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学习和记忆的神经生物学
有条件的响应在成功的灭绝学习过程中逐渐停止。续订效应定义为当灭绝的上下文与获取不同时的恢复条件响应的恢复。已知应力激素皮质醇对灭绝记忆和联想学习有影响。在压力时序，持续时间和强度方面，已经观察到皮质醇对行为和大脑活性的不同影响。然而，在最初编码刺激结果关联对灭绝学习，更新及其行为和神经生物学相关性之前的皮质醇的影响仍然很大程度上是未知的。在我们的研究中，有60名人类参与者获得了20毫克皮质醇或安慰剂，然后学习，长大，并回顾了在不同情况下在不同背景下提出的食物刺激与随后三个任务阶段的不同结果之间的关联。在获取和灭绝阶段的学习绩效对两个治疗组都同样有益。在皮质醇组中显示出更新的续订。与安慰剂相比，在具有更新的参与者的亚组中，皮质醇治疗的参与者的灭绝学习绩效明显更好。表现出更新的参与者在回忆灭绝记忆方面遇到了一般困难，但与安慰剂相反，皮质醇组表现出与上下文有关的灭绝记忆回忆的损害。成像分析表明，在采集过程中，皮质醇在海马中的激活降低。在召回期间，皮质醇减少了腹侧前额叶皮层激活。皮质醇组还显示出在不同背景下进行灭绝学习时背外侧前额叶皮层的活化减少，但是在灭绝学习过程中，下额回学习的激活增强而没有上下文改变。综上所述，我们的发现将皮质醇作为灭绝学习和回忆记忆的有效调节剂，这也促进了更新。
多功能入耳式生物传感系统和体域网络，实现不引人注目的持续健康监测
为了实现连续的移动健康监测，可穿戴传感器需要以轻巧、不显眼的包装提供与临床设备相当的性能。这项工作提出了一个完整的多功能无线电生理数据采集系统 (weDAQ)，该系统已证明可用于耳内脑电图 (EEG) 和其他身体电生理学，使用由标准印刷电路板 (PCB) 制成的用户通用干接触电极。每个 weDAQ 设备提供 16 个记录通道、驱动右腿 (DRL)、3 轴加速度计、本地数据存储和可适应的数据传输模式。weDAQ 无线接口支持部署体域网络 (BAN)，该网络能够通过 802.11n WiFi 协议同时聚合多个可穿戴设备上的各种生物信号流。每个通道可解析超过 5 个数量级的生物电位，噪声水平为 0.52 μV rms，带宽为 1000 Hz，峰值 SNDR 为 119 dB，CMRR 为 111 dB（2 ksps 时）。该设备利用带内阻抗扫描和输入多路复用器，动态选择良好的皮肤接触电极作为参考和传感通道。从受试者进行的耳内和前额 EEG 测量捕捉到了大脑 alpha 活动的调制、眼电图 (EOG) 特征性眼球运动以及下颌肌肉的肌电图 (EMG)。在休息和锻炼期间，在自然办公环境中对多个自由移动的受试者进行了同时的 ECG 和 EMG 测量。所展示的开源 weDAQ 平台和可扩展 PCB 电极的小尺寸、性能和可配置性旨在为生物传感界提供更大的实验灵活性，并降低新健康监测研究的进入门槛。
JHEP09（2024）057
重新归一化组（RG）流是识别管理低能现象的自由度的基础框架。其核心前提在于通过无视其微观细节来简化理论，同时保留其低能物理学。这种简化不可避免地减少了自由度的数量，引发了关于这种减少的量化的长期辩论。zamolodchikov的C理论[1]为这类广泛的二维量子场理论提供了第一个精确的量化，从而促进了各个时空维度的大量进步，并扩展了我们对RG流及其含义的理解。将Zamolodchikov的定理扩展到更高的维度，更不用说存在缺陷的QFT，这是一项具有挑战性的努力，导致持续的研究工作旨在阐明二维案例以外的RG流的性质[2-20]。在本文中，我们深入研究了在存在二维缺陷的情况下对RG流的研究。我们的重点仅在于块状QFT是d维欧几里得田地理论的情况，而状态是平坦的空间真空状态。在这样的配置中，缺陷和散装都可以进行RG流，从而使C理论不适用的现有类似物。尽管在两个和更高维度中存在缺陷的历史[21 - 38]，但当批量和缺陷经历同时的RG流动时，量化自由度的降低仍然难以捉摸，并且很少解决[39 - 41]。相比之下，缺陷RG流具有固定的保形散装（也称为文献中的DRG）的缺陷RG流量进行了广泛的研究[42 - 54]。1关于线缺陷的RG流[64-67]及其更高维度的概括[68-70]的许多确切结果。尤其是所谓的B-理论[68，70]断言无量纲
