图 4 EB 病毒部分间层蛋白结构 . A: BBRF2/BSRF1 结构 (PDB ID: 6LQO); B: BNRF1 DID-DAXX HBD-H3.3-H4 结构 (PDB ID: 5KDM); C: BKRF4 HBD-H3.3-H4-ASF1b 结构 (PDB ID: 7VCQ); D: BKRF4 HBD-H2A-H2B 结构 (PDB ID: 7VCL); E: BORF2- A3Bctd 结构 (PDB ID: 7RW6) Figure 4 Structures of presentative tegument proteins encoded by EBV. A: Structure of BBRF2/BSRF1 (PDB ID: 6LQO); B: structure of BNRF1 DID-DAXX HBD-H3.3-H4 (PDB ID: 5KDM); C: structure of BKRF4 HBD-H3.3-H4-ASF1b (PDB ID: 7VCQ); D: structure of BKRF4 HBD-H2A- H2B (PDB ID: 7VCL); E: structure of BORF2-A3Bctd (PDB ID: 7RW6)
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域,通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术,尤其是⽣物识别(BCI)技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信,能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外,闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科,包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料(尤其是⽯墨烯等⼆维材料)的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒,这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别(BCI)领域,通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路(PIC)是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分,可为⽣物识别(BCI) 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势,包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术,可推动脑机接⼝ 的发展,并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
具体来说, Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值,通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征,利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马,并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的,大量的组合逻辑被忽略, 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征,并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点,然而在训练集中, 硬件木马特征集较少,训练集分布并不平衡,即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数,认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效,然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力,且未考虑有效载荷电路及其功能。
句法解析是将句法结构分配给句子的任务。有两种流行的句法解析方法:构成和依赖性解析。最近的作品使用了基于选区树,增量自上而下解析和其他单词句法特征来研究大脑活动预测的句法嵌入,鉴于文本刺激来研究语法结构如何在大脑的语言网络中表示。然而,依赖解析树的有效性或跨大脑区域的各种合成税的相对预测能力,尤其是对于聆听任务而言,尚未探索。In this study, we investigate the predictive power of the brain encoding models in three settings: (i) individual performance of the constituency and dependency syntactic parsing based embedding methods, (ii) efficacy of these syntactic parsing based embedding methods when controlling for basic syntactic signals, (iii) relative effective- ness of each of the syntactic embedding meth- ods when controlling for the other.此外,我们探讨了使用BERT嵌入的语义信息与语义信息的相对重要性。我们发现,选区解析器有助于解释颞叶和中额回的激活,而依赖性解析器更好地编码角回和后扣带回的句法结构。尽管与任何句法特征或嵌入方法相比,来自BERT的语义信号更有效,但句法 - 床上用品方法解释了一些大脑区域的其他方差。我们使我们的代码公开可用1。
土著藏族已经开发了自适应生理机制,以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道,与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因(EPAS1)内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗,特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中,招募了135名年轻土著藏族(62名男性和73名女性)作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道,选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后,使用磁共振成像(MRI)获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明,藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此,藏族被归类为遗传适应的藏族(GHA-tibetans)和遗传适应性较低的藏人(GLA-tibetans)。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比,Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去,右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大,在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中,右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高,包括体育体网络,腹侧注意网络,视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系,表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知,运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
摘要:硅像素传感器上的防护环结构有益于提高传感器的高压承受性能。为了评估防护圈结构对硅像素传感器的保护效果,模拟和分析了三种防护环结构。通过技术计算机辅助设计进行了三个防护环结构的两个维度建模,并使用软件内置的电气模型模拟了三个防护圈结构的I -V特性。当前收集环的存在可以使像素可以承受高压,并且不等的防护戒指,不同的空间后卫环,内部和外部等距的Al悬架,并且多个防护戒指结构有益于进一步增加传感器的击穿电压。关键词:PIN二极管silicon Pixel Sensor;防护戒指;耐用高压;技术计算机辅助DEGSIN OCIS代码:280.4750 ;230。0040 ;230.5160
材料Sio 2。在拓扑模式下,电场高度局部位于分层结构的反转中心(也称为界面),并成倍地衰减到批量上。因此,当从战略上引入非线性介电常数时,出现了非线性现象,例如Biscable状态。有限元数值模拟表明,当层周期为5时,最佳双态状态出现,阈值左右左右。受益于拓扑特征,当将随机扰动引入层厚度和折射率时,这种双重状态仍然存在。最后,我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法,可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
图 6. 带有集成光学腔的离子阱:(a)因斯布鲁克大学的集成光学腔阱 [ 93 ]。从离子发射的 854nm 光子的 50% 可被腔收集,并转换为 1550nm 的通信波长。(b)萨塞克斯大学的集成光学腔阱。该阱展示了离子和腔模式之间的第一个强耦合。(c)奥胡斯大学的离子阱。腔镜 (CM) 沿轴向,径向泵浦光束用于将离子泵回多普勒冷却循环。这些离子可在 CCD 上成像。压电换能器 (PZT) 用于主动锁定光学腔与 RP 激光器共振。(d)当径向 RP 激光器开启时,大约 100 个离子的整个晶体都是明亮的。 (d)当径向RP关闭时,只有腔内的离子是亮态,腔外的离子处于暗态[144]。
摘要进行了这项研究,以分析英语 - 印尼东盟宪章文件中应用的句法翻译策略。这项研究还旨在找出最常使用哪种策略及其可能的原因。这项研究基于Andrew Chesterman的句法策略理论(2016年,第91页)。研究人员使用了定性方法。本研究中使用的数据是以东盟宪章文件上的文本形式。这项研究表明,英国印度人东盟宪章中使用了8种句法策略。这些是字面翻译(33%),贷款和卡尔克(31%),换位(8%),单位移位(14%),短语结构变化(8%),条款结构变化(0,38%),水平变化(1%)和方案变化(5%)。字面翻译是本研究中最广泛应用的,因为该策略是翻译法律文件的合适策略。关键字:东盟宪章,句法策略,翻译简介