XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System切换
母子相互作用期间角色切换的脑间底物
母子相互作用是高度动态和相互的。在这些来回相互作用中切换角色是相互行为的关键特征，而潜在的神经夹带仍未得到充分研究。在这里，我们设计了一项具有双重脑电图记录的角色控制的合作任务，以研究当母亲和儿童担任不同角色时，两个大脑的相互作用如何不同。当孩子是演员和母亲是观察者时，theta振荡内出现了母子间的同步和额叶，这与儿童对母亲的依恋高度相关。当他们的角色被逆转时，这种同步被转移到了alpha振荡和中心区域，并与母亲对孩子的关系的看法有关。结果表明，参与者的振荡中观察者 - 演员神经对准，这是由演员 - tow or观察者的情感纽带调节的。我们的发现有助于理解如何在母子相互作用期间建立脑部同步和动态变化。
在HF 0中的铁电和电阻开关之间自由切换。 5 ZR 0。 5 o 2薄膜及其在片上的高精度上应用深度神经
摘要HF 0。5 ZR 0。 5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。 然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。 在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。 FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。 在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。 通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。5 ZR 0。5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。
利用超顺磁体中的概率切换实现神经形态系统中的时间信息编码
摘要 — 脑启发计算利用神经科学原理来支撑大脑在解决认知任务方面无与伦比的效率 — 正在成为一种有前途的途径，以解决当今深度学习面临的若干算法和计算挑战。尽管如此，当前的神经形态计算研究是由我们在执行确定性操作的计算平台上运行深度学习算法的完善概念驱动的。在本文中，我们认为在概率神经形态系统中采用不同的方式执行时间信息编码可能有助于解决该领域的一些当前挑战。本文将超顺磁隧道结视为一种潜在的途径，以实现新一代脑启发计算，它结合了计算神经科学的两个互补见解的各个方面和相关优势 — — 信息如何编码以及计算如何在大脑中发生。硬件算法协同设计分析证明 97。由于时间信息编码，状态压缩的 3 层自旋电子学使随机脉冲网络在 MNIST 数据集上具有高脉冲稀疏度，准确率为 41%。
因子H蛋白家族：补体替代途径的切换器。
fi g u r e 1 fh家族。（a）CFH-CFHR1-5染色体1q32中的基因组组织。每个基因由箭头表示。大型基因组重复用下面的彩色盒子描述。垂直线表示每个基因中外显子的位置。（b）组成FH蛋白家族的不同蛋白的示意图。SCR结构域由圆圈表示，并且为每种蛋白质指示了潜在的糖基化位点（紫色菱形）。蛋白质根据与FH的保护对齐，FHR的SCR上方的数字表示与FH中相应的氨基酸相同的氨基酸的百分比。FH和FHL-1在其序列中是相同的，除了FH中不存在的FHL-1 SCR7（灰色正方形）中的最后4个氨基酸（SFLT）。fh n末端SCR1-4域参与补体调节活动（红色框），而SCR6-8和C端SCR18-20是参与表面识别的域（绿色框）。值得注意的是，FHR与FH表面识别域具有不同程度的保护程度，但没有FHR对FH调节域具有同源性SCR。在此面板中，描述了FHR-1 A和B的两个常见等位基因变体。（c）FHR1，FHR-2和FHR-5的比对在其N末端SCR1-2结构域中显示出高序列相似性，如表示蛋白质之间相同氨基酸百分比所示的数量所示。SCR域1和2包含共享二聚体基序。（d）FHR-3和FHR-4的比对说明其C末端结构域中的高氨基酸序列相似性
EEG 源衍生的显着性网络耦合支持现实世界的注意力切换
虽然选择性注意背后的大脑机制已经在受控实验室环境中得到了详细研究，但这些过程在现实世界中如何发挥作用尚不清楚。在这里，我们研究了现实世界中计算机化任务的参与度，该任务相当于标准学术测试，包括以自定进度的方式解决高中水平的问题。在这个任务中，我们使用脑电图源得出的脑源间有效耦合估计值来描述持续注意力从专注的任务状态到分心的非任务状态的转换背后的神经机制。具体来说，由于突显网络与持续注意力和注意力转换有关，我们对突显网络核心节点、前岛叶 (AI) 和前扣带皮层 (ACC) 之间的有效耦合进行了假设驱动分析。根据我们的假设，我们发现在注意力从专注于任务的状态转变为非任务分心的状态时，AI -> ACC 有效耦合会增加。这项研究可能为未来针对神经功能的脑机接口的发展提供参考，以增强持续注意力。
“使用自动切换开关进行光伏系统并网管理”
表 4. 1: 基特加区地理站位参数 ...................................................................................................... 22 表 4. 2: 日负荷评估 .......................................................................................................................... 24
在患有难治性混合组织细胞增多症患者中切换MEK抑制剂后的戏剧性反应
我们报告了一个进行性多系统混合组织细胞增多症患者的病例，将兰格汉细胞组织细胞增多症（LCH）和Erdheim-Chester疾病（ECD）与骨髓相关联，其病变涉及MAP2K1 E102-I102-I103DEL。在MEK抑制剂Trametinib下进行初步改进后，治疗仅是有效的且耐受性不佳的。最终，尽管稳定状态下的曲米替尼的槽血液水平在预期的范围内，但这种疾病逐渐危及生命的情况，伴有脑部参与和anasarca。切换到MEK抑制剂联合替尼作为打捞疗法会导致剧烈的，快速的疾病反应，并且患者在3年后的治疗中保持无病。外周血中MAP2K1缺失的负荷与疾病活性相关，并与cobi-Metinib相关，尽管在最后一次随访中仍然可以检测到。
可调的多型卤化物钙钛矿串联光电探测器，可切换响应
图2：具有不同的钙钛矿吸收剂组成的建模吸收和装置响应。a）宽带隙（BPBBR 3，实线）的吸收（黑线）顶部子细胞和窄带隙底部子细胞（APBI 3，虚线，虚线）在TPD结构中，
精神疲劳前后任务切换过程中脑功能网络重组
摘要：心理疲劳因其严重的负面影响而受到广泛研究。但心理疲劳前后任务切换的神经机制如何仍是一个问题。为此，本研究旨在利用脑功能网络特征来探索这一问题的答案。具体来说，记录了20名被试的任务状态脑电信号。任务包括400秒的2-back任务（2-BT），接着是6480秒的心算任务（MAT），然后是400秒的2-BT。根据选定的任务切换状态提取和分析网络特征和功能连接，在心理疲劳之前从Pre_2-BT到Pre_MAT，在心理疲劳之后从Post_MAT到Post_2-BT。结果表明，根据网络特征的显著变化和在Pre_2-BT和Post_2-BT之间使用支持向量机（SVM）获得的98%的高分类准确率，长期MAT成功诱发了心理疲劳。当任务从Pre_2-BT切换到Pre_MAT时，所有网络特征中delta和beta节律均出现显著变化，选定的功能连接呈现增强趋势。而当任务从Post_MAT切换到Post_2-BT时，beta节律的网络特征和选定的功能连接与心理疲劳前任务切换的趋势相反。我们的研究结果为理解大脑在任务切换过程中的神经机制以及在心理疲劳过程中的神经机制提供了新的见解。
