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在世界各地开发和运送Covid-19-19
新疫苗通常需要十多年才能得到开发和批准。covid-19疫苗已经被批准用于紧急使用，并在通知WHO疾病的新疾病后大约八个月在国内注册。Covid-19疫苗的开发正在遵循“大流行范式”，即是一个压缩的时间框架，并在许多步骤中并行执行许多步骤。第一个候选疫苗在临床测试中仅在临床测试后仅两个月，这是SARS-COV-2的遗传序列，SARS-COV-2是导致COVID-19（自然）的病毒。增加发现和批准安全有效的疫苗的可能性，即使用“投资组合方法”，即投资多个候选疫苗进行测试。为了确保快速推出批准的疫苗，正在扩大制造能力，并在收到监管批准之前就开始生产。根据CEPI制造调查，于2020年8月发布，有能力在2021年底之前至少生产2-4亿剂的Covid-19-19（CEPI制造调查）
在 PRC1 和 EB1 基因编辑细胞中，中央纺锤体的逐渐压缩降低了其动态性
在有丝分裂过程中，纺锤体会发生形态和动态变化。它在后期开始时重组，此时反平行束 PRC1 积累并将中央纺锤体蛋白募集到中间区。人们对中央纺锤体在人类细胞中形态变化过程中的动态特性如何变化知之甚少。利用基因编辑，我们生成了从其内源性荧光位点表达 PRC1 和 EB1 的人类细胞，以量化其天然纺锤体分布和结合/解离周转。EB1 正末端追踪显示微管生长普遍减慢，而 PRC1 与其酵母直系同源物 Ase1 类似，与压缩的反平行微管重叠结合越来越强。 KIF4A 和 CLASP1 与中央纺锤体的结合更具动态性，但也显示出减慢的周转速度。这些结果表明，中央纺锤体在有丝分裂过程中逐渐变得更加稳定，这与最近在有丝分裂后期中央纺锤体中反向平行中区束形成的“捆绑、滑动和压缩”模型一致。
自传中的神经科学史第 13 卷
György Buzsáki 定义了海马尖波和 θ 和 γ 振荡的突触细胞机制。他的理论和创新方法使脑节律研究成为最活跃的研究领域之一。Buzsáki 的工作改变了我们对健康和患病大脑中信息编码（“神经语法”）的看法。他最具影响力的工作被称为记忆痕迹巩固的两阶段模型。在学习过程中，输入会暂时改变海马网络。反过来，时间压缩的标记事件会在睡眠期间重复数百次以巩固记忆。Buzsáki 一直强烈提倡研究自然状态下的自发性大脑活动，例如睡眠，并提倡将大脑与身体的相互作用作为认知的进化来源。他证明，在没有变化的环境信号的情况下，皮质电路会不断产生自组织的细胞组装序列，特定于回忆或动物的路线规划，这是认知功能的神经元组装基础的突破。
在美国购买零排放卡车的费用以满足未来的3阶段温室气体标准
机载氢存储系统是燃料电池汽车不可或缺的。车辆应用最常见的氢存储选项是在350或700 bar压力下压缩气体。在350 bar上压缩的H 2气体是一种用于燃料电池巴士的标准存储技术。然而，在8级长途卡车的这种配置下，在350 bar时H 2的低体积密度和卡车的包装限制导致了不到250英里的现实驾驶范围，这是燃料电池动力电池的最有希望的卡车应用。另一方面，由于系统级别的容量密度高70％，因此700 bar压缩H 2气体将提供更高的驾驶范围（Basma＆Rodríguez，2022）。汽车700 BAR氢存储应用通常使用氢气罐与非金属内衬里，由复合材料制成的非金属内部衬里，该材料包裹在碳纤维增强的结构中，在所谓的VI型罐中。与350个酒吧箱相比，700型IV型储罐的成本约为10％（CNHI，2020）。
具有变分信息瓶颈的图结构学习
图神经网络（GNN）在广泛的应用领域中已显示出良好的效果。大多数 GNN 实证研究直接将观察到的图作为输入，假设观察到的结构完美地描述了节点之间准确和完整的关系。然而，现实世界中的图不可避免地是有噪声的或不完整的，这甚至会降低图表示的质量。在本文中，我们从信息论的角度提出了一种新的变分信息瓶颈引导的图结构学习框架，即 VIB-GSL。VIB-GSL 是首次尝试推进图结构学习的信息瓶颈 (IB) 原理，为挖掘底层任务相关关系提供了更优雅、更通用的框架。VIB-GSL 学习一种信息丰富且压缩的图结构，以提炼出特定下游任务的可操作信息。 VIB-GSL 对不规则图数据推导变分近似，形成易处理的 IB 目标函数，有利于提高训练稳定性。大量实验结果表明 VIB-GSL 具有良好的有效性和鲁棒性。
65 nm CMOS中的16通道神经记录系统与CHT特征提取处理器
摘要 - 次生的入侵神经接口需要完全可植入的无线系统，这些系统可以同时从大量通道中记录。但是，由于高吞吐量，将记录的数据从植入物转移到外部接收器是一个显着的挑战。为了应对这一挑战，本文提出了一种神经记录系统 - 片上，该系统通过使用片上的特征提取来实现高资源和无线带宽效率。能量 - 有效的10位20 ks/s前端放大并数字化局部势势内的神经信号（LFP）和动作电位（AP）频段。使用压缩的Hadamard变换（CHT）处理器将每个通道的原始数据分解为光谱特征。选择要计算的功能的选择是通过机器学习算法来量身定制的，以便在不损害分类性能的情况下将总体数据速率降低80％。此外，CHT功能提取器允许在接收器侧的波形重建进行监视或其他后处理。通过体内和离线实验验证了所提出的方法。65 nm CMO制造的原型还包括无线
纠缠在基于qudit的电路压缩中的作用
基于门的通用量子计算是根据两种类型的操作来制定的：通常易于实现的局部单量门门，而两个Qubit的纠缠大门，其忠实的实施仍然是主要的实验挑战之一，因为它需要单个系统之间的受控相互作用。为了充分利用量子硬件，以最有效的方式处理信息至关重要。一个有希望的途径是将较高的量子系统（Qudits）用作量子信息的乐趣单位，以用Qudit-Local Gates替换Qubit-Loctangling Gates的一小部分。在这里，我们展示了如何通过使用QUDIT编码来显着低估多Qubit电路的复杂性，我们通过考虑具有确切已知（多Qubit）栅极组合性的示例性cirits来量化这些编码。我们讨论了电路压缩的一般原理，在可实现的优势上得出上限和下限，并突出了纠缠和可用门集的关键作用。针对Photonic和捕获离子实施的显式实验方案，并证明了两种平台的电路性能都有显着的表达增益。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
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%。
基于负载调制的IMD3取消毫米...
摘要 - 该字母提出了一种基于新型的基于载荷调制的3阶间调节失真（IMD3），以取消B类CMOS功率放大器（PAS）。在B类PA中，由3阶跨导率（G M 3）生成的IMD3和增益压缩的符号相反，因此，它们可以在特定的偏置和加载条件下相互取消。doherty拓扑允许通过调节整个负载调制区域的有效加载，促进IMD3取消来调节增益压缩。使用28 GHz 40 nm CMOS系列DOHERTY PA（DPA）拓扑验证所提出的方法。实验结果表明，与B类/DPA操作相比，10/17 dB IMD3的改进。无需使用任何数字前启动时，针对50 MHz 64-QAM OFDM信号的拟议技术的EVM具有8.9 dbm的平均输出功率为-38.7 dB（1.2％），比标准B/DPA的标准类B/DPA运行更好。