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基于反向传播的深度脉冲神经网络学习技术：综述
摘要 — 随着智能系统的采用，人工神经网络 (ANN) 已变得无处不在。传统的 ANN 实现能耗高，限制了它们在嵌入式和移动应用中的使用。脉冲神经网络 (SNN) 通过二进制脉冲随时间分布信息来模拟生物神经网络的动态。神经形态硬件的出现充分利用了 SNN 的特性，例如异步处理和高激活稀疏性。因此，SNN 最近引起了机器学习社区的关注，成为低功耗应用的 ANN 的受大脑启发的替代品。然而，信息的离散表示使得通过基于反向传播的技术训练 SNN 具有挑战性。在这篇综述中，我们回顾了针对深度学习应用（例如图像处理）的深度 SNN 的训练策略。我们从基于从 ANN 到 SNN 的转换的方法开始，并将它们与基于反向传播的技术进行比较。我们提出了一种新的脉冲反向传播算法分类法，将其分为三类，即：空间方法、时空方法和单脉冲方法。此外，我们还分析了提高准确性、延迟和稀疏性的不同策略，例如正则化方法、训练混合和调整特定于 SNN 神经元模型的参数。我们重点介绍了输入编码、网络架构和训练策略对准确性-延迟权衡的影响。最后，鉴于准确、高效的 SNN 解决方案仍面临挑战，我们强调了联合硬件和软件共同开发的重要性。
B细胞恶性肿瘤的正向和反向遗传学 硝酸盐对高血压患者口服微生物组和唾液生物标志物的影响 潮汐流与风能：与混合系统中短期存储结合使用的循环功率的值
癌症基因组测序已鉴定出数十个突变，在淋巴作用和白血病发生中起作用。验证负责B细胞肿瘤的驱动突变的验证是值得研究的突变体积以及由B细胞发育不同阶段引起的多个突变的复杂方式而变得复杂的。小鼠的正向和反向遗传策略可以提供对人类驱动基因的互补验证，在某些情况下，这些模型的人肿瘤的比较基因组学指导了对人类恶性肿瘤中新驱动因素的鉴定。我们回顾了使用插入诱变，化学诱变和外显子组测序进行的前向遗传筛选的集合，并讨论如何使用人类肿瘤基因组识别插入性诱变筛查中插入性诱变筛查中的高渗透覆盖范围如何鉴定在无法使用人类肿瘤基因组的速度下进行合作的突变。我们还比较了一组从PAX5突变小鼠中进行的独立进行的筛选，该筛网会在人类急性淋巴细胞性白血病（ALL）中观察到的一组常见突变集合。我们还讨论了使用CRISPR-CAS，ORF和SHRNA的反向遗传模型和筛选，以提供高吞吐量的体内证据，以实现致癌功能，重点是使用经体培养细胞的收养转移模型。最后，我们总结了在体内环境中提供候选基因的时间调节的小鼠模型，以证明其编码蛋白作为治疗靶标的潜力。
B细胞恶性肿瘤的正向和反向遗传学
背景：绿叶蔬菜（GLV）含有无机硝酸盐，该阴离子对口服微生物组具有潜在的益生元作用。然而，尚不清楚GLV和药理学补充[硝酸钾（PN）是否具有硝酸盐盐会引起对口腔微生物组的类似作用。目标：本研究旨在将GLV与PN补充对高血压个体中口腔微生物组组成和唾液生物标志物的影响进行比较。方法：将70个人随机分配给3个不同的组，以进行5周的饮食干预。第1组以GLV的形式消耗300 mg/d的硝酸盐。第2组食用的药丸，含300 mg/d的PN和低硝酸盐蔬菜。第3组用氯化钾（安慰剂：PLAC）和低硝酸盐蔬菜食用的药丸。在饮食干预之前和之后分析了口腔微生物组组成和口腔健康的唾液生物标志物。结果：GLV和PN组显示出类似的微生物变化，可能依赖硝酸盐，包括奈瑟氏菌，cap虫，弯曲杆菌，弯曲杆菌的丰富度增加，以及治疗后Veillonella，Megasphaera，segasphaera，megasphaera，sectinoryces和eubacterium种类的降低。在GLV组中观察到了Rothia物种的丰度，链球菌，Prevotella，放线菌和摩菌细菌的丰度降低，这可能是硝酸盐独立的。GLV和PN处理增加了唾液pH值，但只有GLV治疗显示唾液缓冲能力和乳酸降低的增加。结论：与PN相比，GLV组中硝酸盐依赖性和独立的微生物变化的结合对改善口服健康生物标志物具有更强的作用。
通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
