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摘要一种未来的人造视网膜，可以恢复盲人的高敏度视力，将依靠能够使用自适应，双向和高分辨率设备来读（观察）和写入（观察）和写（控制）神经元的尖峰活动。尽管当前的研究重点是克服构建和植入这种设备的技术挑战，利用其能力来实现更急性的视觉感知也将需要实质性的计算进步。使用Ex Vivo多电极阵列实验室原型使用高密度的大规模记录和刺激，我们构成了一些主要的计算问题，并描述了当前的进度和未来解决方案的机会。首先，我们通过使用从大型实验数据集中学到的低维变异性变异性的低维歧管来确定盲视网膜自发活动的细胞类型和位置，然后有效地估计其视觉响应特性。第二，我们通过通过电极阵列传递电流模式来估计对大量相关电刺激的视网膜响应，尖峰对产生的记录进行排序，并使用结果来开发诱发响应的模型。第三，我们通过在视觉系统的整合时间内暂时抛弃各种电刺激的收集来重现给定的视觉目标的所需响应。一起，这些新颖的方法可能会在下一代设备中大大增强人造视力。
使用 CRISPR/Cas9 系统和双链 DNA 供体标记荧光报告基因蛋白
Sylvain Geny、Simon Pichard、Alice Brion、Jean-Baptiste Renaud、Sophie Jacquemin 等人。使用 CRISPR/Cas9 系统和双链 DNA 供体标记带有荧光报告基因的蛋白质。Arnaud Poterszman。多蛋白复合物，2247，Springer；Humana，第 39-57 页，2021 年，分子生物学方法，978-1-0716-1125-8。�10.1007/978-1-0716-1126-5_3�。�hal-03092017�
抗抑郁药曲唑酮与双链DNA之间的相互作用：多光谱和计算分析
曲唑酮（TZD）是一种用于治疗主要抑郁症和睡眠障碍的抗抑郁药。升高的曲唑酮与中枢神经系统抑郁症有关，这表现为恶心，嗜睡，混乱，眩晕，疲惫等。要开发具有最小不良影响的临床活性药物化合物，必须全面了解该药物对DNA的作用机制。因此，我们利用各种光谱和计算技术研究了曲唑酮与DNA之间的相互作用方式。使用UV - VIS滴定的研究表明，DNA和曲唑酮具有有效的相互作用。通过稳态荧光研究，Lehrer方程计算得出的船尾伏默常数（K SV）的大小为5.84×10 6 m-1。uv - Vis吸收，DNA熔化，染料位移和圆形二分法研究表明，曲唑酮与小凹槽中的DNA结合。分子对接和分子动力学模拟表明TZD-DNA系统是稳定的，并且结合模式较小。此外，离子强度研究表明，DNA和曲唑酮没有实质性的静电结合相互作用。
l -DNA双链形成是基于核酸的表面图案中的生物正交信息通道
摘要：核酸的光刻原位合成可以使极高的寡核苷酸序列密度以及复杂的表面图案和合并的空间和分子信息编码。不再限于DNA合成，该技术允许在表面上完全控制化学和笛卡尔空间组织，这表明杂交模式可用于编码，显示或加密多种化学正交水平上的信息信息。永不超过跨杂交降低了可用的序列空间，并限制了信息密度。在这里，我们引入了一个与原位-DNA合成的表面图案中的其他完全独立的信息通道。镜像DNA双链形成的生物形成性在嵌合l-/ d-dna mi-croarrays上都进行了交叉杂交，还会导致酶促正交性，例如表面上的基于核酸酶的基于核酸酶的耐核酸酶DNA签名。我们展示了如何使用嵌合L-/ D -DNA杂交来创建内容丰富的表面模式，包括QR码，高度伪造的抗性真实性水标记以及在高密度D -DNA微阵列中的隐藏信息。
adb-brief-316-碳化值 - 链碳链。 ...
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C，在最高排放方案下，到本世纪末，平均范围为2.9至4.3°C，与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间，强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期（2036-2065）中，中期（2016- 2045年）的平均年度降水可能会增加2％–6％（2016- 2045年），而年平均降水量可能会增加8％–12％。耦合模型比较项目阶段5（CIMP5）集成模型在所有排放途径下，到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10％，干旱概率的增加。河流流量：降水增加将增加平均河流流量；但是，干旱事件的频率和严重程度已经发生，这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养，不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感，包括：Rajapur的水的供应非常复杂，这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响；卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明，由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量（RCP）4.5将增加6.4％2046至2070和8.4％2070至2099年。
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摘要：由于技术的进步，学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力，这成为调查的肥沃基础。在这个问题中，这项工作的指导目标出现了，因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会，作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先，对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析，特别是在学生的形成背景下。此外，通过图像（媒体和代表）等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此，研究具有探索性特征，从方法上讲是一项定性研究，得到了书目研究的支持，作为理论支持作者，为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据，通过该数据可以得出结论，与技术相关的神经学习可以帮助大量学习，但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字：神经学习；技术；教学实践。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字