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神经元作为量子参考系的层次结构。
神经元是典型的生物信息处理器。然而，神经信息处理的理论模型，尤其是概念模型，越来越落后于我们对神经元作为电兴奋细胞的不断发展的经验理解。例如，过去二十年的实验工作已经明确证实，树突会经历活动依赖性重塑 [1, 2, 3]，特别是树突棘位置、密度和功能的改变 [4]，即使在成年人中也是如此。这种个体发生过程在功能上类似于树突结构和位置多样性的进化，因为它们已经适应了一系列功能角色 [5]，例如通过突触可塑性实现深度学习 [6, 7]。因此，神经元不是静态结构，而是可以被视为在整个生命周期中不断发育。这一动态过程对神经元级和生物体级功能都有重大影响。例如，在大脑发生剧烈重塑和重建的生物体（如毛毛虫转变为蝴蝶或飞蛾）中，它们学到的一些记忆会保留下来并经受住这一过程 [8]。在其他情况下，记忆可以印刻在从其他组织再生的新大脑上 [9, 10]，这凸显了大规模神经结构及其存储信息的可塑性。重塑的这些影响不仅仅是所谓的低等动物的问题，因为再生医学的应用很可能很快就会产生人类患者，他们的部分大脑已被幼稚干细胞的后代所取代，以治疗退行性疾病或脑损伤。
量子点自组装实现低阈值激光
钙钛矿量子点 (QD) 是溶液处理激光器所关注的焦点；然而，它们的俄歇寿命较短，限制了激光操作主要在飞秒时间范围内进行，在纳秒范围内实现光学增益阈值的光激发水平比在飞秒范围内高出两个数量级。本文作者报告了 QD 超晶格，其中增益介质促进激子离域以减少俄歇复合，并且结构的宏观尺寸提供激光所需的光学反馈。作者开发了一种自组装策略，该策略依赖于钠——一种钝化 QD 表面并诱导自组装以形成有序三维立方结构的组装导向器。考虑 QD 之间吸引力的密度泛函理论模型可以解释自组装和超晶格的形成。与传统的有机配体钝化量子点相比，钠具有更高的吸引力，最终导致微米级结构和反馈所需的光学刻面的形成。同时，新配体使点间距离减小，增强了量子点之间的激子离域，动态红移光致发光就是明证。这些结构充当激光腔和增益介质，实现阈值为 25 μ J cm –2 的纳秒级持续激光。
量子 Souriau 李群热力学
量子 Souriau 李群热力学：具有新见解和新结果的全面综述 1969 年，Jean-Marie Souriau 在几何力学框架内引入了“李群热力学”，为统计力学提供了一种新方法。F. Barbaresco 及其合作者已经证明了 Souriau 模型在信息几何和几何深度学习等各个领域的适用性。本文全面回顾了 Souriau 的辛模型向量子信息理论的扩展。在 F. Barbaresco 和 F. Guy-Balmaz 的工作基础上，他们强调了量子信息几何和李群热力学之间的强烈相似性，本综述探讨了李代数的酉表示的作用以及 Fisher 度量和 Bogoliubov-Kubo-Mori 度量之间的等价性。除了综述之外，本文还介绍了通过整合量子热力学的现代发展进一步扩展经典 Souriau 框架的新结果。具体来说，这项工作将“量子李群热力学”与共伴生轨道的几何学联系起来，利用基于凯勒结构的混合量子态几何框架。该框架包含辛形式、近复结构和黎曼度量，全面刻画了混合量子态的空间，为量子热力学的底层几何结构提供了更深入的见解。
M. Deshmukh教授
电子波功能的拓扑方面在确定材料的物理特性中起着至关重要的作用。浆果曲率和Chern数用于定义电子带的拓扑结构。虽然已经研究了浆果曲率及其在材料中的作用，但检测到拓扑不变的Chern数的变化是具有挑战性的。特别是谷谷类型的变化。在这方面，扭曲的双重双层石墨烯（TDBG）已成为一个有前途的平台，以获得对浆果曲率热点的电气控制和其平坦带的山谷Chern数量。此外，应变诱导的TDBG中三倍旋转（C3）对称性的破裂导致浆果曲率的非零第一刻，称为浆果曲率偶极子（BCD），可以使用非线性HALL（NLH）效应来感测。我们使用TDBG揭示了BCD检测到频段中的拓扑转换并更改其符号[1]。在TDBG中，垂直电场对山谷Chern号和BCD进行了调整，并同时为我们提供了一个可调的系统，以探测拓扑过渡的物理。我还将讨论我们使用非线性霍尔物理学探测Moire系统手性的初步实验。1。Sinha等。自然物理学18，765（2022）。
