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共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
裂变酵母菌菌株提供了对遗传开关的见解
一个主要发现是发现了一对称为“纳图综合体”的转录因子。这种复合物似乎调节基因表达并影响某些基因在细胞核中的定位，这一发现可以更好地了解基因沉默机制，这对于调节发育，免疫反应和其他重要生物学过程至关重要。
参考虚拟晶格的HR-TEM和HR-STEM图像上应变和位移字段的定量映射
摘要：已经开发了一种高分辨率传输电子显微镜（HR-TEM）和高分辨率扫描传输电子显微镜（HR-STEM）图像的互惠空间处理方法。命名为“绝对应变”（Abstrain），它可以通过用户定义的Bravais晶格对平面间距离和角度，移位场以及应变张量组件进行定量和映射，并从特定于HR-TEM和HR-STEM成像的图像扭曲中进行校正。我们提供相应的数学形式主义。抽象超出了对现有方法的限制，即通过对感兴趣区域进行直接分析，而无需在同一视野上具有相似晶体结构的参考晶格边缘。此外，对于由两种或多种原子组成的晶体，每个原子都有其自身的子结构约束，我们开发了一种名为“相对位移”的方法，用于提取与一种原子类型的亚晶状体和测量原子色谱柱相关的子晶状体，并与与Bravais lattice lattice lattice lattice或另一个子结构相关的原子柱相关。证明了抽象和相对位移在功能性氧化物铁电异质结构的HR-STEM图像中的成功应用。
应变石墨烯和其他紧张的单层和多层的机械，电子，光学，压电和铁素化特性：更新
摘要这是先前评论的更新（Naumis et al 2017rep。prog。物理。80 096501）。考虑了线石墨烯和其他金属，绝缘，铁电，铁弹性，铁磁和多效2D材料的实验和理论进步。We surveyed (i) methods to induce valley and sublattice polarisation ( P ) in graphene, (ii) time-dependent strain and its impact on graphene's electronic properties, (iii) the role of local and global strain on superconductivity and other highly correlated and/or topological phases of graphene, (iv) inducing polarisation P on hexagonal boron nitride monolayers via strain, (v)通过应变，（VI）铁核2D材料（带有固有弹性（σ），电气（P）和磁性（M）极化，修饰过渡金属二色元化元素单层单层单层的光电特性，以及初期的2D多效中部和（VII）MoiréBirayflator flato seperer，以及其他分期型均型均匀的型号，并表现表现出可以通过旋转和剪切应变调整的铁从订单的系统。该更新具有可调二维量子旋转霍尔在德国，元素2D铁电抗性和2D多效性NII 2的实验实现。该文件是为了讨论单层中发生的效果的讨论，然后进行了有关BiLayers和
1抑制O-GLCNAC转移酶激活I型...
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微小但强大：小型MCU包装有助于优化空间约束应用的设计
这就是特征优化如此至关重要的原因。添加的外围设备与设备的模具和成本的大小直接相关。未利用的功能可能浪费了空间和金钱，并降低了空间约束设计的效率。了解市场的真实需求可能会导致成本和尺寸竞争力的嵌入式解决方案。例如，MSPM0C1104 8球WCSP不仅很小，而且具有许多集成的功能和组件。在1.38毫米2个软件包中，它提供了16kb的闪存，一个带有三个通道和三个计时器的12位ADC。工程师可以使用MSPM0C1104等设备来优化每平方毫米的功能数量，从而可以在设计方面做更多的空间。
Weissella cibaria W25的基因组分析，这是一种潜在的细菌蛋白产生菌株，这些菌株是从Campos Das Vertentes，Minas Gerais，Brazil
对乳制品和非乳制环境中微生物多样性的研究在理解这些生态系统中这些微生物的存在及其对最终产物的影响方面起着关键作用，尤其是当我们指的是传统和手工产物时。每个环境都有偏爱并允许不同细菌物种发展的独特和特定的特征[1]。手工奶酪和生乳被认为是实验室新菌株的潜在来源[2]。制作这些奶酪的方式可以确定由放牧，动物皮肤，器皿，表面和其他可能与奶酪接触的细菌进行的发酵[3]。对手工奶酪中存在的细菌菌株的研究表明，存在尚未与奶酪有关的物种和具有差异化技术特征的乳酸细菌多样性[4]。此外，除了草，不同类型的青贮饲料甚至动物皮肤等非乳制环境也是已适应的新型菌株的重要来源，因此可以提供有趣的特征来探索[5]。从乳制品和非乳制环境中分离出来的魏森氏菌的多样性对于在最终产物中了解这种微生物的知识的丰富而引起了人们的极大兴趣。Weissella属由分类为革兰氏阳性，过氧化氢酶阴性，非孢子形成，球形形态或短芽孢杆菌的细菌组成。它们属于实验室，这主要是由于碳水化合物的发酵产生乳酸[6]。这项研究的主要目的是宣布和分析魏森氏菌W25基因组的测序和注释，并进行全面的比较基因组
对生长的代谢限制解释了发展
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年6月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.15.562389 doi：Biorxiv Preprint
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
生长的代谢约束解释了与行为相关的发育温度尺度的突触连通性
摘要环境温度决定了poikilothermic动物的发育速度，但尚不清楚这是否对脑线接线和Func+ON有后果。在视觉系统中，果蝇温度尺度的突触+c连接+vity，但是这种缩放的基本原因，跨神经回路的缩放性的一般性以及func+onal inal ninca+for行为的含量尚不清楚。在这里，我们结合了解剖学，Func+Onal和Theore+Cal方法，以洞悉依赖温度依赖的突触+C缩放的性质和后果。我们表明，突触+c缩放会导致不同的弹性亚电路中的异质弹性+效果，对气味驱动的行为产生了巨大的后果。第一个原则模型对神经系统和生物体的发展施加了不同的代谢约束，解释了这些发现，并概括以预测在生态相关的温度周期下的大脑布线。我们的数据认为，代谢约束决定了神经子电路内突触+c缩放的程度，并且在Synap+C合作伙伴的可用性时，Resul+ng电路架构和func+on con+ngent是con+ngent。突触+C缩放与合作伙伴的可用性之间的这种复杂相互作用强调了温度依赖性发育率+城市对poikilothermothermic动物行为的复杂影响。