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平面、螺旋和同心行波区分人类记忆中的认知状态
摘要 神经科学的一个基本挑战是解释广泛的大脑区域如何灵活地相互作用以支持行为。我们假设，振荡的行波是神经协调的关键机制，它们以独特的模式在皮质中传播，控制不同区域的相互作用。为了验证这一假设，我们使用了进行多项记忆实验的人类的直接大脑记录和一个可以灵活测量行波传播模式的分析框架。我们发现，行波不仅以平面波的形式沿皮质传播，还以螺旋波、源汇波和更复杂的模式传播。行波的传播模式与行为的新方面相关，特定的波形反映了特定的认知过程，甚至是个人记住的项目。我们的研究结果表明，大规模皮质行波模式揭示了大脑中认知过程的空间组织，可能与神经解码有关。
斑马鱼中的单个基对替代区分先天和急性惊吓行为调节
行为阈值定义了足以引起行为反应的最低刺激强度。在开发过程中建立基线行为阈值对于整个动物一生的适当反应至关重要。尽管这种先天的阈值是相关的，但在开发过程中建立行为阈值至关重要的分子机制尚不清楚。声学惊吓是一种保守的行为，其阈值在发育过程中建立但随后受到严格调节。我们以前已经确定了斑马鱼突变线（Escapist），该突变符（Escapist）显示出降低的基线或先天声学惊吓阈值。在这里，我们确定了位于突触器7a（SYT7A）基因的编码序列中的25号染色体上的单个碱基对取代，该基因与逃避现实的声学超敏表型紧密相关。通过生成我们删除SYT7A开放阅读框架的动物，并随后与Escapist系列进行了互补测试，我们证明了SYT7A功能的丧失并不是逃避现实行为表型的原因。尽管如此，逃避现实突变体提供了一种强大的工具，可以破译行为阈值的急性和发育调节之间的重叠。广泛的行为分析表明，在逃避现实的突变体中，先天声音惊吓阈值的建立受损，而其急性阈值的调节仍然完好无损。此外，我们的行为分析揭示了基线对视觉刺激的反应不足，但没有在急性调节视觉刺激的响应中。一起，这项工作消除了SYT7A作为逃避现实表型的病因的丧失，并表明调节逃避现实幼虫中行为阈值的机制可以独立于调节急性阈值调节的机制。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER
由于质量数据提供了统计和临床意义，因此AJCC已授予专家，以在全球适用的框架内更新解剖学和非动态因素。
通过减少射血分数与心力衰竭的减少和保留的射血分数区分心力衰竭：一种现象学方法
抽象的图形图例信息有关组织损伤或有害刺激的信息是通过中枢神经系统中的伤害性途径来处理的，这些途径是疼痛感知的基础。这些途径在产后发育的长时间发生了深刻的变化。从新生儿到成年人，脊髓，脑干和皮层中的生理联系经历了相当大的变化，因此有害信息的传播和调节高度取决于年龄。我们对这些过程的大部分理解都来自对实验室啮齿动物不同发育阶段的脊髓，脑干和皮质的感觉神经元和网络的活性分析。越来越多的证据表明，早期生命中不合时宜的组织损伤会导致疼痛敏感性的终生变化，这导致着眼于伤害感受回路成熟的关键领域和发育脆弱性时期。
开发一种快速定量方法，以区分MS1疫苗菌株与野生型支原体Synoviae
支原体Synoviae（MS）是家禽行业中经济上重要的病原体。疫苗接种是预防和控制MS感染的有效方法。目前可获得两种活体减毒MS疫苗，即温度敏感的MS-H疫苗菌株和NAD独立的MS1疫苗菌株。疫苗菌株与野生型（WT）菌株的分化对于监测MS感染至关重要，尤其是在疫苗接种后。在这项研究中，我们开发了一种Taqman双链实时聚合酶链反应（PCR）方法，以鉴定来自WT菌株的MS1疫苗菌株。该方法是特异性的，并且没有与其他禽病原体交叉反应。灵敏度分析表明，在双工实时PCR中，探针或混合模板和纯模板之间没有抑制作用。与基于熔体的不匹配扩增突变测定（MAMA）相比，我们的方法更敏感和快速。总而言之，Taqman双工实时PCR方法是单个反应中WT-MS和MS1疫苗菌株的诊断和分化的有用方法。
距离和熵可区分性量化器的比较用于检测记忆效应
最近，从记忆效应的角度对开放量子系统动力学进行表征引起了广泛关注，人们在这个方向上研究了不同的方法，以解决什么是非马尔可夫量子过程这一问题。1–6 我们在此重点介绍开创性论文中引入的一种策略，7 该策略只需要了解开放系统的简化状态随时间的变化。该方法最初是依靠迹距离来比较不同初始系统状态的演变。后来表明，也可以考虑基于量子相对熵的熵量词。8,9 在本文中，我们想研究这些量词的不同行为，以检查由此获得的非马尔可夫动力学概念是否确实对所考虑的量词具有鲁棒性，前提是它满足一些自然的一般性质。为此，我们研究了参考文献中引入的非马尔可夫性度量。7，