使用机器学习和分析心理病理学结果
简介：儿童创伤暴露与大脑结构和功能网络的改变以及精神障碍的风险显着相关。我们使用机器学习模型进行了儿童创伤与功能连通性测量之间的关系，并将这些关系与各种心理病理学外的关系联系起来，例如精神病症状和认知。方法：本研究使用了来自双极 - 奇异性表型的净作业的参与者（n = 285）。使用五种不同的机器学习算法的隔离模型提取了九十个空间功能连通性测量，并与儿童创伤的严重程度进行了测量。特征重要性分析用于对每个度量的相对预测值进行排名。创伤预测模型，并使用结构方程模型来分析PSY-脑刻骨学关系。结果：视觉空间，后验显着性，默认模式和语言网络与合奏模型的关系最高，该模型的精度为0.824，高于0.75的显着性阈值。深度学习诊断分类器模型的最终验证集精度为0.807。执行控制和默认模式网络具有最多的儿童创伤和心理病理学指标之间关系的重要中介模型。讨论：这些结果揭示了儿童期创伤如何与功能连通性措施的变化以及这些改变如何影响临床和认知结果有关。这些关系对儿童创伤的生物学诊断标准以及心理病理学的生物制药和心理心理干预具有重要意义。
2023 2023
随着我们受人尊敬的研究所又完成了又一年的光荣生存，它更新了其对各个学科和溪流的创新和卓越的承诺。今年，我们很荣幸能够介绍最新版的《公报》，以标志着该研究所第63基金会日。此版本的设计和计划是基础日纪念品，由研究所的为期一年的成就和活动组成。此纪念品的每一页都回应了无数里程碑NITC随着时间的推移所取得的成就。从成立为谦虚的技术机构到目前作为著名的全球机构的地位，其成员的不断努力助长了进化。我们试图在几页中总结学院的一年，这是一项艰巨的任务，因为这么多的大里程碑仅限于几个单词。在庆祝过去，我们也凝视着未来。本纪念品的页面不仅是反思，而且是愿景。他们提醒我们，旅程正在持续，追求卓越是没有界限的。NITC的遗产不仅在其建筑物中刻在其建筑物中，而且在那些参与其中的人的心中和思想中。没有学院的学生，教职员工，员工和校友的持续努力，本版将是不可能的。特别感谢我们的荣誉董事，院长的办公室以及其他为此版本做出了巨大贡献的人。我们还向全天候工作的编辑团队表示特别的感谢！我们希望这个公报对这些努力有公正的态度，并激发了研究所更多的里程碑！
（8）向我们勇敢的士兵致敬.pmd
我们参观国家战争纪念馆时，老师解释说，印度独立后也不得不打很多场战争来保护自己，而我们今天享有的自由和安全，要归功于数十年来在印度武装部队服役的许多勇敢的男男女女。她说，可悲的是，战争总是会付出代价，因此，即使在我们 1947 年独立后，许多勇敢的士兵也不得不为国家牺牲生命。这就是为什么国家战争纪念馆这样的纪念碑极其重要，让我们永远不要忘记自由的代价。我们始终意识到战争的痛苦和恐怖。我们了解到，纪念碑的每块砖都被称为一块碑，上面刻有为印度而战并在 1947 年至今的不同战争中做出最大牺牲的士兵的名字，包括1962 年的印度-中国冲突、1965 年和 1971 年的印巴战争以及 1999 年的卡吉尔战争。纪念碑上有 29,000 块碑，上面刻有 26,000 多名阵亡士兵的名字。得知我们的政府承认勇敢士兵的牺牲，我们感到很欣慰。我们的老师告诉我们，有 21 名勇士因对国家的服务而被授予印度最高战时英勇勋章 Param Vir Chakra (PVC)。她还向我们介绍了 Maha Vir Chakra (MVC)、Kirti Chakra (KC)、Vir Chakra (VrC) 和 Shaurya Chakra (SC)。