纳米质体在烦躁的微调器上用于数字细菌识别
抽象的拉曼光谱学对细菌物种提供了非破坏性和高度敏感的分子见解，使其成为检测，识别和抗生素易感性测试的宝贵工具。然而，由于批量信号的优势和不可控制的分析物的异质性，实现临床相关的准确性，定量数据和可重复性仍然具有挑战性。在这项研究中，我们介绍了一种创新的诊断工具：质子纤维纤维旋转器（P -FS），该工具掺入了与金属特征集成的硝酸纤维素膜，该膜被称为纳米质体 - 增强矩阵，设计用于同时的细菌局限型和检测。我们开发了一种使用光刻造影的等离子阵列图案化硝化膜的方法，然后将其与自定义的纤维旋转器集成。用各种细菌物种（E. Coli 25922，S。金黄色葡萄球菌25923，大肠杆菌MG1655，Brevis和S. Mutans 3065）测试P -FS装置（E. Coli 25922，S。Aureus 25923，E。coli Mg1655），这表明基于其独特的Ramanefingerprints，证明了成功的识别。与等离子体阵列内的区域的细菌界面，在P -FS上，电磁场最浓缩的是最强烈的浓缩（称为纳米质热点）显着提高了敏感性，从而提高了更精确的检测。SERS强度映射使用基于阈值的方法转化为数字信号，以识别和量化细菌分布。鉴于P -FS在日常条件下增强振动签名及其可扩展的制造能力，我们预计纳米质增强的拉曼光谱 - 利用由金属制成的纳米结构（特定的金色和银色）沉积在硝基纤维膜上散布的含量散布的含量，并将其散布在偏心上 - 各种分析物，包括对人类健康至关重要的分析物，其从实验室研究过渡到临床应用的强大潜力。
用于 P300 解码的轻量级多尺度卷积神经网络：训练策略分析与网络决策揭示
卷积神经网络 (CNN) 可以自动从原始数据中学习特征以近似函数，这种网络越来越多地应用于脑电图 (EEG) 信号的端到端分析，尤其是用于解码脑机接口 (BCI) 中的大脑状态。尽管如此，CNN 引入了大量可训练参数，可能需要较长的训练时间，并且缺乏学习到的特征的可解释性。本研究的目的是提出一种用于 P300 解码的 CNN 设计，重点在于其在保证高性能的同时的轻量级设计、不同训练策略的影响以及使用事后技术来解释网络决策。所提出的设计名为 MS-EEGNet，以高效和优化（就可训练参数而言）的方式学习了两个不同时间尺度（即多尺度，MS）中的时间特征，并在三个 P300 数据集上进行了验证。使用不同的策略（参与者内和会话内、参与者内和跨会话、留一法、迁移学习）训练 CNN，并与几种最先进的 (SOA) 算法进行了比较。此外，分析了基线 MS-EEGNet 的变体，以评估不同超参数对性能的影响。最后，使用显着图来推导驱动 CNN 决策的相关时空特征的表示。尽管 MS-EEGNet 具有多个时间尺度，但它与测试的 SOA CNN 相比是最轻的 CNN，并且明显优于 SOA 算法。事后超参数分析证实了 MS-EEGNet 创新方面的优势。此外，MS-EEGNet 确实受益于迁移学习，尤其是使用少量训练示例，这表明所提出的方法可用于 BCI 中以准确解码 P300 事件，同时减少校准时间。从显著性图得出的表示与 P300 时空分布相匹配，进一步验证了所提出的解码方法。本研究通过专门解决轻量级设计、迁移学习和可解释性方面的问题，有助于推动基于 P300 的 BCI 深度学习算法的开发。
博士职位-C2N -Paris -Saclay University
