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生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
生物医学科学中数字孪生的机遇与挑战 - 研讨会
Karen E. Willcox (主席) 是德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长、研究副总裁兼航空航天工程与工程力学教授。她还是圣达菲研究所的外聘教授。在德克萨斯大学，她担任基于模拟的工程与科学 WA“Tex”Moncrief, Jr. 主席和计算系统 Peter O'Donnell, Jr. 百年主席。在 2018 年加入奥登研究所之前，她曾在麻省理工学院担任教授 17 年，担任麻省理工学院计算工程中心创始联席主任和麻省理工学院航空航天系副主任。在加入麻省理工学院教职员工之前，她曾在波音幻影工厂的翼身融合飞机设计小组工作。她是工业与应用数学学会 (SIAM) 会员、美国航空航天学会 (AIAA) 会员，并于 2017 年因在航空航天工程和教育领域的贡献被授予新西兰功绩勋章 (MNZM)。2022 年，她当选为美国国家工程院 (NAE) 院士。威尔科克斯在设计、优化和控制下一代工程系统的计算方法的开发和应用方面处于领先地位。她的许多活跃研究项目和与工业界的合作正在开发核心数学和计算能力，以实现大规模预测数字孪生。
![arXiv:2207.08591v1 [cs.CV] 2022 年 7 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e78b97f9e2142aae499def8d74af9305da87f046.webp)
arXiv:2207.08591v1 [cs.CV] 2022 年 7 月 18 日
从大脑活动中解码图像一直是一个挑战。由于深度学习的发展，有可用的工具来解决这个问题。解码图像旨在将神经脉冲序列映射到低级视觉特征和高级语义信息空间。最近，有一些从脉冲序列解码的研究，然而，这些研究较少关注神经科学的基础，很少有研究将感受野合并到视觉图像重建中。在本文中，我们提出了一种具有生物特性的深度学习神经网络架构，从脉冲序列重建视觉图像。据我们所知，我们首次实现了一种将感受野属性矩阵集成到损失函数中的方法。我们的模型是一个从神经脉冲序列到图像的端到端解码器。我们不仅将 Gabor 滤波器合并到用于生成图像的自动编码器中，还提出了具有感受野特性的损失函数。我们在两个数据集上评估了我们的解码器，这两个数据集包含猕猴初级视觉皮层神经脉冲和蝾螈视网膜神经节细胞 (RGC) 脉冲。我们的结果表明，我们的方法可以有效地结合感受野特征来重建图像，为基于神经信息的视觉重建提供了一种新方法。
与每日注射或开放式循环系统相比，高级混合闭环系统的功效和安全性，1型糖尿病
1型糖尿病是一种严重的慢性疾病，胰岛素产生已经停止。急性和慢性并发症的风险都会增加，如果疾病无法正确管理，与总体相比，预期寿命可以缩短。有几种不同的治疗形式，其中最常见的是自身注射胰岛素笔与葡萄糖表的结合，该葡萄糖表位于皮肤下方，并连续测量组织液中的葡萄糖水平。主要的选择是通过一个小泵添加胰岛素，该小泵不断地向皮下脂肪添加不同量的胰岛素。允许患者根据审核员的葡萄糖值剂量胰岛素。该开发的第三个也是最新的变体是如此被称为高级混合泵系统，其中泵主要由组织中的葡萄糖含量（使用数字反馈电路）控制。但是，患者仍必须在某些情况下控制泵，例如与餐食有关。
同时使用机器人臂实时控制...
开创性的研究表明，通过广泛调谐的神经元的大量人群的综合作用，而不是通过少量的高度调节神经元1来编码。几个系统为大脑功能中的“分布式编码”提供了进一步的证据2,3。然而，这种投资使用了反复试验的单个神经元的串行记录，因此无法以单次试验来证明对大脑信息编码的神经元种群。同时（平行）神经元种群记录的技术可以使用随机抽样的神经元种群对大脑中的信息进行出人意料的编码，尤其是在体感4-6和边缘系统中的7。，我们通过从慢性植入的电动机（MI）皮层（MI）皮层和腹侧（VL）Thalamus中的慢性植入电极阵列中记录来解决这些问题，以前肢移动任务进行训练的大鼠。我们问了三个问题。首先，在Mi Cortex和/或Vl Thala-Mus编码前肢运动轨迹中，神经元种群活性的线性或非线性数学转化如何？第二，这些“电机代码”是否可以用于生成在线“神经元群体功能”，以实时控制机器人手臂，以足够的精度代替受过训练的运动任务中的动物前肢运动？第三，可以以这种神经生物的模式训练（奖励神经活动本身）会改变或消除先前条件的运动？
在这里，我们描述了宏观Poynting载体，加热速率和存储能量的第一个原理推导，以任意复合介质形成
具有不寻常的电磁正确性的结构化材料在几种易流动作品1 - 4后引起了显着的关注，这表明，通过调整常规金属的微观结构和介电的微观结构，可以在此类媒体中从根本上改变光的传播。显着的效果，例如负折射，5，6个亚波长度成像，7，8披肩，9，10和通过无损的替代棱镜的调色板的反转，理论上预测了11个，在某些情况下进行了预测。某种程度上类似于常规的晶体材料，超材料通常由许多相同的夹杂物组成，这些夹杂物在常规晶格中排列。包含物的尺寸比辐射的波长小得多。在最简单的情况下，在最简单的情况下，仅使用少数有效的参数来实现电磁波传播的特征，可以通过使用均质化技术来简化这种复杂系统的研究，从而实现了电磁波传播的特征：有效的介电性和有效的渗透性。的确，超材料的一个重要特征是它们的磁反应可能非常强，尽管材料的基本成分通常是较大的或介电颗粒具有内在的磁性特性。1这种人工磁性是由夹杂物中引起的电流的沃克斯部分诱导的，在某些情况下，该部分可能非常接近对真正磁性粒子的反应。12
