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学习操作想象中的语音脑机接口涉及神经活动的空间和频率调节
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 11 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.09.11.557181 doi：bioRxiv preprint
学习操作想象中的语音脑机接口涉及神经活动的空间和频率调节
脑机接口 (BCI) 将彻底改变言语障碍人士的交流方式。虽然最近的研究证实了根据预先记录的颅内神经生理信号解码想象语音的可能性，但当前的努力集中在收集大量数据来训练分类器，而不是探索个体大脑如何适应以改善 BCI 控制，这是一个重要的方面，因为众所周知存在“BCI 文盲”问题，即有些人无法操作 BCI。可以通过提供实时反馈来调查此问题，以便用户确定最佳控制策略。在这项研究中，我们训练了 15 名健康参与者连续五天操作基于通过音节意象的脑电图 (EEG) 信号的简单二元 BCI 系统。我们探索了 BCI 控制是否会随着训练而改善，并描述了潜在的神经动力学，包括 EEG 功率变化和有助于实时分类的神经特征。尽管个体在表现和学习方面存在相当大的差异，但从第 1 天到第 5 天，BCI 控制能力得到了显著改善。表现改善与额叶 θ 波的全局 EEG 功率增加和颞叶低伽马波的局部增加可重复相关，表明学习操作想象语音 BCI 涉及全局和局部动态变化，分别涉及低频和高频神经特征。这些发现表明，必须同时考虑机器学习和人类学习才能实现想象语音 BCI 的最佳可控性，并且非侵入性 BCI 学习可以帮助预测个人从侵入性语音 BCI 中受益，并指导电极植入和解码策略。
mnemonic训练的大脑调整为常规奇数模式子维持数字记忆
据说我们的物种使用助记符（“记忆的魔法”）在大脑中刻有大量信息。然而，尚不清楚助记符如何影响记忆和神经基础是什么。在这项脑电图研究中，我们研究了助记符训练是否提高了加工效率和/或改变编码模式以支持记忆增强的假设。通过22天的数字图像助记符（世界一流麦克努斯主义者使用的定制记忆技术）进行22天的培训，一组儿童在训练后显示出短期记忆的增加，但增益有限。这种训练导致了定期的奇数神经模式（即，在序列中数字与奇数位置的数字编码期间，P200增强和theta功率的增强）。至关重要的是，P200和Theta功率效应预测了训练引起的记忆力的改善。这些发现提供了表明，表明弹药如何改变了功能性脑组织中反映的编码模式，以支持记忆增强。
深入了解ZRO2分布和机械...
使用扫描电子显微镜（SEM，JSM-6700 F，JEOL，日本）对微结构进行表征。取向关系是用电子背部散射衍射（EBSD，Nordlysno，英国牛津郡）确定的。配备了能量分散X射线光谱（EDS）分析单元的300 kV传输电子显微镜（TEM，FEI TALOS F300C，U）用于高分辨率传输电子显微镜（HRTEM）观察和EDS元素分析。2.3机械性能测试
调整自适应深部脑刺激的关键一步
a 伯尔尼大学医院和伯尔尼大学神经内科系，瑞士伯尔尼 b 牛津大学 MRC 脑网络动力学中心，英国牛津 c 牛津大学纽菲尔德临床神经科学系，英国牛津 d 布里斯托大学生理学、药理学和神经科学学院，University Walk，BS8 1TD 布里斯托，英国 e 美因茨约翰内斯古腾堡大学大学医学中心神经内科系运动障碍和神经刺激，55131 美因茨，德国 f 伦敦大学圣乔治分子和临床科学研究所神经科学研究中心，伦敦 SW17 0RE，英国 g 伦敦国王学院医院神经外科系，SE59RS，英国
人类额叶皮层中的神经互动分离奖励和惩罚学习
抽象的感觉系统基于传达准确信息的可靠性优先加强对刺激的响应。先前的报告表明，大脑会根据可靠性的动态变化来重新获得线索，但大脑如何学习和维持对预期会随着时间稳定的感觉统计数据的神经反应是未知的。谷仓猫头鹰的中脑具有听觉空间的地图，神经元在其中计算从室内时间差（ITD）计算水平声音位置。中脑图神经元的频率调整与神经元首选ITD的最可靠频率相关（Cazettes等，2014）。去除面荷兰，导致高频从额叶空间的可靠性降低。直接测试ITD可靠性驱动频率调整是否永久变化，从成年猫头鹰记录了中脑图神经元，在发育过程中除去了面部荷兰和幼体猫头鹰，在面部ruff发育之前，掉了幼体猫头鹰。在两组中，将正面调谐的神经元调整为低于正常成年猫头鹰的频率，这与ITD可靠性的变化一致。此外，少年猫头鹰表现出更异质的频率调整，这表明正常的发育过程优化调整以匹配ITD的可靠性。这些结果表明，空间线索的长期统计数据在中脑频率调整属性的发展中，实施概率编码声音定位。
通过输入重新标记和定量预先注册任务来改善算术
