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开发高度可逆的LI – CO2电池-UCL Discovery
更广泛的背景是新的负发射技术的发展以及先进的多模式表征和测试方法对于加快可持续未来的建设至关重要。作为一种有希望的下一代负发射技术，锂–Co 2电池（LCB）作为先进的储能设备，由于其独特的使用CO 2作为反应物，因此引起了极大的关注。尽管如此，有效的LCB的发展仍处于其新生阶段，挑战较大，诸如较大的过度势力，低能效率和差的可逆性，这不仅强调了对快速探索高效电催化剂的需求，而且还需要对深度研究进行更深入的研究，以对其潜在的机械性进行更深入的理解。LCB的电催化剂勘探的常规方法主要依赖于试验方法和单峰表征/测试技术，既效率低下又耗时。因此，建立一个流线型的材料属性测试平台，该平台允许快速催化剂筛选和多模式表征，并具有出色的时间和纳米级空间分辨率，这对于实现了这项新兴技术的更全面的理解，知情的决策和最佳设计至关重要。预计该多模式平台的实施将实质上解锁新的前景，用于快速催化剂筛查，机制调查和实际应用，涵盖从纳米科学和技术到最先进的负面发射技术（LCBS和其他电动促进系统）。在这项工作中，我们开发了一个开创性的多式模式实验室电化学测试平台，以同时实现有效的催化剂筛选（确定性电催化源评估和操作条件优化），并集成了对2转化率的现场探测2 COCONION EXTROCHEMISTION（FORCBERTISTION ANAPECTION ANAPECTION ANAPECTION ANAPECTION ANTICE COMPATION，FORDSENBERTIDER，FORDBESTERS和MARPHONTIFER）。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
大脑结构功能耦合为任务解码和个体指纹识别提供特征
功能活动的大脑特征在解码大脑状态（即区分不同的任务）和指纹识别（即在大群体中识别个体）方面都表现出良好的效果。重要的是，这些大脑特征并不能解释大脑功能发生的底层大脑解剖结构。基于图形信号处理 (GSP) 的结构-功能耦合最近揭示了健康受试者在静息状态下从单峰到跨峰区域的平均空间梯度。在这里，我们探索结构-功能耦合对不同大脑状态（任务）和个体受试者的特异性。我们对来自人类连接组计划的 100 名不相关的健康受试者在休息和七个不同任务期间使用了多模态磁共振成像，并采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别，并使用各种交叉验证设置。我们发现结构-功能耦合测量可以对任务解码和指纹识别进行准确分类。具体而言，指纹识别的关键信息位于功能信号的更自由部分，其贡献明显集中在额顶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出很强的相关性，经偏最小二乘分析评估，证实了其与指纹识别的相关性。通过引入基于 GSP 的信号过滤和 FC 分解的新视角，这些结果表明，大脑结构功能耦合提供了一类新的认知特征和个体大脑组织在静息和执行任务时的组织特征。此外，它们还提供了阐明结构连接组低空间频率和高空间频率的作用的见解，从而对在结构连接组图谱中可以找到用于表征个体的关键结构功能信息的位置有了新的认识。
大脑结构功能耦合为...提供特征
功能活动的大脑特征在解码大脑状态（即区分不同的任务）和指纹识别（即在大群体中识别个体）方面都表现出良好的效果。重要的是，这些大脑特征并不能解释大脑功能发生的底层大脑解剖结构。基于图形信号处理 (GSP) 的结构-功能耦合最近揭示了健康受试者在静息状态下从单峰到跨峰区域的平均空间梯度。在这里，我们探索结构-功能耦合对不同大脑状态（任务）和个体受试者的特异性。我们对来自人类连接组计划的 100 名不相关的健康受试者在休息和七个不同任务期间使用了多模态磁共振成像，并采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别，并使用各种交叉验证设置。我们发现结构-功能耦合测量可以对任务解码和指纹识别进行准确分类。具体而言，指纹识别的关键信息位于功能信号的更自由部分，其贡献明显集中在额顶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出很强的相关性，经偏最小二乘分析评估，证实了其与指纹识别的相关性。通过引入基于 GSP 的信号过滤和 FC 分解的新视角，这些结果表明，大脑结构功能耦合提供了一类新的认知特征和个体大脑组织在静息和执行任务时的组织特征。此外，它们还提供了阐明结构连接组低空间频率和高空间频率的作用的见解，从而对在结构连接组图谱中可以找到用于表征个体的关键结构功能信息的位置有了新的认识。
