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稳健的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到它们所训练的分布之外的数据。特别是，视觉模型通常容易受到对抗性攻击或常见损坏的影响，而人类视觉系统对此具有鲁棒性。最近的研究发现，将机器学习模型正则化以支持类似大脑的表示可以提高模型的鲁棒性，但原因尚不清楚。我们假设模型鲁棒性的提高部分归因于从神经表征中继承的低空间频率偏好。我们通过几种频率导向分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像来直接探测模型频率敏感性。我们还研究了许多其他公开可用的鲁棒模型，这些模型是在对抗性图像或数据增强上训练的，发现所有这些鲁棒模型都表现出对低空间频率信息的更大偏好。我们表明，通过模糊进行预处理可以作为防御对抗性攻击和常见损坏的机制，进一步证实了我们的假设并证明了低空间频率信息在鲁棒物体识别中的效用。
强大的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到他们接受过分布之外的数据。特别是，视力模型通常容易受到对抗性攻击或共同腐败的影响，而人类视觉系统对此是可靠的。最近的研究发现，将机器学习模型正式化以偏爱大脑的表示可以提高模型鲁棒性，但目前尚不清楚为什么。我们假设增加的模型鲁棒性部分是由于从神经表示遗传的低空间频率偏好。我们通过几个面向频率的分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像以直接探测模型频率灵敏度。我们还检查了许多其他公开可用的健壮模型，这些模型接受了对抗图像或数据增强的培训，并发现所有这些强大的模型都表现出对低空间频率信息的偏爱。我们表明，通过模糊的预处理可以作为对抗攻击和常见腐败的防御机制，进一步确认了我们的假设，并证明了在强大的物体识别中低空间频率信息的实用性。
依赖于极化的效果在2D有限尺寸的吸附岛上对电介质底物的振动吸收光谱
相比之下，IRRAS在氧化物和二元组中的应用通常不那么发达了。虽然广泛可用的氧化物粉末吸附剂的实验性IR数据，但这些材料的宏观单晶的10,11 IRRAS数据受到限制。10–13此限制源于电介质的特定光学特性，并阻碍了直到最近氧化物上IRRAS数据的实验记录。金属和半导体之间的关键区别是通过金属电子对电场进行筛选，影响总红外反射率，并引起所谓的表面选择规则，管理金属表面上的IRRAS。2,14该规则规定，对于金属，通常仅具有过渡偶极矩的成分的振动
碳中立性的气候政策不应依赖于现有森林中碳库存不确定的增加
摘要国际社会通过《巴黎协定》等条约旨在将气候变化限制在2°C以下，这意味着在本世纪下半叶大约达到碳中立性。在目前的计算中，基于碳中立的各种路线图的基础，主要组成部分是稳定甚至扩大的陆生碳汇，并由全球森林生物量的增加支持。但是，最近的研究对这一观点提出了挑战。在这里，我们开发了一个框架，该框架评估了不同气候变化情景下森林生物量的潜在全球均衡。结果表明，在全球变暖的碳储量下，地上生物质逐渐转移到更高的纬度，而干扰方案的强度几乎在任何地方都大大增加。co 2受精是最不确定的过程，其估计方法不同，导致均衡的估计结果差异近155 pgc。总体而言，假设人类压力的总和（例如木材提取）不会随着时间的流逝而变化，总森林覆盖率不会发生显着变化，并且CO 2受精的趋势目前是从卫星代理观测中估计的，结果表明我们已经达到（或非常接近）全球森林碳储存的峰值。在短期内，假定增加的干扰制度比森林增长的增长更快，而全球森林可能会充当碳源，这将需要比以前估计的更大的脱碳化努力。因此，森林作为缓解气候变化的一种基于自然的解决方案的潜力比以前认为的更高的不确定性和风险。
成年海马神经干细胞的产生发生在产后早期的齿状回中，依赖于细胞周期蛋白D2
箭头分别标记2，1（V bial = -2.0 V / -1.2 V，i = -50 pa / -200 pa）。c，来自282
RAMP3 表达增加可增强 GLP-1 介导的葡萄糖刺激胰岛素分泌，其方式依赖于 Ca2+ 动员
