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视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
鉴定具有大量平行筛选的高效和组织特异性启动子
迷你启动子在体外比CAG强。（a）使用基于流式细胞术的体外测定法对有希望的迷你启动候选者的活性进行了验证。启动子候选物被克隆在双重孢子质粒中的McLover3上游，该质粒还包含TDTOMATO（RFP）表达盒，该盒被用作内部转染对照。启动子活性被量化为单个活的TDTOMATO+细胞中McLover3和TDTomato的中位荧光强度的比率。（b）使用双报告基因测定法分析，启动子在小鼠N2a和人HuH7细胞中的相对表达。（c）NGS表达（条形码）和独立测定表达（蛋白质荧光）的强相关性表现出对高通量筛选和生物信息学命中选择的预测能力的高信心。
管理多重性：整合可再生能源纠纷的平行仲裁程序
1 气候变化，联合国人类安全基金，https://www.un.org/humansecurity/climate-change/（上次访问时间为 2021 年 11 月 24 日）。2 全球能源转型地缘政治委员会和国际可再生能源机构，《新世界：能源转型的地缘政治》8（2019 年），https://www.irena.org/- /media/files/irena/agency/publication/2019/jan/global_commission_geop olitics_new_world_2019.pdf；参见国际可再生能源机构、国际能源机构和 21 世纪可再生能源政策网络、《过渡时期的可再生能源政策》11（2018 年）。 2015年，《巴黎气候变化协定》提出了将全球变暖限制在2摄氏度以下的国际气候目标。同上，第15页。3 E MMA J OHNSON、LUCY MCK ENZIE 和 MATTHEW S AUNDERS，《可再生能源争端国际仲裁案》第 8 卷（2021 年）。
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
平行时空自我发注意CNN基于CNN的运动图像分类
运动图像（MI）脑电图（EEG）分类是脑机构界面（BCI）的重要组成部分，使具有流动性问题的人可以通过辅助设备与外界进行通信。但是，由于其复杂性，动态性质和低信噪比，EEG解码是一项艰巨的任务。设计一个充分提取EEG信号的高级特征的端到端框架仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了一个平行的空间 - 暂时性自我注意力，用于四级MI EEG信号分类。这项研究是定义原始脑电图信号的新时空表示的第一个研究，该信号使用自我注意力的机制提取可区分的时空特征。特别是，我们使用空间自我注意模块来捕获MI EEG信号通道之间的空间依赖性。此模块通过通过加权求和在所有通道上汇总特征来更新每个通道，从而提高了分类准确性并消除由手动通道选择引起的伪像。此外，时间自我发项模块将全局时间信息编码为每个采样时间步骤的特征，因此可以在时域中提取MI EEG信号的高级时间特征。定量分析表明，我们的方法优于主体内和受试者间分类的最先进方法，证明其稳健性和有效性。最后，采用提出的方法根据脑电图信号实现对无人机的控制，从而验证其在实时应用中的可行性。在定性分析方面，我们对从学到的架构估算的新时空表示形式进行视觉检查。
平行 CRISPR-Cas9 筛选阐明了 p53 对筛选性能的影响
摘要 CRISPR-Cas9 基因组工程彻底改变了高通量功能基因组筛选。然而，最近的研究引起了人们对使用 TP53 野生型人类细胞进行 CRISPR-Cas9 筛选的性能的担忧，因为 p53 介导的 DNA 损伤反应 (DDR) 限制了生成可行编辑细胞的效率。为了直接评估细胞 p53 状态对 CRISPR-Cas9 筛选性能的影响，我们使用针对 852 个 DDR 相关基因的聚焦双向导 RNA 文库在野生型和 TP53 敲除人类视网膜色素上皮细胞中进行了并行 CRISPR-Cas9 筛选。我们的工作表明，尽管功能性 p53 状态对显著耗竭基因的识别有负面影响，但最佳筛选设计仍然可以实现强大的筛选性能。通过分析我们自己的和已发表的筛选数据，我们强调了在野生型和 p53 缺陷细胞中成功筛选的关键因素。
平行 CRISPR-Cas9 筛选阐明了 p53 对筛选性能的影响
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。此版本的版权持有者于 2020 年 2 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.02.20.957746 doi: bioRxiv preprint
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
使用机器对机器技术的平行操纵器开发人造视力
摘要：本研究着重于为灵活的Delta机器人机器人制定人工视觉系统，并将其与机器到机器（M2M）通信集成在一起，以优化实时设备的交互。这种集成旨在提高机器人系统的速度并提高其整体性能。在有限的空间中，人工视觉系统与M2M通信的拟议组合可以检测和识别具有高度准确性的目标，以定位，进一步定位以及进行制造过程，例如组装或零件的分类。在这项研究中，RGB图像用作Mask -R -CNN算法的输入数据，并且根据Delta Robot ARM原型的特征对结果进行处理。从Mask -R -CNN获得的数据适用于Delta机器人控制系统中，并提出了其独特的特征和定位要求。M2M技术使机器人组能够快速反应变化，例如移动对象或其位置变化，这对于分类和包装任务至关重要。该系统在接近实际的条件下进行了测试，以评估其性能和可靠性。