引用：GrässlerB，Herold F，Dordevic M等。多模式测量方法以识别有轻度认知障碍的个体：研究prot
摘要引入轻度认知障碍（MCI）的诊断，即正常年龄相关认知能力下降和痴呆症之间的短暂阶段仍然是一项艰巨的任务。观察到多模式方法（对几种互补方式的同时分析）可以提高分类精度。我们将结合三种非侵入性测量方式：功能性近红外光谱（FNIRS），通过ECG的脑电图和心率变异性。我们的目的是探索认知表现的神经生理学相关性，以及我们的多模式方法是否可以帮助早期鉴定MCI患者。方法和分析本研究将与MCI和健康对照患者（HC）进行横断面。将在休息期间和执行认知任务时测量神经生理信号：（1）Stroop，（2）N-BACK和（3）言语流利性测试（VFT）。统计分析的主要目的是（1）确定HC和MCI的神经生理反应的差异，（2）研究认知性能和神经生理反应的测量之间的关系，以及（3）研究是否可以通过使用我们的多态方法来提高分类精度。为了满足这些目标，统计分析将包括机器学习方法。据我们所知，这是同时应用MCI和HC同时应用这三种方式的第一项研究。我们假设与单峰方法相比，多模式方法提高了HC和MCI之间的分类精度。如果我们的假设得到了验证，则本研究为痴呆症研究多模式方法的更多研究铺平了道路，并促进了对新生物标志物的探索，以尽早发现非生理年龄与年龄相关的认知能力下降。伦理和传播伦理批准是从当地伦理委员会获得的（参考：83/19）。数据将在学习和数据组装完成后不超过1年。试验注册号临床临床。
帕金森病的神经生理学脑指纹 Jason da Silva Castanheira、Alex I. Wiesman、Justine Y. Hansen、Bratislav Misic、Sylva
1 蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学，蒙特利尔魁北克，加拿大 * 通讯作者：sylvain.baillet@mcgill.ca。‡ 本文所用的数据来自阿尔茨海默病新型或实验性治疗的症状前评估 (PREVENT-AD) 计划，数据发布 6.0。PREVENT-AD 研究组的完整列表可在 PREVENT-AD 数据库中找到。PREVENT-AD 计划的研究人员为 PREVENT-AD 的设计和实施做出了贡献和/或提供了数据，但未参与本报告的分析或撰写。摘要 在本研究中，我们调查了从脑电生理活动中获得的脑指纹在帕金森病 (PD) 诊断和进展监测中的临床潜力。我们通过短暂的、无任务的脑磁图记录获取了 PD 患者和年龄匹配的健康对照者的脑指纹。个体脑指纹的节律成分可以以大约 90% 的准确率区分患者和健康参与者。帕金森脑指纹最突出的皮质特征映射到单峰感觉运动区域的多节律活动。利用这些特征，我们还表明可以直接从皮质神经生理活动中解码帕金森病的阶段。此外，我们的研究表明，帕金森脑指纹的皮质拓扑结构与受该疾病病理生理影响的神经递质系统的皮质拓扑结构一致。我们进一步证明，帕金森病患者的皮质活动心律失常成分在短时间内比健康对照组更具变化性，这使得基于这些特征对患者进行个体区分更具挑战性，并解释了之前发表的负面结果。总体而言，我们概述了患者特定的节律性脑信号特征，这些特征为帕金森病的神经生理特征和临床分期提供了见解。因此，帕金森病节律性脑指纹的提出定义可能有助于提出新颖、精细的患者分层方法，并有助于更好地识别和测试治疗性神经刺激目标。
火星上的星形沙丘和线形沙丘