针对胰高血糖素样肽-1 受体 (GLP-1R) 治疗糖尿病和肥胖症并非新策略，最近的治疗方法显示出减肥和血糖控制的功效。然而，它们也与副作用有关，包括胃肠道紊乱和胰腺炎。开发具有不同信号传导特性或发挥一定组织选择性的激动剂可以避免这些针对目标的不良影响。受体活性修饰蛋白 (RAMP) 通过调节激动剂结合和信号传导以及表面表达，提供了同时实现这两种功能的潜力。发现 GLP-1R 与 RAMP3 相互作用，异二聚体能够在细胞表面结合激动剂。RAMP3 表达使受体偏向 Ca2+ 动员，远离典型的 cAMP 驱动信号传导。在检查 G 蛋白偶联时，与 RAMP3 的相互作用降低了同源 Gαs 的激活，但增加了与 Gαq 和 Gαi 的二次偶联。当过度表达 RAMP3 的细胞受到 GLP-1 刺激时，这些增加的偶联会导致葡萄糖刺激的胰岛素分泌增加。这种相互作用的影响可以为针对该受体进行治疗干预时选择模型和肽设计提供参考。
新罕布什尔州预算资金依赖于经济活动产生的收入，而新冠疫情危机严重抑制了经济活动
新罕布什尔州预算的资金依赖于经济活动产生的收入，而经济活动因 COVID-19 危机而严重受阻。这些州收入用于支付花岗岩州居民的关键服务，包括旨在帮助那些面临经济困难的人的支持和援助。自 3 月中旬以来，新罕布什尔州近一半的家庭报告就业收入减少，因此，对旨在帮助低收入家庭的州服务以及教育和医疗服务支持的需求在疫情期间有所增加，并且很可能会在下一个州预算两年期继续保持高位。1 COVID-19 危机带来的经济冲击导致州收入大幅下降，包括截至 6 月的 12 个月（即该州两年预算的上半年）内两个关键基金的预算缺口达到 5.5%。预计这些资金在州预算第二年的缺口为 9.1%。危机迅速影响了税收收入，包括来自企业利润、企业报酬、汽油销售、餐厅餐饮以及酒店和汽车租赁的收入。虽然在前两年征收的某些一次性收入消失后，税收收入已经在下降，但这种下降对州预算资助的服务构成了重大风险，其中许多服务对于应对疫情造成的收入损失和医疗服务需求增加至关重要。2 尽管它们在一些关键方面有所不同，且仍存在很大的不确定性，但对州收入的影响可能与 2007 年至 2009 年大衰退期间的影响程度相似，当时的政策决定大幅削减了对主要州机构的资金。3 在大衰退和 2001 年的经济衰退中，联邦政府都向州政府提供了援助，以帮助抵消收入损失并保留或支持州资助的服务。尽管联邦政府在新冠疫情爆发之初就部署了大量资源，包括可由各州灵活支配的援助，但相对于收入下降的幅度，可用于弥补预算缺口的援助非常有限。联邦政府提供的额外援助（视其形式而定）将有助于确保花岗岩州居民的关键服务在这场危机中得以维持。本期简报研究了州收入的初始缺口，分析了官方收入缺口预测，并总结了未来联邦政府向该州提供的潜在援助形式，这些援助将有助于保留和支持新罕布什尔州居民的关键服务。
碳中立性的气候政策不应依赖于现有森林中碳库存不确定的增加
摘要国际社会通过《巴黎协定》等条约旨在将气候变化限制在2°C以下，这意味着在本世纪下半叶大约达到碳中立性。在目前的计算中，基于碳中立的各种路线图的基础，主要组成部分是稳定甚至扩大的陆生碳汇，并由全球森林生物量的增加支持。但是，最近的研究对这一观点提出了挑战。在这里，我们开发了一个框架，该框架评估了不同气候变化情景下森林生物量的潜在全球均衡。结果表明，在全球变暖的碳储量下，地上生物质逐渐转移到更高的纬度，而干扰方案的强度几乎在任何地方都大大增加。co 2受精是最不确定的过程，其估计方法不同，导致均衡的估计结果差异近155 pgc。总体而言，假设人类压力的总和（例如木材提取）不会随着时间的流逝而变化，总森林覆盖率不会发生显着变化，并且CO 2受精的趋势目前是从卫星代理观测中估计的，结果表明我们已经达到（或非常接近）全球森林碳储存的峰值。在短期内，假定增加的干扰制度比森林增长的增长更快，而全球森林可能会充当碳源，这将需要比以前估计的更大的脱碳化努力。因此，森林作为缓解气候变化的一种基于自然的解决方案的潜力比以前认为的更高的不确定性和风险。
探索依赖于激素的前列腺癌中的抗雄激素疗法和cast割抗性前列腺癌的新治疗途径
雄激素剥夺疗法（ADT）是重要的治疗方法，可通过预防雄激素生物合成来抑制雄激素诱导的前列腺癌（PCA）进展（例如abiraterone）或通过拮抗雄激素受体（AR）功能（例如Bicalutamide，enzalutamide，darolutamide）。当前ADT的主要局限性通常在有限的持续时间内保持有效，此后患者通常会发展为致命和无法治愈的PCA形式，称为castration-Castration-Castration-castration-CRPC（CRPC），在其中AR继续协调亲源性信号。的确，缺乏AR并因此对ADT不敏感的ADT相关治疗源性神经内分泌样前列腺癌（NEPC）越来越多地代表了一个主要的治疗挑战。因此，迫切需要更好地了解激素依赖性疾病和CRPC的AR作用机制，以便开发出新的方法以预防，逆转或延迟ADT抗性。有趣的是，AR在依赖激素和CRPC中调节不同的转录网络，这似乎