摘要 大规模大脑网络如何促进持续注意力的机制尚不清楚。注意力时时刻刻都在波动,这种持续的变化与参与注意力内外分配的大脑网络之间功能连接的动态变化相一致。在本研究中,我们调查了大脑网络活动在不同注意力集中水平(即“区域”)之间的变化情况。参与者执行了手指敲击任务,根据先前的研究,区域内的表现或状态由低反应时间变异性确定,而区域外则由低反应时间变异性确定。区域内会话往往比区域外会话更早发生。考虑到注意力随时间波动的方式,这并不奇怪。采用一种称为准周期模式分析(即可靠的网络级低频波动)的新型时变功能连接方法,我们发现默认模式网络 (DMN) 和任务正网络 (TPN) 之间的活动在区域内状态与区域外状态相比明显更负相关。此外,前顶叶控制网络 (FPCN) 开关区分了这两个区域状态。背侧注意网络 (DAN) 和 DMN 中的活动在两个区域状态下都不同步。在区域外期间,FPCN 与 DMN 同步,而在区域内期间,FPCN 切换到与 DAN 同步。相比之下,腹侧注意网络 (VAN) 在区域内期间与 DMN 的同步程度高于在区域外期间。这些发现表明,不同大脑网络中低频波动的时变功能连接会随着持续注意力或其他随时间变化的过程的波动而变化。
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摘要 — 当前的量子计算机受到非平稳噪声信道的影响,错误率很高,这削弱了它们的可靠性和可重复性。我们提出了一种基于贝叶斯推理的自适应算法,该算法可以根据变化的信道条件学习和减轻量子噪声。我们的研究强调了对关键信道参数进行动态推理以提高程序准确性的必要性。我们使用狄利克雷分布来模拟泡利信道的随机性。这使我们能够进行贝叶斯推理,从而可以提高时变噪声下概率误差消除 (PEC) 的性能。我们的工作证明了表征和减轻量子噪声的时间变化的重要性,这对于开发更准确、更可靠的量子技术至关重要。我们的结果表明,当使用与理想分布的 Hellinger 距离来衡量时,贝叶斯 PEC 的性能可以比非自适应方法高出 4.5 倍。索引词 — 设备可靠性、计算精度、结果可重复性、概率错误消除、自适应缓解、时空非平稳性、时变量子噪声、NISQ 硬件-软件协同设计
摘要识别影响生物学重复跨DNA甲基化测量的稳定性的因子在基础和临床研究中至关重要。使用组间实验设计(n = 31,观测= 192),我们报告了生物学在不存在和存在急性社会心理压力的各种独特的时间场景中的稳定性,以及在急性的社会心理压力的情况下,以及经历过早期生命逆境(ELA)和非暴露个人的个体之间的稳定性。我们发现不同的时间间隔,急性应力和ELA暴露会影响重复的DNA甲基化测量值的稳定性。在没有急性应力的情况下,随着时间的流逝,探针的稳定性较低。但是,压力在较长的时间间隔内对探针产生了稳定影响。与不暴露的个体相比,ELA暴露的个体在急性应激后立即降低了探针稳定性。此外,我们发现,在所有情况下,用于估计表观遗传年龄或免疫细胞比例的大多数表观遗传算法中使用的探针具有平均或低于平均水平的稳定性,除了主要成分和DunedInpace表观遗传型时钟,这些时钟均具有更稳定的探针。最后,在没有压力的情况下,使用高度稳定的探针,我们确定了在存在急性应激的情况下降低甲基化的多个探针,无论ELA状态如何。两个低甲基化探针位于谷胱甘肽 - 二硫化物还原酶基因(GSR)的转录起始位点附近,以前已证明该基因是对环境毒素的应力反应的一部分。我们讨论了对未来研究的影响,以了解DNA甲基化测量的可靠性和可重复性。
包括排除的差异n 104 175女性43 71χ2= 0.0162 P = 0.898年龄12.0(4.13)9.2(3.10)t = 6.54 P <0.001 FSIQ 103.8(16.6)99.7(16.6)99.7(17.7) = 0.41扫描仪Rubic = 66; CBIC = 38表1参与者的人口统计信息包括并从当前分析中排除。128
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建筑行业可以为可再生能源的整合提供重要的需求侧灵活性。随着电力系统的变化和建筑能源控制技术的快速进步,技术提供商和需求响应聚合商需要知道通过提供电网服务可以获得哪些潜在收入。我们从电网投资和运营模型中调出了一个标准化和参数化的建筑负荷转移模型,以边际服务价格为基础,生成一个可转移负荷边际千瓦时 (kWh) 的容量、能源和辅助服务收入(提供大容量电力系统服务的总价值)数据库。该数据库按地理分类、按小时和参数化,因此可以估算各种建筑技术的灵活性值。该数据库涵盖了 2030 年三种电网情景下的美国本土。鉴于此类电网预测的高度不确定性,结果可能最好从区域气候和电网组合的角度来解释,因此可能适用于美国以外的环境。分析结果后,我们发现建筑负荷转移的月平均总价值为 0 – 38 美分/千瓦时/天,而每天转移最高价值小时的日总价值可高达 620 美分/千瓦时/天。通过以不同方式汇总结果获得的不同收入以及观察到的区域和季节差异表明,不同的建筑技术和电网环境可能需要需求响应计划设计和商业模式。
最近的技术进步使得可以收集高维基因组数据以及大量受试者的临床数据。在癌症等慢性疾病的研究中,整合临床和基因组数据以建立对疾病机构的全面了解是非常有趣的。尽管对综合分析进行了广泛的研究,但由于数据类型之间的数据和性质的高度差异性,临床和基因组变量之间的相互作用效应仍然是一个持续的挑战。在本文中,我们提出了一种综合方法,该方法使用单个指数变化的模型对相互作用进行建模,其中基因组特征的影响可以通过临床变量来修饰。我们提出了一种分别选择主要和相互作用效应的惩罚方法。值得注意的是,所提出的方法可以基于COX比例危害模型应用于右汇编的生存结果。我们通过广泛的模拟研究证明了所提出的方法的优势,并为激励癌症基因组研究提供了应用。