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细胞分化过程中基因表达的内在维度
沃丁顿的表观遗传景观长期以来一直是一项概念框架-10工作，用于理解细胞命运的决策。景观的几何形状编码11指导未渗透细胞的基因表达谱的分子机制降低了末端分化的细胞类型。在这项研究中，我们13证明，将内在维度的概念应用于单细胞14转录组数据可以有效地捕获表达轨迹的趋势，15支持该框架。这种方法使我们能够在不依赖先前的生物学信息的情况下定义健壮的单元16效力评分。通过分析17种来自各种物种的数据集，实验性原始18个COL和分化过程，我们验证了我们的方法，并成功地将19个复制的细胞类型效力层次重现。20
“同理心是内在的，但也经过训练，所以我们需要成为...
forepad是可穿戴的触摸板，由用户的嘴控制。它的创作者将其称为一种“口服”，因为它是口腔内部戴的界面，类似于使用头饰或腕带。的口感像牙齿固定器一样穿着，戴在口腔屋顶上，它使用一系列传感器将用户的动作转化为信号。例如，它包括一条触控板，该触控板位于用户口的口感上，用户可以移动他或她的舌头以控制光标。其他传感器允许用户将其按在口感上的左键单击，然后sip（即可吸吮或增加嘴巴的压力），以右键单击。它还具有其他互动方式（例如头运动输入）的功能。每种运动类型对应于对连接孔的系统的影响。
内在神经时间尺度是否与感觉处理相关......
a 意大利帕多瓦大学哲学、社会学、教育学和应用心理学系 b 西班牙巴利亚多利德大学生物医学工程组 c 西班牙巴利亚多利德生物工程、生物材料和纳米医学研究中心 (CIBER-BBN) d 上海复旦大学华山医院麻醉科 e 上海复旦大学华山医院神经外科 f 加拿大西安大略大学脑与思维研究所、生理学和药理学系和心理学系 g 美国密歇根大学医学院麻醉学系意识科学中心 h 德国图宾根马克斯普朗克智能系统研究所实证推断系 i 德国图宾根赫蒂临床脑研究所神经病学系 j 研究组奥地利维也纳大学计算机科学学院神经信息学 k 加拿大渥太华大学心理健康研究所
有机近红外光电探测器的内在探测限
近红外（NIR）光检测是对应用程序，例如监视系统，面部识别，工业排序和检查，脉搏氧化，光学相干性层析成像和成像等应用中对技术解决方案不断增长的需求的关键。[1-10]无机半导体（例如GE，INGAAS，PBS和HGCDTE）允许宽带光检测从0.8至10 µm，在10 10 Jones附近或更高范围内具有特定的检测（D *）。[11]同时，其中一些传统材料含有有毒的重金属，总体生产成本相当高。此外，商业NIR成像传感器的分辨率有限，这与光活性层通过电线键入电气连接安装到硅读出的集成电路（ROIC）的事实有关。[12]这将最小的像素螺距限制在大约10 µm上，因为需要ROIC和活动层之间非常精确的对齐。为了允许像素大小的缩放，一项持续的努力集中在ROIC上直接生长光活性层。然而，由于活性层与ROIC或电气互连之间的热膨胀系数的差异，经常观察到温度波动时的设备分解。[13]调用半导体的另一个限制是它们的宽带吸收。这只能通过增加设备复合度来实现波长的选择性，例如通过其他光学滤镜和二分色棱镜，并对空间分辨率提出了额外的限制。[14]
功能性肿瘤细胞-内在 STING，而非宿主...