ken Paxton
OR2021-04473亲爱的Craven女士：您询问某些信息是否受《公共信息法》（《公共信息》法案）（《政府法典》第552章）所要求的公共披露。您的请求已分配ID＃866759（参考编号66113398）。您代表的利文斯顿独立学区（“区”）收到了指定时间段的律师发票请求。您的要求部分根据德克萨斯州民事诉讼规则的规则192.5和德克萨斯州证据规则的第503条规定。我们考虑了您的论点并审查了提交的信息。我们还收到并考虑了请求者的评论。请参阅《政府代码》第552.304条（允许感兴趣的第三方提交司法部长的一般原因，为什么应或不应发布要求的信息）。我们注意到，您承认，提交的信息包括律师费账单，这些费用账单应受《政府法典》第552.022（a）（16）款的约束。第552.022（a）（16）条规定，要求公开披露“律师费中的信息，这些信息是律师 - 委托人特权[，]不符合特权的信息”，除非该信息是根据该法令或其他法律保密的。id。§522.022（a）（16）。得克萨斯州最高法院持有德克萨斯州的证据规则，德克萨斯州民事诉讼规则是第552.022条的“其他法律”。请参阅乔治敦市的Re City，53 S.W. 3d 328，336（Tex。2001）。德克萨斯州的证据规则503（b）（1）提供以下内容：因此，我们将根据得克萨斯州的证据规则第503条规定，根据德克萨斯州《德克萨斯州民事诉讼规则》第192.5条规定，提交费用账单的规则192.5诉讼规则第503条。
Gynandropsis Gynandra基因组提供了有关全基因组重复的见解和Cleomaceae中C4光合作用的演变
1个生物系统学集团，瓦格宁根大学，Drovendaalsesteeg 1，6708pb Wageningen，荷兰2遗传学，生物技术与种子科学实验室（GBIOS），Abomey-Calavi，BP 2549 Abome-Calavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi，Scalavi of Recuntion of Remonic Sciences，Agronomic Sciulty of Agronomic Sciulty剑桥，剑桥CB2 CB2 3EA，英国4个生物研究中心，海德堡大学，69120 Heidelberg，德国海德堡，德国Heidelberg，5遗传学实验室，瓦格宁根大学和研究，Droevendaalsesteeg 1，6708pb 6708pb Wageningen，荷兰6号纽约市6号纽约市7. 77 ISTRAING ISTRAINT INSUITIN，TEX ISTIN 7. Laboratory for Plant Molecular Genetics, Center of Excellence for Molecular Plant Sciences, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200032, China 8 Faculty of Biology, Bielefeld University, 33501 Bielefeld, Germany 9 Cluster of Excellence on Plant Science (CEPLAS), Institute of Plant Biochemistry, Heinrich Heine University Düsseldorf, 40225 Düsseldorf, Germany 10 Business Unit Bioscience, Wageningen University and Research, Droevendaalsesteeg 1, 6708PB Wageningen, The Netherlands 11 African Orphan Crops Consortium (AOCC), World Agroforestry (ICRAF), Nairobi 00100, Kenya 12 Seed Biotechnology Center, University of California, Davis, California 95616,美国
网络通信灵活预测视觉内容，增强表征能力，实现更快的视觉分类
视觉认知模型通常假设大脑网络会预测刺激的内容以促进其后续分类。然而，在网络层面理解预测和分类仍然具有挑战性，部分原因是我们需要从动态神经信号中逆向工程它们的信息处理机制。在这里，我们使用可以隔离特定内容通信的连接性测量来重建每个参与者（N = 11，男女皆有）的网络机制。每个人都被提示预测的 Gabor 刺激的空间位置（左 vs 右）和内容[低空间频率（LSF） vs 高空间频率（HSF）]，然后他们进行分类。使用每个参与者同时测量的 MEG，我们重建了预测和分类行为的 LSF 与 HSF 内容的网络。我们发现，在前额叶皮质的监督控制下，预测内容根据任务需求灵活地从颞叶皮质向下传播到侧枕叶皮质。当它们到达侧枕叶皮层时，预测会增强自下而上的 LSF 与 HSF 对刺激的表征，从枕叶腹侧顶叶到运动前皮层，进而产生更快的分类行为。重要的是，内容通信是通常在大脑区域之间测量的信号到信号通信的子集（即 55 – 75%）。因此，我们的研究分离了处理认知功能信息的功能网络。