摘要。火星上南纬 8.8°、西经 270.9° 处有一片包含 11 个星形沙丘和早期星形沙丘的沙丘场。在南纬 59.4°、西经 343° 处的陨石坑中发现了线性沙丘的例子。虽然很少见，但在火星表面并非没有在双向和多向风况下形成的沙丘种类。这两个沙丘场的出现为火星风况和沙供应的性质提供了新的见解，线性沙丘似乎是通过改变以前横向的风成沉积物形成的，这表明当地风向最近发生了变化。星形沙丘地区的 11 个沙丘显示出从新月形沙丘到星形沙丘的逐渐变化，因为每个连续的沙丘都向上移动到山谷，进入更复杂的风况。星形沙丘证实了 N. Lancaster (1989, Progress in Physical Geography 13 , 67–91; 1989, Sedimentology 36 , 27–289) 的模型，即星形沙丘的形成是通过将横向沙丘投射到复杂的、受地形影响的风力条件中而实现的。星形沙丘上有黑色条纹，这证明沙丘在 1978 年海盗 1 号轨道器获取相关图像时或前后处于活跃状态。这里描述的星形沙丘和线性沙丘位于火星表面的不同区域。与地球上的大多数星形沙丘和线性沙丘不同，这两个火星沙丘都是孤立出现的；它们都不是主要沙海的一部分。先前发表的火星大气环流模型结果表明，线性沙丘场出现的区域应为双峰风况，而星形沙丘出现的区域应为单峰风况。星形沙丘可能是由于沙丘受地形限制而导致风况局部复杂化的结果。局部地形对风况的影响在线性沙丘场中也很明显，因为在线性沙丘附近有横向沙丘，它们的出现最好解释为风通过上风口壁的地形间隙汇集。
脑网络传播动力学概率模型中的关键性：癫痫发作
癫痫发作在大脑网络中的扩散是癫痫患者的主要致残因素，通常会导致意识丧失。尽管在记录和建模大脑活动方面取得了进展，但揭示癫痫发作扩散动力学的性质仍然是理解和治疗药物难治性癫痫的重要挑战。为了应对这一挑战，我们引入了一种新的概率模型，该模型可以捕捉患者特定复杂网络中的扩散动力学。通过白质纤维束成像估计大脑区域之间的网络连接和交互时间延迟。该模型的计算可处理性使其能够对更详细的癫痫发作动力学模型发挥重要的补充作用。我们在患者特定的 Epileptor 网络背景下说明了模型拟合和预测性能。我们针对不同的患者特定网络推导出扩散大小（序参数）作为大脑兴奋性和全局连接强度的函数的相图。相图可以预测癫痫发作是否会根据兴奋性和连接强度扩散。此外，模型模拟可以预测癫痫发作在网络节点间传播的时间顺序。此外，我们表明，随着神经兴奋性和连接强度的变化，序参数可以表现出不连续和连续（临界）相变。平均场近似和有限尺寸缩放分析支持存在一个临界点，在该临界点处，响应函数和扩散大小的波动相对于控制参数表现出幂律发散。值得注意的是，临界点将两种不同的扩散动力学状态分开，其特征是单峰和双峰扩散大小分布。我们的研究为癫痫发作扩散动力学的相变和波动性质提供了新的见解。我们预计它将在开发用于预防药物抵抗性癫痫发作扩散的闭环刺激方法中发挥重要作用。我们的研究结果也可能引起流行病学、生物学、金融学和统计物理学中相关扩散动力学模型的兴趣。
多模式深度学习模型
背景：临床注释包含与患者过去和当前健康状况有关的结构化数据之外的上下文化信息。目标：本研究旨在设计一种多模式深度学习方法，以使用入院临床注释和易于收集的表格数据来提高心力衰竭（HF）的医院结果的评估精度。方法：多模式模型的开发和验证数据是从3个开放式美国数据库中回顾性得出的，包括重症监护III V1.4（MIMIC-III）的医学信息MART和MIMIC-IV V1.0和MIMIC-IV V1.0，从2001年至2019年的研究中收集了来自2019年的教学医院，并从2019年进行了研究。 2015。研究队列由所有关键HF患者组成。分析了临床注释，包括主要投诉，当前疾病的历史，体格检查，病史和入院药物以及电子健康记录中记录的临床变量。我们为院内患者开发了一个深度学习死亡率预测模型，该模型接受了完整的内部，前瞻性和外部评估。使用综合梯度和沙普利添加说明（SHAP）方法来分析危险因素的重要性。结果：该研究包括发育套件中的9989（16.4％）患者，内部验证集中的2497（14.1％）患者，前瞻性验证集中的1896年（18.3％），外部验证集中的7432（15％）患者。在早期评估中，病史和体格检查比其他因素更有用。模型的接收器工作特性曲线下的面积为0.838（95％CI 0.827-0.851），0.849（95％CI 0.841-0.856）和0.767（95％CI CI 0.762-0.772），对于内部，前瞻性，前瞻性，外部效力，以及外部效力。多峰模型的接收器操作特性曲线下的面积优于所有测试集中的单峰模型的区域，而表格数据有助于更高的歧视。结论：结合入学笔记和临床表格数据的多模式深度学习模型显示，有希望的功效是评估HF患者死亡风险的潜在新方法，提供了更准确，更及时的决策支持。
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。