/-) 小鼠来评估局部肿瘤变化、肺转移、对远处肿瘤的远隔效应以及肿瘤微环境 (TME) 中的免疫细胞动态。结果结果表明，冷冻消融疗效依赖于适应性免疫和 STING 信号通路。与当前文献认为宿主衍生的 STING 激活作为体内抗肿瘤免疫驱动因素的重要作用相反，我们表明局部肿瘤控制、肺转移和对远处肿瘤的远隔效应都关键依赖于功能性的肿瘤细胞内在 STING 信号通路，该通路在冷冻消融的 TME 中诱导炎症趋化因子和细胞因子反应。这种依赖不仅限于冷冻消融，还包括肿瘤内 STING 激动剂治疗。此外，对临床肿瘤样本的基因表达数据库和组织微阵列的调查揭示了 STING 相关信号成分的广泛表达。结论肿瘤细胞内在 STING 通路是冷冻消融有效性的关键组成部分，表明 STING 相关信号成分的表达可作为潜在的治疗反应生物标志物。我们的数据还强调迫切需要进一步表征肿瘤细胞内在 STING 通路以及冷冻消融和其他 STING 依赖性治疗方法引起的相关下游炎症反应。
面向具有内在反馈的交互式强化学习
强化学习 (RL) 和脑机接口 (BCI) 在过去十年中经历了显着增长。随着人们对人机在环 (HITL) 的兴趣日益浓厚，将人类输入与 RL 算法相结合催生了交互式 RL 子领域。与此同时，BCI 领域长期以来一直对从神经活动中提取信息性脑信号以用于人机交互感兴趣。这两个领域之间的关键联系在于将神经活动解释为反馈，以便可以采用交互式 RL 方法。我们将这种新兴的反馈媒介称为内在反馈。尽管内在反馈能够自动甚至无意识地传达，但两个社区基本上都没有对这一关键环节进行适当的探索。因此，为了帮助促进更深入的理解和更有效的利用，我们提供了一个教程式的回顾，涵盖了内在反馈及其基础概念的动机、方法和未解决的问题。
免疫原性细胞死亡方式的肿瘤内在决定因素
加拿大安大略省圭尔夫市圭尔夫大学安大略兽医学院病理生物学系； b 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西综合癌症研究所； c 法国巴黎 INSERM U1138； d 由法国巴黎科德利埃研究中心国家抗癌联盟标记的第 11 组； e 巴黎大学，法国巴黎； f 法国巴黎索邦大学； g 代谢组学和细胞生物学平台，法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西癌症园区； h 法国巴黎法国大学研究所； i 法国巴黎乔治蓬皮杜欧洲医院 AP-HP 生物中心； j 中国医学科学院苏州系统医学研究所，苏州，中国； k 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院、卡罗琳斯卡大学医院妇女与儿童健康部
通过联邦学习聚合内在信息以增强 BCI 性能
数据不足是脑机接口 (BCI) 构建高性能深度学习模型的长期挑战。尽管许多研究小组和机构为同一 BCI 任务收集了大量 EEG 数据集，但由于设备的异构性，共享来自多个站点的 EEG 数据仍然具有挑战性。鉴于数据多样性在促进模型稳健性方面起着至关重要的作用，这一挑战的重要性怎么强调也不为过。然而，现有的研究很少讨论这个问题，主要将注意力集中在单个数据集内的模型训练上，通常是在跨受试者或跨会话设置的背景下。在这项工作中，我们提出了一个分层个性化联邦学习 EEG 解码 (FLEEG) 框架来克服这一挑战。这个创新框架预示着 BCI 的一种新的学习范式，使具有不同数据格式的数据集能够在模型训练过程中进行协作。每个客户端都被分配一个特定的数据集并训练一个分层的个性化模型来管理不同的数据格式并促进信息交换。同时，服务器协调训练过程以利用从所有数据集中收集的知识，从而提高整体性能。该框架已在运动想象 (MI) 分类中进行了评估，其中九个 EEG 数据集由不同的设备收集但执行相同的 MI 任务。结果表明，通过实现多个数据集之间的知识共享，特别是对于较小的数据集，所提出的框架可以将分类性能提高高达 8.4%。可视化结果还表明，所提出的框架可以使本地模型将注意力稳定地放在与任务相关的领域，从而获得更好的性能。据我们所知，这是第一个解决这一重要挑战的端到端解决方案。
内在奖励在青少年词汇学习中的作用
Anglin, JM, Miller, GA, & Wakefield, PC (1993)。词汇发展：形态分析。儿童发展研究学会专著，58 (10)，i–186。JSTOR。https://doi.org/10.2307/ 1166112 Angwin, AJ、Wilson, WJ、Ripollés, P.、Rodriguez-Fornells, A.、Arnott, WL、Barry, RJ、Cheng, BBY、Garden, K. 和 Copland, DA (2019)。白噪声有助于从上下文中学习新词。大脑与语言，199，104699。https://doi.org/10.1016/j.bandl.2019.104699 Bains, A.、Spaulding, C.、Ricketts, J. 和 Krishnan, S. (2023)。使用等待意愿设计来评估读者如何评价文本。Npj 学习科学，8 (1)，17。https://doi.org/10.1038/s41539-023-00160-3 Baker, FC、Willoughby, AR、de Massimiliano, Z.、Franzen, PL、Prouty, D.、Javitz, H.、Hasler, B.、Clark, DB 和 Colrain, IM (2016)。全国青少年酒精与神经发育联盟样本中青少年睡眠结构和脑电图的年龄相关差异。睡眠，39 (7)，1429–1439。https://doi.org/10.5665/sleep。5978 Berridge, KC, & Kringelbach, ML (2008)。愉悦的情感神经科学：人类和动物的奖励。精神药理学，199 (3)，457–480。https://doi.org/10.1007/s00213-008-1099-6 Bjork, RA, Dunlosky, J., & Kornell, N. (2013)。自我调节学习：信念、技巧和幻想。心理学年鉴，64 (1)，417–444。 https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143823 Blain, B., & Sharot, T. (2021)。内在奖励：潜在的认知和神经机制。当前行为科学观点，39，113–118。https:// doi.org/10.1016/j.cobeha.2021.03.008 Blakemore, S.-J., & Robbins, TW (2012)。青少年大脑中的决策。自然神经科学，15 (9)，1184–1191。https://doi.org/10.1038/nn.3177 Bloom, P. (2002)。儿童如何学习单词的含义。麻省理工学院出版社。