基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法,因为其能量效率,并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中,复发性神经网络(RNN)特别适合以频度依赖性(例如音频和视频信号)处理数据[?]。但是,他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的,需要调整网络的互发矩阵,这是硬件实现的挑战。储层计算(RC)提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题,从本质上讲,将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[??]。这些考虑因素通过使用七个技术平台(包括微电子学,旋转和光子学[??]。在后一类中,已经提出了各种插曲[? ]包括大规模的自由空间体系结构[???],光反馈体系结构[???]和光子集成电路[??]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能,包括非线性通道均衡,混乱的时间序列预测和语音识别[?]。],其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层(TDRC)方法[?
低血压的特征是面部表达降低,是帕金森氏病(PD)的基本特征。但是,与PD中的肢体不对称不同,面部不对称性的探索较少。在这里,我们使用人工智能(AI)和图像处理技术探讨了PD中可能的细微半型症。在从102名PD受试者和97个健康对照组(HCS)的视频预处理视频预处理视频后,计算了每个框架跨面部标志的不对称指数值。动态特征被提取并用于机器学习模型中,以区分PD和HC,达到91.4%的精度。PD受试者表现出更大的面部不对称性,尤其是在眉毛周围(P = 0.01)和嘴巴(P = 0.04),并且患有不对称的肢体帕金森氏症患者在受影响较大的一侧表现出较小的面部迁移率(P = 0.001)。这些发现支持PD中面部表达不对称性的存在,尤其是在幸福表达期间,并提出了其作为临床数字生物标志物的潜力。
增加土壤有机碳(SOC)赋予土壤健康,生物多样性,基础碳固执并改善土地退化的益处。一个建议是增加SOC,以使SOC与粘土比(SOC/粘土)超过1/13,但仅基于粘土的SOC水平正常化就会产生误导性的土壤结构的迹象,并有可能存储额外的碳。在Poeplau&Don(2023)的工作基础上为针对预测的SOC进行了基准测试,我们提出了一个替代指标:观察到的与“典型” SOC(O/T SOC)之间的比率用于泛欧应用。在这里,“典型” SOC是不同pedo气候区域中的平均集中度,PCZ(与现有的SOC指标不同,在欧洲融合了土地覆盖物和气候以及土壤质地),由矿物质(<20%有机物)表层(<20%的有机物)表层(0-20 cm)确定,在2009年至2018年,在欧洲的Lucas,欧洲最大的土壤监控计划(lucas)的lucas Monitor Monitorsing(n = n55)。回归树建模得出的12个PCZ,典型的SOC值范围为5.99 - 39.65 g kg -1。与SOC/粘土等级进行比较的新索引类是从每个PCZ的SO/T SOC分布的四分位数中建立的;这些被称为:“低”(低于25%),“中级”(第25%和50个百分点),“高”(在第50%和第75个百分位数之间)和“非常高”(高于第75个百分位数)。与SOC/粘土相比,O/T SOC对粘土含量,土地覆盖和气候的敏感性较小,地理上偏斜的偏差,并且更好地反映了土壤孔隙率和SOC库存的差异,支持2个EU土壤健康任务目标(巩固SOC库存;改善土壤
南大洋为全球海洋热量和碳吸收提供了主要的贡献,这被广泛解释为其独特的上升和循环。在这里,我们在这些贡献中显示出很大的不对称性,而在最先进的气候模型中,南方海洋占全球热量吸收的83±33%,而全球海洋碳吸收的43±3%。使用单个辐射强迫实验,我们证明了这种历史不对称是由于增强的气溶胶强迫抑制了北部海洋的热量吸收。在未来的预测中,例如SSP2-4.5,温室气体越来越主导辐射强迫,南大洋对全球热量和碳吸收的贡献分别更为可比性,分别为52±5%和47±4%。因此,过去不是未来的可靠指标,北部海洋对于热量吸收而变得重要,而南部海洋对于热量和碳吸收都至关重要。
情绪障碍,例如抑郁症(DD)和双相情感障碍(BD)疾病会影响全球数百万人(Dilsaver,2011; Greenberg et al。,2021; Kieling等,2024)。了解这些疾病的神经生物学相关性可能有助于改善临床结果。在情绪障碍个体中受影响的结构之一是侧心脑室(Abé等,2023; Gray等,2020; Hibar等,2016,2018; Ho等,2022; Okada等,2023; Schmaal等,2016)。外侧心室是大型C形结构,可将其投射到额叶,颞叶和枕叶,并负责脑脊液(CSF)生产(Scelsi等,2020)。心室的大小与脉络丛的大小正相关(Murck等,2024),该大小可产生CSF,并通过控制CSF和CSF之间的分子交换来维持CNS稳态的维持(Thompson等人(Thompson等)(Thompson等,20222年)。
极端的厄尔尼诺事件产生了巨大的影响,并促成了厄尔尼诺南部振荡(ENSO)温暖/冷相不对称。目前尚无对海洋和大气非线性对这些不对称性的重要性的重要性的共识。在这里,我们使用大气和海洋的一般循环模型,可以很好地再现ENSO不对称的方式来量化大气中的非线性贡献。使用集合大气实验分离了风应力对海面温度(SST)异常的线性和非线性成分,并用于迫使海洋实验。风应力-SST非线性由对SST的深度大气对流响应主导。这种风压力非线性占极端厄尔尼诺事件的峰值幅度的约40%,〜55%的东部太平洋变暖的55%,直到第二个夏天。出现这种巨大的贡献是因为非线性始终驱动赤道西风异常,而在秋季和冬季,西太平洋的东太平洋异常效率较小,使较大的线性成分的效率降低了。总体而言,风压力非线性完全解释了东太平洋正偏度。我们的发现强调了大气非线性在塑造极端厄尔尼诺事件以及更普遍的ENSO不对称性中的关键作用。
细胞的边界是由生物膜形成的,即定义细胞内部和外部的屏障。这些障碍可以防止细胞内部产生的分子泄漏出来,并从扩散中散开分子;然而,它们还包含允许细胞采用特定分子并去除不需要的传输系统。此类运输系统授予膜选择性渗透性的重要特性。膜是动态结构,其中蛋白质漂浮在脂质的海中。膜的脂质成分形成了通透性的屏障,蛋白质成分充当泵和通道的传输系统,可将选定的分子进入和流出细胞。生物膜形成不对称结构,并且像具有流动性一样是流体,即具有各种细胞分子的易位酶。生物膜的不对称性可以部分归因于膜内蛋白质的不规则分布。生物膜的脂质双层由外部小叶和内部小叶组成,它们分布在两个表面之间,以在外表面和内表面之间形成不对称性。这个不对称的组织对于细胞功能(例如细胞信号传导)很重要。生物膜的不对称性反映了膜的两个传单的不同功能。如磷脂双层的流体膜模型所示,膜的外部和内部小叶在其组成中是不对称的。膜流动性是指