概率3D多对象合作跟踪，用于自动驾驶通过可区分的多传感器kalman filter
摘要 - 当前的最新自动驾驶车辆主要依靠每个传感器系统来执行感知任务。这样的框架的可靠性可能会受到阻塞或传感器故障的限制。为了解决这个问题，最新的研究建议使用车辆到车辆（V2V）通信与他人共享感知信息。但是，大多数相关的作品仅着眼于合作探测，并让合作社跟踪一个未充满刺激的研究领域。最近的一些数据集（例如V2V4Real）提供3D多对象合作跟踪基准。但是，他们提出的方法主要使用合作检测结果作为标准单传感器Kalman滤波器基于基于Kalman滤波器的跟踪算法的输入。在他们的方法中，可能无法正确估计来自不同连接的自动驾驶汽车（CAVS）的不同传感器的测量不确定性，以利用基于卡尔曼滤波器的基于卡尔曼滤波器的跟踪算法的理论优化属性。在本文中，我们提出了一种新颖的3D多对象合作跟踪算法，用于通过可区分的多传感器卡尔曼滤波器自动驾驶。我们的算法学会了每种检测的测量不确定性，以更好地利用基于卡尔曼滤波器基于卡尔曼滤波器的跟踪方法的理论属性。实验结果表明，与V2V4REAL中最新方法相比，我们的算法仅用0.037倍的通信成本提高了17％的跟踪精度。我们的代码和视频可在URL和URL上找到。
DTPP：自动驾驶中树木政策规划的可区分联合条件预测和成本评估
摘要 - 运动预测和成本评估是自主性自治决策系统中的重要组成部分。但是，现有方法通常忽略成本学习的重要性，而将其视为单独的模块。在这项研究中，我们采用了树结构的政策计划者，并为自我条件的预测和成本模型提出了一个不同的联合培训框架，从而直接改善了最终计划绩效。对于条件预测，我们引入了一个以查询为中心的变压器模型，该模型执行有效的自我条件运动预测。对于计划成本，我们提出了具有潜在互动功能的可学习的上下文感知成本功能，从而促进了可区分的联合学习。我们使用现实世界的NUPLAN数据集及其相关的计划测试平台验证了我们提出的方法。我们的框架不仅与最先进的计划方法匹配，而且在计划质量方面的其他基于学习的方法优于其他基于学习的方法，同时在运行时更有效地运行。我们表明，联合培训比对两个模块的单独培训的性能要好得多。此外，我们发现树结构化的策略规划表现优于传统的单阶段计划方法。代码可用：https：//github.com/mczhi/dtpp。
单核细胞中的细胞因子分析和转录组学定义了Meniere病中的免疫变异 青春期的持续选择性关注 饮食无序饮食与糖尿病自我护理之间的双向关系的认知行为模型，患有1型糖尿病的成年男性 癌症 - UCL发现 通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征 通过减少射血分数与心力衰竭的减少和保留的射血分数区分心力衰竭：一种现象学方法 Bayliss -Starling奖演讲：脊髓和皮质伤害性电路的发育生理学 青春期违反直觉科学和数学推理的神经和认知基础 COPD中的心血管疾病和风险：最先进的审查 DNA复制终止期间姐妹染色单体内聚力 T细胞与化学免疫疗法相比 - UCL发现 计算精神病学系列Tobias U. Hauser 心血管疾病知识门户 b''
Meniere病（MD）是一种慢性内耳障碍，其特征是眩晕攻击，感觉性听力损失，耳鸣和听觉饱满感。因此，通过使用转录组分析，我们发现了支持MD炎症病因的广泛证据，我们旨在描述MD的炎症变体。我们对45例定义MD和15个健康对照的患者进行了大量RNASEQ。MD患者根据其基础IL-1β的基础水平分为2组：高和低。使用Exphunter Suite进行了差异表达分析，并使用估计算法XCELL，ABIS和CIBERSORTX评估细胞类型比例。MD患者显示出15个差异表达的基因（DEG）。顶部DEG包括IGHG1（p = 1.64´10-6）和IgLV3-21（p = 6.28´10-3），支持在适应性免疫反应中的作用。细胞因子促填充定义具有高水平IL-1β患者的亚组，具有IL6上调（p = 7.65´10-8）和INHBA（p = 3.39´10-7）基因。来自外周血单核细胞的转录组数据支持高水平IL6和幼稚的B细胞和记忆CD8 + T细胞的MD患者的临床亚组。