发育性髓鞘化是哺乳动物大脑中的一个旷日持久的过程1。一个理论是为什么少突胶质细胞成熟如此缓慢,以至于髓鞘可能会稳定神经元回路和温度,而神经元可变性则像2-4岁的动物一样。我们在视觉皮层中测试了这一理论,该理论具有明确的关键时期,用于经验依赖的神经元可塑性5。在青春期,视觉体验调节了视觉皮层中的少突胶质成熟的速率。确定少突胶质细胞的成熟是否又调节神经元可塑性,我们在青春期小鼠中遗传阻断了少突胶质细胞分化和髓鞘形成。在缺乏青春期寡聚的成年小鼠中,短暂的单眼剥夺时期导致视觉皮层对被剥夺的眼睛的反应显着降低,使人联想到通常限于青春期的可塑性。这种增强的功能可塑性伴随着剥夺后的树突状刺和脊柱大小的协调减少。此外,在没有青春期寡构成的情况下,抑制性突触传播在电路水平上的经验依赖性可塑性减少了。这些结果对少突胶质细胞塑造皮质回路的成熟和稳定并支持发育性髓鞘形成的概念,从而充当神经元可塑性的功能制动器。
食物是为所有人类提供能量的元素。当我们吃下食物时,它会在口中变成颗粒,然后咀嚼后进入胃部,它会转移到小肠进行吸收,然后转移到大肠,从那里吸收身体所需的水分,其余的将作为废物排泄物排出体外。生物根据其习性分为食草动物、食肉动物和杂食动物。大多数人喜欢吃所有的东西,以获得乐趣、体验多样性和营养。即使是素食者也会被迫吃非素食来获取营养,根据食物供应情况或根据地区习俗。非素食不是为人类设计的,这是事实,因为消化系统不是为吃肉而设计的。
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光子平台是量子技术的绝佳环境,因为弱的光子与环境耦合可以确保较长的相干时间。量子光子学的第二个关键因素是光子之间的相互作用,这可以通过交叉相位调制 (XPM) 形式的光学非线性提供。这种方法支撑了量子光学 1 – 7 和信息处理 8 中的许多拟议应用,但要发挥其潜力,需要强的单光子级非线性相移以及可扩展的非线性元件。在这项工作中,我们表明所需的非线性可以由嵌入量子阱的微柱中的激子极化子提供。它们将激子的强相互作用 9、10 与微米级发射器的可扩展性结合起来。11。使用衰减到单光子平均强度以下的激光束,我们观察到每个极化子的 XPM 高达 3±1 mrad。以我们的工作为第一步,我们为极化子晶格中的量子信息处理铺平了道路。XPM 的量子应用包括远距传物 1 、光子数检测 2 、计量学 4 、密码学 5 和量子信息处理 (QIP),其中它被提议作为电路 6 和测量 7 的途径
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机械和航空航天工程罗格斯大学 - 新不伦瑞克省,皮斯卡塔维,新泽西州08854,美国摘要提出了一种新颖的有限元模型,以研究嵌入细胞外基质中轴突的机械响应,当时纯粹在纯粹的非伴随kinematic Kinematic Bounders条件下伸长额。Ogden超弹性材料模型描述了轴突和细胞外矩阵材料的特征。对白质中的两个轴突绑定方案进行了研究,其中一个少突胶质细胞(单ol)具有多个连接的多oligodendrocyte(Multi-Ol)。在多ol绑定构型中,将产生的力随机定向为分布式神经胶质细胞在其附近的轴突周围任意包裹。在单摩尔设置中,位于中央的少突胶质细胞在附近的多个轴突。绑定力针对这种少突胶质细胞,从而导致更大的方向性和较远的应力分布。与轴突的少突胶质连接由弹簧式仪表板模型表示。髓磷脂的材料特性是少突胶质细胞刚度参数化的上限(“ K”)。提出的FE模型可以实现连接机制及其对轴突刚度的影响,以准确确定由此导致的应力状态。对不同连接场景的应力应变图的根平方偏差分析显示,轴突刚度随着束缚的增加而增加,表明少突胶质细胞在应力再分布中的作用。在单醇子模型中,对于每个轴突相同数量的连接,RMSD值随着“ K”(少突胶质细胞弹簧刚度)值的增加而增加。RMSD计算表明,对于“ K”值,与多OL相比,单摩尔模型产生的略微更硬模型。当前的研究还通过随机化和添加连接以确保更大的响应能力来解决多OL模型的潜在几何局限性。两个子模型中注意到的环状弯曲应力表明,轴突损伤积累和重复负载故障的风险。关键字:微力学,有限元素,少突胶质细胞,轴突损伤,CNS白色物质,多尺度模拟,超弹性材料,Abaqus incenclature
摘要髓鞘促进了沿轴突的动作电位的快速传导。在中枢神经系统(CNS)中,髓鞘轴突的直径超过100倍,传导速度随直径的增加线性缩放。轴突直径和髓鞘形成密切相互联系,轴突直径对髓鞘产生了强大的影响。相反,周围神经系统中的骨髓鞘裂细胞既可以正面和负面影响轴突直径。但是,轴突直径是否受到中枢神经系统少突胶质细胞的调节。在这里,我们研究了使用小鼠(MBP SHI/SHI和M YRF条件敲除)和斑马鱼(Olig2 morpholino)模型的CNS轴突直径生长。我们发现,CNS轴突无法实现适当和多样的直径,轴突的包裹也不是紧凑的髓磷脂的形成。这表明发育中心的轴突直径生长与髓鞘形成无关,并表明CNS和PNS的髓细胞细胞差异地影响了轴突形态。
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明,人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后,许多学者呼吁需要更可解释的人工智能,以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端,但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范,XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能,使其更易于访问和合乎道德。问题是,在这样做的过程中,XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施,将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药,尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如,它使我们过于关注算法的不透明性,而不是解释人工智能更广泛的力量。其次,它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于,那些受到人工智能影响或歧视的人,就像荷兰的情况一样,几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性,而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题,我建议超越对算法透明度的关注,转向后批判人工智能素养,以加强对访问、赋权和抵抗的辩论,同时不将可探索人工智能作为一个领域,也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权,并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词