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World File Search System外部输入
在小鼠开发过程中构建丘脑神经元网络
丘脑核复合物包含兴奋性投影神经元和抑制性局部神经元，这两种细胞类型驱动感觉核中的主要电路。兴奋性神经元源于居住在发展中心的丘脑增殖区的祖细胞，但抑制性局部神经元出生于丘脑以外，它们在发育过程中迁移到那里。除了占据大部分丘脑的这些细胞类型外，还有两个小的丘脑区域，抑制性神经元靶向丘脑外区域，而不是相邻的神经元，而不是邻近的神经元，则构成了lie lie lie fl et eT和副核核。像兴奋性丘脑神经元一样，这些抑制性神经元来自居住在发育中的丘脑中的祖细胞。这些电路的组装遵循精细调整的遗传程序，并由外部因素协调，这些因素可以帮助细胞发现其位置，与丘脑伴侣相关，并与相应的丘脑外部输入和输出建立联系。在这篇综述中，我们将目前有关丘脑皮质感觉系统兴奋性和抑制性成分的发展的知识，特别是小鼠中的视觉途径和丘脑中间神经元。
无线对敌方响应阀
化学响应阀是基于通道的微流体学的必不可少的设备。1-3这样的系统选择性地操纵/控制了由外部输入触发的一小部分液体内部的液体或隔室。通常，微流体阀是通过使用刺激反应性聚合物作为活性材料设计的。1,2不同的基于聚合物的阀，由电气4,5或磁场控制，6个红外光，7,8温度，9和pH 10。尽管如此，替代性响应式设备的设计，对不同和更复杂的物理化学参数（例如手性）敏感，这是一个有趣的挑战。手性是元素颗粒，分子甚至宏观物体的基本对称特性。11通常将系统定义为手性，如果它作为一对无法叠加的“左手”和“右手”的镜像图像（对映异构体）。由于它们在医学，化学或生物化学中的众多应用，手性分子引起了人们的关注。11，例如，对于生物系统，可以为定义的生物受体设计特定的药物化合物，其中手性用于调整相互作用的性质。12因此，对映体相互作用最终会控制和扰动生物学功能，因此，在生物系统中，对映认知至关重要。尽管已经开发出不同的光谱法来有效地鉴定手性探针，但13-
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
第4章 - 氮沉积对森林生产力和碳固存的影响
氮（N）的可用性限制了许多森林生态系统的主要生产率，尤其是北方和温带地区的生态系统（Lebauer and Treseder，2008; Du等，2020a）。可用的n来自通过土壤N矿化和叶子N吸收的内部循环，以及通过生物膜固化，大气N沉积和基岩风化的外部输入（Cleveland等，2013; Du and de Vries，2018; Morford et ef and。作为外部N输入，N沉积刺激植物的生长，从而增加许多陆地生态系统的C固结，尤其是在一个持续存在大气CO 2浓度的世界中（De Vries等，2014; O''Sullivan et al。自从工业革命伴随着人为n排放和沉积的工业革命以来，全球n个周期已被Human活动发生了巨大变化（Galloway等，2008，2021）。已经发现大量N排放会导致严重的空气污染（例如雾霾，酸雨和臭氧），并导致负面的生态影响（例如生物多样性丧失，酸性，酸性），当时是在各种生态系统中沉积到各种生态系统中，两者都在当前的热点地区，主要发生在East and South Asia和South Aseborions和北方地区，欧洲;等人，2010年；这些负面影响引起了从1980年代，1990年代的美国和2010年代的中国遏制欧洲国家排放的政策（Amann等，2013; Li等，2017; Zheng等，2018）。因此，n沉积在
原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
hahamy-et-al-2021-brain.pdf