数字是叙事中必不可少的一部分，并提供了许多细粒度的信息。1模型如何学习数字系统吸引了许多研究人员（Spithourakis和Riedel，2018; Naik等人。，2019年； Chen等。，2019年；华莱士等。，2019年；张等。，2020）。研究人员长期以来一直讨论了受过训练的语言模型（LMS）的一些与算术相关的特性。在这项研究中，我们提出了一个新概念 - 无数。当模型面临未出现在训练数据中的数字时，例如，当训练数据中的数字范围与测试数据中的数字范围不同时，无限制的概率变得最明显。此外，即使培训数据中存在数字，LMS也经常面临不存在数字的困难。此问题的一个可能原因是数字可以具有各种符号，其中一些符号很难从其子词中理解。另一个可能的原因是
彩色调整 - 浓度 - 热激活 - 延迟 -
图4。sym-didikta和asym-didikta的光电表征：（a＆b）在0.1 m [n bu 4 n] pf 6中分别在sym-didikta和sym-didikta和asym-didikta的环状和差分脉冲伏安图中，并在0.1 m [bu 4 n] pf 6中作为内部和fc/fc/fc/fc/fc/fc + 0.4 SCE）。45（c＆d）吸收（黑线），稳态（SS）PL光谱在300 K（蓝线）和77 K处获得的甲苯中获得（红线；延迟：1 ns; gate时间：100 ns，l exc = 343 nm）和磷光（phos。;延迟：1 ms；栅极时间：8.5 ms，L exc = 343 nm）在甲苯玻璃的77 K（绿橄榄线）和sym-didikta和Asym-didikta的甲苯玻璃中。
InP 纳米线中 InAsP 双量子点间隧道耦合的磁调谐
嵌入纳米线波导的外延量子点 (QDs) 是单个光子和纠缠光子的理想来源，因为这些设备可以实现高收集效率和发射线纯度 1 – 4 。此外，这种架构有可能通过在纳米线内串联耦合量子点来形成量子信息处理器的构建块。具有清晰分子键合和反键合状态特征的量子点分子已被证明，其中可利用量子限制斯塔克效应 5、6 调整载流子群。这些光学活性量子点也是量子网络单元非常有希望的候选者，因为它们可以将光子量子比特中编码的量子信息传输到固态量子比特并在耦合的量子点电路中处理该信息 7 – 9 。控制点之间的隧道耦合是适当调整和执行量子比特之间量子门所需的关键特性。例如，在静电定义的量子点中，可通过为此目的设计的电门实现点间隧道耦合，并且已实现多达 9 个量子比特的线性阵列 10 。在外延量子点中，隧道耦合由量子点之间的距离决定，该距离在生长过程之后无法改变 7 、 11 – 13 。由于原子级外延生长的不确定性，这会产生可重复性问题。克服这些问题的尝试包括旨在引入受控结构变化的措施，例如激光诱导混合 14 、将发射器放置在光子腔中 13 或调整点附近的应变场 15 。这些过程可提高量子点发射器的均匀性，但是它们无法实现时间相关的调整和可寻址性。为了实现这一点，通过金属栅极将外部电场施加到量子点上，从而控制电荷状态 16 、通过斯塔克位移 5 进行光谱调谐以及通过四极场 17 控制激子精细结构。此外，最近在外延量子点中进行的电子传输实验已经证明了隧道耦合的电调谐 18 – 20 。然而，这些方法需要复杂的设备设计和工程。在本信中，我们通过施加垂直于点堆叠方向的磁场来演示点间耦合的可调谐性。我们首先对 InP 纳米线中的 InAsP 双量子点 (DQD) 进行光学磁谱分析，并确定了逆幂律，该定律控制每个点的 s 壳层发射之间的能量差，该能量差是点间距离的函数。发射能量受点成分和应变差异的影响，而点之间的耦合则在生长阶段由分隔它们的屏障厚度决定。但是，我们将证明我们可以调整对于特定状态，通过施加平行于量子点平面的磁场（即 Voigt 几何），发射能量差可在约 1 meV 的范围内按需变化。正如我们将要展示的，如果没有点之间的量子力学耦合，这种能量转移就不可能实现，我们将此结果解释为点间隧道耦合的磁场调谐是由于经典洛伦兹力的量子类似物而发生的。
BERT 模型微调以准确预测药物……
摘要：在药物发现过程中，确定最佳候选药物非常重要。生物学和计算科学领域的研究人员一直试图利用机器学习 (ML) 来有效预测药物-靶标相互作用 (DTI)。近年来，根据预训练模型在自然语言处理 (NLP) 中的新兴用途，人们正在为化合物和靶蛋白开发预训练模型。本研究试图使用 Transformers (BERT) 预训练模型 ChemBERTa 来改进化合物的 DTI 预测模型。预训练的特点是使用简化的分子输入线路输入系统 (SMILES)。我们还使用预训练的 ProBERT 来预测靶蛋白（预训练使用氨基酸序列）。BIOSNAP、DAVIS 和 BindingDB 数据库 (DB) 被用于（单独或一起）学习。最终模型由 ChemBERTa 和 ProtBert 以及集成的 DB 共同教授，与之前的模型相比，根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 和精确召回率-AUC 值，提供了迄今为止最佳的 DTI 预测性能。使用对 13 对底物和代谢酶细胞色素 P450 (CYP) 的特定案例研究验证了最终模型的性能。最终模型提供了出色的 DTI 预测。由于药物和靶蛋白之间的现实世界相互作用预计会表现出特定的模式，因此使用 ChemBERTa 和 ProtBert 进行预训练可以教授此类模式。如果学习采用涵盖药物和靶蛋白之间所有关系的大型、均衡的数据集，学习此类相互作用的模式将提高 DTI 准确性。