Brillouin光学机电硅光子学电路Brillouin散射是一种非线性光学现象，基于光与结构的机械模式之间的相互作用。Brillouin散射允许生成新的光学频率，并且对于产生超稳定的微波信号或Opto-Microwave转换而引起了极大的兴趣。光力学或光学模式与机械模式之间的耦合最近在硅光子学界中引起了很多关注，其想法是受益于高容量和低成本制造技术[1-4]。然而，在硅光子学中常用的硅在绝缘子指南中自然没有机械模式的良好限制，而锗则可以同时提供良好的光学和机械模式限制[5]。在近年来，在我们的小组中，与Politecnico di Milano合作，在我们的小组中已经开发了GE-GE-GE-GE-GE-Chige Photonics。第一件作品主要针对接近IR范围的电流设备，利用GE量子井结构[6]。最近证明，可以在MID-IR的大波长范围内使用分级的索引sige波导，并且已经获得了包括MACH ZEHNDER干涉仪或集成谐振器的大量无源建筑集团[7]。然后，基于Sige波导的非线性光学效应[8]的芯片上大带宽光源的演示，而光电设备（调制器和光电探测器）的实现最近完成了PhotoNics平台[9]。研究活动将包括：在这种情况下，这项工作的目的是研究硅胶结构的锗，这似乎有望同时限制光学和机械模式。在这种情况下，博士学位项目的目标是研究和开发布里鲁因光学机械的新型平台，依靠Sige Waveguides对Si底物进行。将采用不同的策略来实现同时的机械和光学限制，并根据研究发现将开发创新的设备。
块上的新心
与项目“新心”的项目与州首都杜塞尔多夫（LHD）合作的开发商实现了在中心地点开发身份 - 创造高级合奏的目标。新的心脏将被定位为杜塞尔多夫市中心以北的新心脏，并充当城市规划和建筑地标，并在城市以外的范围内充满光芒。Hans-Böckler-Straße39的位置提供了相当大的实施潜力作为高层框架计划的一部分，并且由于其位于Kennedyydamm Urban节点的城市中心的位置，连接和可见性。主题应该是城市模块的开发为“城市枢纽”，其用途广泛，旨在满足现场工作，生活和生活条件的未来信息，但也适合每个人作为外部组织外城市模块。在“街区的新心”中，要为在附近生活和工作的人们提供身份证明的地方。具有高质量，灵活的办公空间，令人兴奋的生活环境以及多功能（可能多拍的基础，该建筑群应该对每个人都有吸引力。由此产生的任务在于从肯尼迪姆（Kennedydamm）的背景下发展紧张和可以理解的城市衍生作品，以及对对面的天空办公室的和谐。从70 m到90 m到“杜塞尔多夫传统地平线”的分级高度开发。必须检查100 m。是一个边际和底座发展的合奏，其中包括根据该地区现有和计划的高层家族发展的一个或多个高点。取决于边缘和基座建筑物的详细说明，是地上的基本区域。检查55,000平方米。的目标是建立一个前瞻性且永久灵活的合奏，这为工作，生活和生活创造了空间，以创新性和同时的经济形式，并为可持续建筑的自觉目标提供了当代答案。在各自的创建时间中寻求最好的可持续性认证。
社论：温室气体排放和减轻
土壤，持有约1500 pg的总碳（C）和136 pg的总氮（N），代表了这些元素最大的陆地储层（Nieder and Benbi，2008）。然而，它也是温室气体（GHG）排放的重要来源，每年贡献350多个PG CO 2等效物，从而显着影响全球变暖。多年来，大气n 2 O的浓度增加了20％以上，CH 4浓度几乎增加了两倍至1900 ppb，主要归因于微生物活性（Schaefer等，2016）。了解与温室气体的生产和减少同时的微生物机制至关重要。最近的发现，例如非典型一二氮还原酶（NOSZ II），Comammox以及新的过程，例如氧降解和CH 4的厌氧氧化，与硝酸盐，硝酸盐，熨斗和锰氧化物的还原，脑海中的脑囊性cons的作用相关的CH 4的氧化作用，该作用是piver的作用。和n，并突出了针对性策略减少温室气体排放并减轻全球变暖的途径。该研究主题包括九种文章，这些文章对影响温室气体发射的因素（尤其是N 2 O）以及微生物的潜在作用。硝化和硝化作用是产生N 2 O.肥料的施用，尤其是N-肥料，为这种有效的温室气体的排放提供了促进。因此，硝化抑制可能是减少N 2 O排放的潜在方法。在本研究主题中，Lei等人。Xie等。 比较了来自草原的n 2 o 的排放Xie等。比较了来自草原的n 2 o分析了来自48项研究的200多个数据集，发现硝化抑制剂的应用平均降低了总N 2 O排放量的60％，超过70％的土壤铵浓度增加，并降低了约50％的AOB丰度。发现强调了AOB在N 2 O排放中的重要作用，并且可以成为缓解n 2 O的更好指标和目标。