人类大脑的自发活动已得到充分记录，但人们对这种普遍存在的神经现象的功能作用知之甚少。以前有人假设自发的大脑活动是无提示（内部产生）行为的基础。我们通过研究五名经历生动的视觉幻觉（Charles Bonnet 综合征）的盲人/视障人士的皮质视觉系统来测试自发的大脑活动是否可能是内部产生的视觉的基础。这些人的视觉系统中的神经元群被剥夺了外部输入，这可能导致他们对自发活动波动的高度敏感。为了测试这些自发波动是否有助于产生幻觉，我们将查尔斯·博内综合征患者报告幻觉时的功能性 MRI 大脑活动 (自发性内部产生的视觉) 与以下情况进行了比较：(i) 视力正常的对照组在看到幻觉流的视觉模拟后由真实视觉 (外部触发的视觉) 引起的大脑活动；(ii) 非幻觉盲人对照组在视觉意象 (提示性内部产生的视觉) 过程中的大脑活动。所有情况都显示出跨越视觉系统大部分的活动。然而，只有查尔斯·博内综合征患者的幻觉情况表现出独特的时间动态，其特点是在报告的幻觉开始之前神经活动缓慢建立。这种建立在早期视觉皮层中最为明显，然后沿着视觉层次结构衰减。这些结果表明，在没有外部视觉输入的情况下，早期视觉皮层中自发波动的积累可能会激活视觉层次，从而触发视觉体验。
计算的基础
第1,2节研究确定性计算。计算的非确定性方面（输入，互动，错误，随机化等）在高级理论和实践中至关重要且具有挑战性。将它们定义为确定性计算的扩展很简单。后者在概念上更简单，需要精心设计的模型才能进行定义。如果我们需要对所有必需的资源进行精确度量，那么这些模型可能会很复杂。但是，如果我们只需要定义可计算的内容并获得所需资源的非常粗糙的幅度，则所有合理的模型都相同，即使是最简单的模型。我们将非常关注这个令人惊讶和重要的事实。最简单的模型对于证明负面结果最有用，并且最有用的模型可用于积极结果。我们从所有模型共同的术语开始，逐渐使其更具体地针对我们实际研究的术语。我们表示计算为图：边缘反映了节点（事件）之间的各种关系。节点，边缘具有属性：标签，状态，颜色，参数等。（影响计算或其分析）。因果边缘从每个事件运行到其出现或属性所必需的所有事件。它们形成有向无环图（尽管可以人为地添加循环以标记计算的外部输入部分）。我们将仅研究同步计算。他们的节点具有时间参数。它反映了逻辑步骤，不一定是任何物理时钟的精确值。其他称为平行。因果边缘仅跨越短（通常为\ leq 3时刻）时间间隔。节点原因中的一个事件称为其父。指针边缘将每个事件的父级连接到其所有其他可能的原因，并反映允许同时事件相互作用并具有关节效应的连接。用相同来源的指针具有不同的标签。给定时间的事件/边缘的（标记）子图是模型的即时内存配置。每种非末端配置都有可能会更改的活动节点/边缘。在计算的任何步骤中只有一个小活动区域的模型都是顺序的。
LAN 电缆 (30m) 及其他 11 项 PDF在新窗口中打开
产品名称 规格等 ・电缆长度为30m。 - 兼容 CAT5e 或更高版本。 - 颜色必须是白色或浅灰色。 - 电缆长度应为20米。 - 兼容 CAT5e 或更高版本。 - 颜色必须是白色或浅灰色。 - 电缆长度应为15米。 - 兼容 CAT5e 或更高版本。 - 颜色必须是白色或浅灰色。 - 电缆长度应为10米。 - 兼容 CAT5e 或更高版本。 - 颜色必须是白色或浅灰色。 - 电缆长度应为5米。 - 兼容 CAT5e 或更高版本。 - 颜色必须是白色或浅灰色。 - 电缆长度应为100米。 - 兼容 CAT5e 或更高版本。 - 颜色必须是白色或浅灰色。 LAN 电缆延长连接器 - 能够延长两根 CAT5e 或更高级别的 LAN 电缆。 -USB TYPE-A，能够连接到 Windows PC。 - 电缆长度必须为 1.2 米或更长。 - 必须是双耳类型并配备麦克风。 - 麦克风必须是单向的。 - 配备65W电源。 - 连接到插座时，可以在使用系统时对电池进行充电。 - 配有 1 米电源线。 -USB TYPE-A，能够连接到 Windows PC。 - 它是一种光学传感器类型。 - 电缆长度必须为 1.2 米或更长。 -必须有三个按钮（包括滚轮按钮）。 - 上游连接器为 USB-Type-C 连接器，兼容 USB3.1 Gen1 标准和 USBPD。 - 下游必须有一个或多个 USB-Type-A、一个或多个 HDMI 以及一个或多个 LAN 端口。 - HDMI 端口可同时输出 4K（3840 x 2160）的分辨率。 - 支持即插即用，无需安装额外的驱动程序。 - 电源（外部输入）拥有USB-TypeC接口，支持USBPD（60W以上）输入。 - 必须是拨盘锁。 - 拨号键必须有四位或更多数字。 - 用户可以自由设置自己的PIN码。 - 兼容普通插槽（3 x 7 毫米）（包括垂直和水平类型）、Noble Lock 插槽（3.2 x 4.5 毫米）和 Nano Server 插槽（2.5 x 6 毫米）（包括附件安装）。
iac – 20 – d1.6.4设计和测试机器人头像...
