句子包含决定其意义的结构,而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明,人类大脑对结构很敏感,因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起,人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应,从而产生了一个推理僵局,即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中,我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论,仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型,以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
抽象的金门克隆已成为最受欢迎的DNA组装技术之一。其模块化和分层结构允许构建复杂的DNA片段。随着时间的流逝,金门克隆允许创建可重复使用的部分的存储库,从而降低了频繁的序列验证的成本。但是,随着反应和碎片的数量增加,消耗品的成本和人为错误的可能性也会增加。通常,黄金反应以10至25 µL的体积进行。最近的技术进步导致了使用声音将NL液体从源板转移到目标板中的液体处理机器人的发展。这些声学分配器在合成生物学领域变得特别流行。该技术的使用允许以无尖的方式微型化和平行分子反应,从而通过减少塑料废物和试剂使用来使其可持续。在这里,我们提供了一种逐步协议,用于在1 µL总体积中执行和并行化的金门克隆反应。关键词:金门克隆,DNA组装,声学液体处理,体外,合成生物学,NL反应,可持续性
简介数学对科学至关重要,但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具,但它可以给人以误导性的印象,即科学从根本上基于数学。实际上,科学的基础在于观察,而不是数学。科学知识可以用自然语言表达,尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的,但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证,因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是,必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论,原则和法律源于观察,不能仅来自数学。因此,尽管数学对科学至关重要,但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识,从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构,阐明了系统中每一层的可靠性,并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
成熟的哺乳动物皮质由6个结构和功能上不同的躺物组成。该分层结构组装的两个关键步骤是胶质支架的初步建立以及随后将有丝分裂后神经元迁移到其最终位置。这些过程涉及神经细胞与底物的粘附和脱离的精确和及时调节。尽管对神经元迁移过程中粘合剂的作用和神经胶质支架的形成知之甚少,但了解这些信号如何解释和整合在这些神经细胞中。在这里,我们提供了体内证据,表明CAS蛋白是一个细胞质适配器家族,在皮质层压过程中起功能和冗余作用。CAS三重条件敲除(CAS TCKO)小鼠表现出严重的皮质表型,具有鹅卵石畸形。分子上毒和遗传实验表明,CAS蛋白在跨膜dystroglycan和β1-1-整合素的下游以径向神经胶质细胞自主的方式作用。总体而言,这些数据在形成皮质电路期间为CAS适配器蛋白创建了新的和重要的作用,并揭示了控制皮质支架形成的信号轴。
四百年前,英国哲学家霍布斯描述了一种恐怖的海怪,名叫利维坦,暗指强大的现代国家和绝对君主制的至高无上。利维坦从此被人们铭记为自由的死亡和反乌托邦的噩梦[1]。不料四个世纪后,这个怪物借助科技力量再次降临人间,战斗力更是升级,不仅能洞悉人心、洞察万物,还能精准锁定、智能控制。“数字利维坦”再度成为现代人心中挥之不去的阴影。在第四次工业革命来临的今天,人工智能在为社会创造巨大贡献的同时也带来了各种社会问题,如数字鸿沟、社会排斥、阶层分化等。如果不加以约束和治理,人工智能有可能演变成新时代的“数字利维坦”,对社会结构带来巨大挑战。其中,人工智能对就业与收入制度的影响引起了学界的广泛关注。本文通过梳理相关文献,探讨人工智能影响就业与收入不平等的方向,并提出相关建议,从而改善人工智能时代的社会分层结构,为维护社会稳定、促进共同富裕作出贡献。