数字授权的路线图
它是一个有效的操作模型吗？可靠的连接？当今最具创新性的组织知道，准备性并非一次由任何一件事决定。所有团队都需要使他们自由创新的工具。他们需要复杂的防御能力，这些防御能力有助于中和威胁，然后才能变得严重。传感器和软件不仅应收集和分析数据，而且还应帮助预测和操作决策。客户服务需要一遍又一遍地无摩擦，令人难忘和安全。准备是流畅的，创建它是一个遥远的组织永远无法完成的项目。他们确实从某个地方开始。最近的一项研究表明，对于所有财富500强公司1，数字化转型努力的正确组合可能会使额外的市值开放至1.9.5万亿美元。PWC的全球电信Outlook 2023–2027报告说，物联网（IoT）设备将从2022年的164亿增加到2027年2的251亿，等于全球每个人的大约三个设备。具有如此多的连接点，并且有5G的快速网络速度和低延迟，新的组织模型可以进行飞行，揭示新的客户体验以及与他们同时的新威胁的扩散。任务是查看您的组织，并设想您要在五到十年内想在哪里，并确保您为到达那里奠定基础。准备工作不是“有一天”的任务。今天。，随着5G的出现，创新的运营要求只会加速。技术提供商倾向于忘记，实现准备就绪需要不同组织的不同策略，很少有提供商可以使您的组织的所有数字部分互相交谈。各种规模的组织都需要跟上令人叹为观止的变化步伐。今天，准备就绪，每毫秒都会触及您组织的每个部分。为始终开展操作环境做准备是复杂的，但是有了正确的路线图和合作伙伴，深层，有意义的数字转型是可能的，并且可能是一个主要的竞争优势。组织可以感觉到他们不仅可以跟上，而且要超越空间，变化，挑战和竞争。
F-16 大攻角机动控制... - eucass
非线性动态逆是针对大迎角机动问题研究最多的非线性控制技术。非线性动态逆是一种基于系统动力学逆的反馈线性化方法 [1]。通常，飞机动力学可分为两类：慢速动力学和快速动力学，F-16 也不例外。慢速动力学对于固定翼飞机是相同的，可以使用风轴微分方程推导。另一方面，快速动力学对于每架飞机都是独一无二的，在推导飞机的快速动力学时必须包括空气动力学数据库。本文使用了基于 NASA 兰利和艾姆斯研究中心的 F-16 风洞试验结果的亚音速气动数据库 [1]。该数据库适用于 和每种飞行条件。因此，它是在大攻角区域测试新开发的控制律的合适平台。在 Simulink 环境中开发了 F-16 的 6 自由度数学模型。数学模型包括气动数据库、发动机模型、大气方程和运动方程 [3]、[4]。开发了平飞、爬升、下降和稳定平转飞行条件下的配平算法 [5]。此外，还基于小扰动理论推导出了线性化算法 [6]。为了比较非线性动态逆控制律和线性控制律的性能，设计了横向和纵向运动的线性控制增强系统。采用特征结构分配技术综合了线性控制律。纵向控制器是一种简单的迎角控制指令系统，使用 F-16 飞机的短周期动力学设计而成。横向控制器是一种侧滑和稳定轴滚转速率指令系统，使用 F-16 飞机的线性化横向稳定轴方程设计而成。线性控制器的设计过程最终根据高度和速度安排增益矩阵，以实现全包络有效飞行控制律。使用预定义的大迎角机动对线性和非线性飞行控制律进行了比较。这种机动被定义为快速且同时的俯仰和滚转运动。虽然拉起运动在迎角和之间变化，但滚转运动在倾斜角保持恒定。随着攻角的增大，纵向和侧向动力学无法分离，因此增益调度线性控制器和非线性动态逆控制器的机动能力变得重要。