[2]`A. Haro等。不变流形的参数化方法:从严格的结果到e显计算。卷。195。应用数学科学。Springer International Publishing,2016年。ISBN:9783319296623。
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器,但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设,即深度网络自然表现为受试者(或会话)不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果,展示了学习网络的神经生理学解释,并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
肽基蛋白酶 - trans异构酶C(PPIC)在几个骨髓(BM)造血祖细胞和T细胞前体中表达。由于PPIC在血清免疫系统中的表达曲线暗示它可以在造血和/或T淋巴细胞分化中发挥作用,因此我们试图在体内检验该假设。特定的,我们通过CRISPR/CAS9靶向内源性基因座并测试了PPIC在造血中的需求,从而生成了PPIC缺陷的小鼠模型。分析了涵盖BM祖细胞,淋巴细胞前体以及周围成熟细胞的几个免疫细胞谱系。虽然大多数谱系不受影响,但在PPIC缺乏的胸腺中,不变的NKT(INKT)细胞的百分比和绝对细胞数量降低。这影响了胸腺,S2和S3中最成熟的阶段,并且表型是在外围的。此外,PPIC缺乏的脾脏中未成熟的过渡性T1和T2 B淋巴细胞增加,但在成熟的B淋巴细胞中丢失了表型。总的来说,我们的数据表明,PPIC对于稳态的体内的髓样细胞,血小板,红细胞,αβ和γδT淋巴细胞的可分配,同时参与B和INKT细胞分化。
1. Wilke H、Muro K、Van Cutsem E 等。雷莫芦单抗联合紫杉醇与安慰剂联合紫杉醇治疗既往接受过治疗的晚期胃腺癌或胃食管连接部腺癌患者(RAINBOW):一项双盲、随机 3 期试验。Lancet Oncol。2014 年 10 月;15(11):1224-35。2. Hadfield MJ、Safran H、Purbhoo MA、Grossman JE、Buell JS、Carneiro BA。利用同种异体不变自然杀伤 T 细胞(iNKT)克服对程序性细胞死亡蛋白 1(PD-1)阻断的耐药性。Oncogene。2024 年 3 月;43(10):758-762。3. Bullock AJ、Schlechter BL、Fakih MG 等。 Botensilimab 联合 balstilimab 治疗复发/难治性微卫星稳定转移性结直肠癌:1 期试验。Nat Med。2024 年 9 月;30(9):2558-2567。
OOTBI建立在零信任原则上,并提供S3本机不变的对象存储设计和优化,以无与伦比的备份和恢复性能。首先通过对象牺牲绩效和简单性来满足OOTBI的预算约束的必要性。
我们考虑在文献中各处出现的对偶幺正算子及其多支泛化。这些对象可以与具有特殊纠缠模式的多方量子态相关:位置以空间对称模式排列,并且对于给定几何的反射对称性得出的所有二分,状态具有最大纠缠。我们考虑状态本身相对于几何对称群不变的情况。最简单的例子是那些也是自对偶和反射不变的对偶幺正算子,但我们也考虑六边形、立方和八面体几何中的泛化。我们为这些对象提供了各种局部维度的大量构造和具体示例。我们所有的示例均可用于构建 1 + 1 或 2 + 1 维的量子细胞自动机,并对“时间方向”进行多种等效选择。
其中 σ x 、σ y 、σ z 是作用于自旋的泡利矩阵,g 是旋磁因子。(对于电子,g ≈ 2。)由于磁场 B 是规范不变的,因此方程 (15) 与方程 (14) 一样具有协变性。