许多科学家 [Lynch,1960;Piaget 和 Inhelder,1967;Siegel 和 White,1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层,并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点;路线控制知识(从一个地方到另一个地方的过程);连通性、顺序和包含的拓扑模型;以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来,认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型,如 TOUR 模型 [Kuipers,1978]。该模型由一组节点和弧组成,其中节点代表环境中可识别的位置,弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
固体电解质媒介(SEI)的质量对于大多数电池21化学的性能至关重要,但是由于缺乏可靠的22个操作数字技术,因此在操作过程中的形成动力学尚未得到充分了解。在此,我们报告了一种动态的,无创的,操作的反射23干扰显微镜(RIM),以实现SEI在其形成和进化24过程中具有极高灵敏度的进化过程中的实时成像。在四个不同的步骤25中形成的SEI的分层结构包括富含LIF中的永久内部无机层的出现,26个界面电气双层的瞬态组装以及随之而来的临时外部有机层27的出现,其存在与电化学循环相比具有可逆性。RIM成像揭示了两个间互强度的厚度之间的反相关性28,这意味着永久性无机29内层内层决定了有机富含有机的外层形成和LI核的成核。30 SEI动力学的实时可视化为电池相互作用的合理设计提供了强大的工具。31
二维(2D)材料中的电荷密度波(CDW)一直是冷凝物物理学的主要研究重点,因为它们的潜力是基于量子的技术。尤其是CDW可以通过耦合两个Dirac Fermions来诱导金属 - 绝缘体过渡,从而导致拓扑阶段的出现。在此思想之后,我们在这里探索了2D层次材料中三种不同CDW的行为,使用密度功能理论计算和实验合成以研究其稳定性。其大块对应物的分层结构SN 4 P 3表明,可以通过化学方法将结构合成到单层。然而,尽管批量稳定,但单层在布里渊区的K和M点显示不稳定的声子,这导致了三个可能的CDW阶段。所有三个CDW都导致了亚稳态绝缘阶段,在k点中,由活性声子驱动的阶段在应变下拓扑上是非平凡的。引人注目的是,仅由于存在强烈的鼻anmon效应而揭示地面结构。这强调了研究CDW超出常规谐波图片的重要性,在该图片中,系统的基态可以仅从谐波声子光谱中阐明。
摘要:本研究旨在利用多视图时空分层深度学习方法,探索使用脑机接口的脑电信号解码人类大脑活动。在本研究中,我们探索了将一维时间脑电信号转换为二维时空脑电图像序列,并探索了在提出的多视图分层深度学习方案中使用二维时空脑电图像序列进行识别。对于这项工作,使用了 PhysioNet 脑电运动/图像数据集。所提出的模型在分层结构中使用 Conv2D 层,其中每个级别都使用前一级别的决策单独做出决策。该方法用于学习数据中的时空模式。与二元分类范式中最先进的脑电运动意象分类模型相比,所提出的模型实现了具有竞争力的性能。对于二元想象左拳与想象右拳分类,我们能够实现 82.79% 的平均验证准确率。在多个测试数据集上达到这种水平的验证准确率证明了所提模型的稳健性。同时,由于使用了多层和多视角方法,模型明显显示出改进。
材料上的特性。15最近,多层材料在表面工程社区中引起了广泛的关注,复合电极的制造也广泛用于LM电极处理。这还涉及增强电极材料的表面和界面,例如,减少金属颗粒的大小,不合适的多孔或分层结构,并与各种纳米颗粒进行修改或功能化表面(例如,,金属,金属氧化物,碳材料和离子/电子导电聚合物)。16 - 19虽然一项重要的研究集中在界面模式cation在改善金属化lms的能量存储和电性能中的作用,但它在自我修复特性方面已被很大程度上忽略了。由于其出色的电绝缘层和高导热率,可以将金属氧化物连接到聚丙烯LMS的表面上,以通过蒸气沉积形成复合的绝缘培养基。该方法不仅在适度地增加了复合lms的相对介电常数,而且在显着增强了电容器核心的热有效性方面。20,21尽管热量的快速耗散是由于电容器的介电损失或自我修复而产生的,但据信复合LMS可以防止在自我控制点附近介电lm的层间粘附,从而在自我控制过程中发挥隔离功能。22,23