摘要在2019年底，宇航员卢卡·帕尔米塔诺（Luca Parmitano）远程控制了配备了机器人操纵器的漫游者，并在ISS的月球 - 纳尔格网站上执行地质任务。一年零7个月后，在2021年7月，他将在更现实的月球 - 分析环境中控制同一条漫游者：意大利埃特纳山上的火山岩和雷果石领域。这些实验在ESA的Meteron项目框架中构成了模拟1活动。作为有效负载开发人员，我们想创建一个宇航员的接口，以直观地在行星或月球表面上操作机器人系统：我们如何才能最大程度地提高任务效率和沉浸式 /透明度的感觉？同时，我们如何最大程度地减少操作员的疲劳以及身体和精神效果？以及在人类空间的框架中，我们如何执行此操作，并具有质量和软件要求，并具有延迟，低宽带和不可靠的通信？我们展示了如何创建具有直观图形和触觉用户界面的远程动物系统。这包括力量反馈设备和自定义操纵杆，控制一个移动机器人平台。机器人平台由一个全地形底盘和两个带有扭矩传感的7-DOF机器人臂组成。一只手臂安装在漫游车的前部，用于操纵；另一个被安装在顶部，用于重新放置相机。使用该系统，宇航员完全控制了机器人以收集岩石样品。唯一的外部输入是从科学家组成的科学家，而不是语音循环和文字，关于地质样本的选择。通过Sigma.7触觉输入设备提供了操纵臂的全部稳定的6-DOF力反馈。这意味着宇航员可以（第一次从空间开始）不仅与轨道的行星表面接触，而且还可以感觉到它们所抓住的岩石的重量。系统状态反馈是在用户界面上的视觉和直觉上显示的 - 在ISS上的笔记本电脑上运行 - 以及两个摄像机的视图。在开发过程中，我们不断整合来自各种利益相关者的要求，以及宇航员和宇航员培训师的反馈，以改善用户界面。模拟测试提供了有关如何设计远程呈现系统来控制行星表面上从轨道上控制机器人的宝贵见解。我们希望这些见解对于在类似情况下的远程制定行星机器人技术以及陆地应用的未来开发非常有用。关键字：（最大6个关键字）远程操作，机器人技术，低带宽，触觉，实时，延迟
下一代神经质量模型
摘要 在本论文中，我们介绍了下一代神经质量模型的新颖扩展和应用。 Montbrió、Pazó 和 Roxin (MPR) 已证明，二次积分和放电 (QIF) 神经元集合的集体行为可以用平均膜电位和放电率来精确描述，从而将无限大的微观网络的问题维度降低为低维宏观描述。由于神经质量提供了平均膜电位的途径，因此它可以作为局部场电位和脑电图信号的指标。本论文的贡献之一是在 MPR 模型中实现短期突触可塑性（STP）。基于工作记忆 (WM) 的突触理论，我们在多群体设置中使用 QIF 网络及其精确的平均场边界重现了 WM 的机制。实验中观察到，神经质量模型在记忆加载和维持过程中表现出 β-γ 带的振荡，而我们在启发式模型中遇到空的 β-γ 带。此外，我们指出了这些功率带是如何由基频之间的共振形成的，并与记忆中保留的元素数量相关。我们还对大约五种元素的最大 WM 容量进行了分析估计。第二个贡献是应用多种群模型来检验癫痫发作传播的临床假设。我们使用从健康受试者和癫痫患者的扩散 MRI 扫描获得的结构连接组。我们描述了如何将类似癫痫发作的事件建模为从低活动状态到高活动状态的募集。外部输入可以触发此类事件并导致一系列招募，从而模仿危机的时空传播。数值结果表明，癫痫患者对延长招募事件比健康受试者更敏感。我们还发现，我们的模型中首先招募的大脑区域与招募的次级网络的手术前评估之间存在良好的一致性。作为第三个贡献，我们使用慢-快动力学研究了 STP 存在下的神经网络和质量。根据施加到群体的慢周期电流的幅度，集体行为可以处于亚阈值振荡状态，也可以处于爆发状态，即在准静态漂移和大幅度快速振荡之间交替。这两个区域之间有一个狭窄的参数间隔，就像鸭子爆炸一样。在这个区域，我们报告了跳跃式鸭翼，它接近通常排斥的不变集。对于中间时间尺度分离，爆发通过混合型环面鸭翼组织的尖峰添加机制以连续的方式出现，其轨迹接近排斥平衡和极限环家族。为了实现更强的时间尺度分离，连续过渡被跳跃式鸭翼阻挡。在神经团中观察到的机制也是导致网络爆发的原因。总而言之，本论文将下一代神经质量模型置于神经科学建模的更广泛背景中，并为未来的工作提供了新的视角。这包括考虑以下方法