili, Brescia, Italy 7 Dementia Research Centre, Department of Neurodegenerative Disease, UCL Queen Square Institute of Neurology, London, UK 8 Department of Neurology, Erasmus Medical Centre, Rotterdam, Netherlands 9阿尔茨海默氏病和其他认知疾病部门,神经病学服务,医院,d'uskespitunsd'unguseciónsBioMèdiquesAugust pi i Sunyer,巴塞罗那大学巴塞罗那大学,巴塞罗那大学10 clinique InterdifcipernairedeMémoire,Département,Département,Départementand de de de de de quecine,de quebique and chudquébecebecineand chudquébecebecine,dequébecnecneand chudquébebecebec。加拿大QC大学拉瓦尔大学11神经生物学,护理科学与社会系; Center for Alzheimer Research, Division of Neurogeriatrics, Bioclinicum, Karolinska Institutet, Solna, Sweden 12 Unit for Hereditary Dementias, Theme Inflammation and Aging, Karolinska University Hospital, Solna, Sweden 13 Fondazione Ca' Granda, IRCCS Ospedale Policlinico, Milan, Italy 14 University of Milan, Centro Dino意大利米兰法拉利(Ferrari)15认知神经病学实验室,神经科学系,鲁文库文(Ku Leuven),比利时16神经病学服务局,卢文大学(Leuven),比利时17 Leuven Brain Institute,Ku Leuven,Ku Leuven,Belgium 18,Belgium 1845 Biogipuzkoa健康研究所,神经科学区,神经退行性疾病组,20014年,西班牙圣塞巴斯蒂安。46 Center for Biomedical Research in Neurodegenerative Disease (CIBERNED), Carlos III Health Institute, Madrid, Spain 47 Neurology Unit, Department of Clinical and Experimental Sciences, University of Brescia, Brescia, Italy 48 MRC Cognition and Brain Science Unit, Department of Psychiatry, University of Cambridge, Cambridge, UK
方法和结果:虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1],但足够且适当的训练数据(通常是带注释的点云)的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示,这对天然表面和动态具有挑战性,在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云,例如,使用开源模拟器Helios ++ [3],可以解决一些解决方案,以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中,可以模拟不同的激光雷达广告系列,所有生成的点云被自动注释。VLS软件(例如Helios ++)允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置,该平台为数据增强提供了很高的潜力,并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中,纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能,以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
光学干扰过滤器用于现代光学元件的大多数区域,因为它们允许修改高精度光学系统中光传播和运输的参数:反射,传输,吸收,吸收,相位和极化,脉冲持续时间,脉冲持续时间等[1-4]。因此,这些光学特性是由波长,入射角和极化的函数控制的。例如,今天,我们合成和制造了许多光学功能,例如抗反射器,极化器和束分式拆分器,二分色过滤器,镜像和窄带过滤器,多PIC过滤器,高和低通滤波器,高通滤波器,逆滤波器,逆滤波器,chir滤波器和其他滤镜。合成(或设计或反问题)技术从数学和算法的角度取得了很大发展,到现在可以将任何任意光学(强度)函数与多层合构成的点。同时,制造技术已经发生了很大的发展,因此现在可以生产几百个薄层不同材料的过滤器,每一层的厚度从几nm到几百nm不等。某些问题自然保持开放,例如(除其他)相位和宽带特性,大块和微材料以及非光学特性。用于旗舰应用,例如引力波[5,6]或陀螺仪的镜子,而空间光学器件,当前的挑战是打破PPM屏障,即确保通过吸收和散射造成的总损失少于入射通量的100万。尽管假想索引(几个10-6)和多层组件中的低粗糙度(nm的一部分),但尚未达到这种艺术状态。应注意,这些损失也与组件的激光通量抗性直接相关,具体取决于照明状态[7]。在最低的光学损失的最后背景下,这项工作已经进行了。在所需的精度水平上,我们需要分析吸收机制的细节,考虑到这种吸收被转移到热传导,对流和辐射的过程中。对这种光诱导的热辐射的分析[8-10]至关重要:首先,它使我们能够追踪非常低的吸收水平(目前难以测量10-6以下),这可以允许确定
图2在晚期症状阶段发生网络动力学的变化。(a)由状态占领的主组件分析(PCA)加载的组件加载。(b)分数分数显示,与在纵向随访期间未转化为有症状阶段的人相比,转换器(最新的预症状扫描)显着增加。(c)按州分数占用率,显示了状态2(显着性)占用率的转换器的增加。(d)所有承运人的占用率。(e)状态2与非携带者(NC)相比,预症状突变载体(PSC)显示了与年龄非线性关系的证据。genfi,遗传额颞倡议;嗯,隐藏的马尔可夫模型
ione O. C. Wollaccott 1, *,Image J.Kathryn Knowles 1,2,Lucy L. Russell 1,Caroline V. Heslegrave 2,James B. Rowe 3,Borroni 4,Daniela Galimmberti 5:6,Tiraboschi 11,Tiraboschi 11,Maria Masellis 8,Maria Carmela Carmela tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia robert laforce 21:matthis synatofs synalofzik 26.27.27.27.27,Rik vanden。 43,44,亨利格2:45,46,47,乔纳森·罗勒1.2
摘要 - 基于运动图像的大脑计算机界面(MI-BCIS)是神经技术,可利用运动皮质上的感觉运动节奏的调节,分别称为事件相关的去同步(ERD)(ERD)和综合化(ERS)。ERD/ERS的解释与用于估计它们的基线的选择直接相关,并可能导致误导ERD/ERS可视化。实际上,在BCI范式中,如果两次试验被几秒钟分开,则将基线接近上一个试验结束的基线可能会导致ERD的过度估计,而将基线的基线太接近即将到来的试验可能会导致ERD估计不足。在MI-BCI研究中,这种现象可能会引起对ERD/ERS现象的功能误解。这也可能会损害MI与REST分类的BCI性能,因为这种基准通常被用作静止状态。在本文中,我们建议研究几个基线时间窗口选择对ERD/ERS调制和BCI性能的影响。我们的结果表明,考虑选定的时间基线效应对于分析MI-BCI使用过程中ERD/ERS的调制至关重要。
Arabella Bouzigues 1 · Lucy L. Russell 1 · Georgia Peakman 1 · Martina Bocchetta 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · Emily Todd 1 · James B. Rowe 2 · Barbara Borroni 3 · Daniela Galimberti 4.5 · Pietro Tiraboschi 6 · Mario Masellis 7 Maria Carmela Tartaglia 8·Elizabeth Finger 9·John C. Van Swieten 10·Harro Seelaar 10·Lize Jiskoot 10·Sandro Sorbi 11.12·Chris R. Chris R. Butler 13.14·Caroline Graff 15.16·Caroline Graff 15.16·亚历山大·盖尔哈德(Alexander Gerhard)17,18·tob tob tob tob tob lobers langheinrich。拉奎尔·桑切斯(Raquel Sanchez)-Valle 21·Alexandre deMendonça22·Fermin Moreno 23.24·MATTHIS SANOFZIK 25.26·Rik Vandenberghe 27,28.29·Simon Ducharmor 30.31 ·Markus Otto 38·佛罗伦萨Pasquier 39,40.41·Isabel Santana 42.43·Jonathan D. Rohrer 1·遗传FTD倡议,Genfi
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上,是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1],例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外,多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具,特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7],以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关,这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得,即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用,并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度(例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]),可以产生多模压缩。然而,OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源,用脉冲激光器泵浦,该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通