脂肪衍生的间充质干细胞治疗，用于反向博来霉素诱导的实验性肺纤维化
特发性肺纤维化（IPF）是一种慢性进行性呼吸道疾病。可以说，免疫细胞亚群之间的复杂相互作用，再加上对疾病病理生理学的不完全了解，阻碍了成功疗法的发展。尽管努力了解其病理生理学并开发有效的治疗方法，但IPF仍然是致命的疾病，需要探索新的治疗选择。间充质基质/干细胞（MSC）疗法在IPF的实验模型中表现出了希望，但是需要进一步研究以了解其治疗作用。这项研究旨在评估博来霉素诱导的肺纤维化模型中脂肪衍生的间充质干细胞的治疗作用。首先，从小鼠获得MSC细胞，并使用流式细胞仪和细胞分化培养方法进行表征。然后，将成年C57BL/6小鼠暴露于气管内滴注博来霉素，并在第14天与MSC进行逆转模型。在第14、21或28天评估实验组。此外，还用MSCS上清液或MSC处理了受TGF-β1挑战的肺成纤维细胞，以探索肺纤维化逆转的机制。间充质干细胞从小鼠脂肪组织中成功分离，并根据其分化能力和细胞表型进行表征。MSC或其上清液的存在刺激了肺纤维化细胞的增殖和迁移。MSC上清液减少了肺胶原蛋白沉积，提高了Ashcroft评分，并降低了与肺纤维化相关物质的基因和蛋白质表达。博来霉素挑战者的小鼠表现出严重的间隔增厚和突出的纤维化，MSC治疗有效地反转了。MSC上清液可以抑制TGF-β1/SMAD信号通路，上清液可促进成纤维细胞自噬。总而言之，这项研究表明，MSCS上清液治疗与MSC一样有效，可以恢复博来霉素诱导的肺纤维化的核心特征。当前的研究表明，MSC上清液减轻了体内BLM诱导的肺纤维化。在体外实验进一步表明，MSC上清液可以抑制TGF-β1/SMAD信号传导途径，以抑制TGF-β1诱导的成纤维细胞激活，并通过调节p62表达来促进成纤维细胞自噬。这些发现有助于越来越多的证据体系，支持MSC在IPF中的细胞治疗医学中的治疗应用。
针对可再生能源项目进行的反向拍卖
声明 声明引用了对 2025 年 2 月 4 日将要答复的 Rajya Sabha 星号问题第 30 号（a）和（b）部分的答复，该问题涉及 Smt. Sumitra Balmik 提出的“针对可再生能源项目进行的反向拍卖”
穿孔反向传播
摘要。人工神经网络的神经元最初是在人们对生物神经元的了解远不如今天时发明的。我们的工作探索了对核心神经元单元的修改，使其与生物神经元更加平行。修改是基于这样的认识：生物树突不仅仅是被动激活漏斗，而且在将激活传递到细胞体时还会计算复杂的非线性函数。本文探讨了一种新颖的“穿孔”反向传播系统，该系统使深度神经网络的人工神经元能够更好地编码它们在原始架构中编码的相同特征。在初始网络训练阶段之后，将额外的“树突节点”添加到网络中，并分别进行训练，目标是：将它们的输出与原始神经元的剩余误差相关联。然后冻结训练后的树突节点，并进一步训练原始神经元，现在要考虑树突节点提供的额外误差信号。训练原始神经元然后添加和训练树突节点的循环可以重复多次，直到达到令人满意的性能。我们的算法已成功添加到跨多个领域的现代最先进的 PyTorch 网络中，提高了原始精度，并允许在不损失精度的情况下显着压缩模型。关键词：人工神经网络、深度学习、语音处理、药物发现、股票预测、机器学习、树突状积分、级联相关、人工神经发生
人类引物在复制具有反向重复序列的 DNA 时需要复制蛋白 A
此预印本的版权所有者此版本于 2025 年 1 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.03.11.584335 doi：bioRxiv preprint
在日常设备中启用自动反向散射
摘要 - 重新研究已将反向散射机制集成到现有的无线网络中，旨在使反向发送器能够使用常规的无线协议直接通信。这将允许在当今网络基础架构中进行低功耗无线通信。然而，缺乏本地支持在传统基础架构内无缝构成反向散射发射器方面构成了挑战。本文介绍了EmScatter，这是一种专为商品移动设备设计的反向散射系统。它消除了对外部激发源与收发器同行分开的需求。所提出的方法利用该设备作为激发信号发出的固有电磁辐射（EMR）信号，有效地将商品移动设备转换为反向散射读取器。用户可以随时随地使用其移动设备与反向散射标签进行通信。