低级全身性炎症刺激小胶质流转额，并加速阿尔茨海默氏病的发作
图1 LPS高触发了持续的疾病行为，而LPS-LOW触发了3个月大的小鼠的轻度疾病行为。（a）研究LP作为全身性炎症模型的实验计划（b）在I.P注射SAL（n = 4）或0.1 mg/ kg LPS（LPS-lps; n = 5）或1 mg/ kg/ kg lps（lps-high; n = 5）之后，从第0天到第1天测量了挖洞行为。数据通过单向方差分析和事后Tukey的测试分析。（c）在实验的3天中，体重减轻的百分比分别为第0天的基线重量。用2路ANOVA和事后Tukey的测试分析数据。所示的数据表示为平均值±SEM。(d) Mesoscale analysis of TNF α , KC/GRO, IL-6, IL-5, IL-1 β , IFN γ , IL-2, and IL-10 in the serum of MacGreen mice after i.p injection of Saline (Sal; n = 4) or 0.1 mg/kg LPS (LPS-low; n = 4 – 5) or 1 mg/kg LPS (LPS- high; n = 4 - 5）注射后3天。TNFα，IL-10，IL-6，IL-1β，IFNγ和IL-2用单向方差分析和HOC Tukey后测试分析，IL-5通过Kruskal-Wallis检验和DUNN的多个比较测试进行了IL-5。所示的数据表示为平均值±SEM在日志刻度上。统计差异 * p <.05，** p <.01，*** p <.001。
微生物培养的生长曲线：有远见的重新评估模型
摘要：以前的论文报道，浮游微生物培养物的现象学模型表明，自从生长潜伏期阶段以来，微生物种群的整个增长进展似乎是计划的，在此期间，人口水平保持其起始水平。该模型符合有关复杂系统行为的最新建议，只要它允许在减少变量的单个主图中收集许多真实批次培养的生长趋势，尽管它们具有新陈代谢和生理差异。该模型的一个重要问题涉及微生物的时间尺度的起源，这与观察者可能有所不同。本文报告了该模型在预测微生物学中的潜在用途，并提出了扩展到培养演化的稳定和衰减阶段的扩展，这表明，与对生长阶段的假设相一致，衰减是通过扫描细胞生成步骤而发生的。这种观点得出的结论是，生长和衰减趋势之间的稳定相实际上对应于最古老的细胞世代的丧失，这代表了微生物种群的小部分。这种早期衰减几乎在日志刻度上几乎是无法检测到的，看起来像稳定的阶段。说明显示出广泛的最大值而不是中间稳定趋势的案例，与模型仍然相关的单个连续功能可以描述微生物培养的整个生长和衰减趋势。
适合对象操作的工作记忆的人工智能架构研究
1分钟大概就在大脑皮层上。例如，有报道称，在将多种形式的信息整合到工作记忆中时，前额叶皮层会被激活[6]。我们认为大脑皮层是一种贝叶斯网络[7]。如果这是正确的，大脑皮层的工作记忆功能也应该利用贝叶斯网络来实现。在设计模型时，大脑中唯一物理存在的节点是那些代表当前时间 t 的信息的节点，并且每个节点只能引用时间 t-1 的信息。假设为了表示该模型，我们使用 BESOM [7]，我们提出它是大脑皮层的计算模型。 BESOM 是一种贝叶斯网络，通过对条件概率表施加约束来限制参数数量的激增。 BESOM 的最新版本能够使用门来控制节点之间的连接[8][9][10]。我们之前展示了如何使用生成模型 [3] 来表示工作记忆，但在本节中我们将更详细地解释它。图2中，节点W表示工作记忆状态，S表示传感器输入，A表示强化学习机制选择的动作规则。 P 指定记忆状态的默认行为（保留或忘记值）。更新内存值时，A t +1 会抑制 P t +1 的影响。它由一个门（黑色圆圈）表示，控制从 A t +1 到 P t +1 和 W t +1 的转换。工作记忆的更新规则在这个模型上被表述为推理，但由于大脑在物理上不可能向后发送循环信念传播的信息，因此大脑必须做出某种近似的推理。 转到