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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
高阶认知的核心特征是通过通过远程连接链接的分布式皮质网络实现的。但是，这些连接在生物学上很昂贵，尚不清楚计算优势如何克服相关的布线成本。我们的研究通过探索远程功能连接与局部皮层微体系结构之间的关系来研究了这个问题。具体而言，我们的工作（i）使用静息状态fMRI和皮质皮层地质距离映射进行了远距离的皮质连接性，（ii）评估了多个距离连接反映局部脑微体系结构的距离，（iii）研究了通过远程连接相连的区域相似性。对两个独立数据集的分析表明，感觉和电机区域具有更多的短距离连接模式，而跨模式关联皮层（包括默认模式网络的区域）的特征是分布式，远距离连接。确认性荟萃分析表明，这种地形差异反映了认知功能的转变，从感知/行动到情感和社会认知处理。分析在同一参与者中以及验尸组织学和基因表达中对体内MRI的分析确定，功能连通性距离中的梯度与皮质微体系结构中存在的梯度平行。此外，发现远程连接可以将关联皮层的空间远程区域与出乎意料的相似微体系结合起来。这些发现提供了新的见解，介绍了跨模式关联皮层中分布式功能网络的组织如何有助于认知，因为它们表明远距离连接将遥远的关联皮层岛与相似的微观结构特征联系起来。
基于人类运动监测的仿生平行静脉结构的柔性应变传感器
摘要：近年来，应变传感器已渗透到各个领域。传感器将物理信号转换为电信号的能力在医疗保健中非常重要。但是，获得具有高灵敏度，较大工作范围和低成本的传感器仍然具有挑战性。在此Pa -per中是由双层导电网络制成的可拉伸应变传感器，包括仿生多层石墨烯 - ECOFLEX（MLG- eCoflex）底物和多层石墨烯 - 碳纳米管（MLG -CNT）复合材料上层材料。两层的联合作用导致了良好的性能，其工作范围高达580％，高灵敏度（GF因子（GF MAX）为1517.94）。此外，使用仿生静脉样结构进一步设计了压力传感器，并具有MLG -ECOFLEX/MLG -CNT/MLG -ECOFLEX的多层堆叠，以沿厚度方向获得相对较高的变形。该设备具有高传感性能（灵敏度为0.344 kPa -1），能够监测人体的小运动，例如发声和手势。传感器的良好性能以及简单的Fabri构造程序（翻转）使其具有某些应用的潜在用途，例如人类健康监测和其他人类相互作用的其他领域。
在单个神经元分辨率下，全脑动力学的大量平行因果推断
摘要 - 经验动态建模（EDM）是一个非线性时间序列因果推理框架。由于计算成本，EDM的最新实现CPPEDM仅用于小型数据集。随着数据收集能力的增长，非常需要在大型数据集中识别因果关系。我们提出了MPEDM，这是针对以现代GPU为中心的超级计算机优化的EDM的平行分布式实现。我们改进了原始算法，以减少冗余计算并优化实现，以充分利用硬件资源，例如GPU和SIMD单元。作为用例，我们使用以单个神经元分辨率采样的整个动物大脑的数据集在AI桥接云基础架构（ABCI）上运行MPEDM，以识别整个大脑的动态因果模式。MPEDM比CPPEDM快1,530×，并且在512个节点的199秒内分析了包含101,729个神经元的数据集。这是迄今为止最大的EDM因果推论。
发育中的哺乳动物脑皮质中的多个平行细胞谱系
皮质神经发生遵循一个简单的谱系：顶端radial胶质细胞（RGC）产生基础祖细胞，这些产生神经元。在具有扩展的生发区域和折叠皮层（例如人类）的物种中，这种情况如何发生。我们使用了来自雪貂和条形码谱系跟踪中单个皮质生发区域的单细胞RNA测序来确定祖细胞及其谱系的分子多样性。我们确定了启动并行谱系的多个RGC类，并收敛到一类新生神经元。平行的RGC类和转录组轨迹在生发区域重复，并在雪貂和human中保守，但在小鼠中不保守。神经元遵循回旋和沟中的平行分化轨迹，具有人类皮质畸形基因的表达不同。祖细胞谱系多重性在折叠的哺乳动物大脑皮层中保守。
相同的超快速平行大脑动力学支撑着言语的产生和感知
语言信息获取的时间动态是理解语言在大脑中如何组织的关键特性之一。不同大脑语言模型之间尚未解决的争论是，语言的构成要素——单词是以顺序方式还是并行方式激活。在本研究中，我们从新颖的角度探讨了这个问题，直接比较了语音生成和感知中单词成分激活的时间过程。在显性对象命名任务和被动听力任务中，我们用单次试验水平的混合线性模型分析了两种语言模式中相同的词汇语义和语音词汇知识引起的事件相关脑电位。结果表明，在刺激开始后 75 毫秒，两种单词成分在生成和感知中同时表现出来；语言模式之间的差异在处理 300 毫秒后才变得明显。这些数据为语言处理的超快速并行动态提供了证据，并在神经组装框架内进行了解释，其中单词在生成和感知过程中招募相同的整合细胞组合。这些词语组合早期并行点燃，之后才以特定行为的方式产生反响。
MultiCrispr：用于数千个目标的主要编辑和平行定位的GRNA设计
针对编码基因组通过CRISPR/ CAS9技术引入核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速产生了多种方法，例如素数编辑，顶点接近标记或同源性修复，但是，支持生物信息学工具的支持落后于此。新的CRISPR/CAS9应用程序通常会重新征询特定的GRNA设计功能，并且通常缺少一种通用工具。在这里，我们介绍了R/生物导体工具MulticRispr，旨在设计单个grnas和复杂的grna libraries。包装易于使用；在效率和特定的效率上，检测，分数和锻炼;每个目标或CRISPR/CAS9序列可视化和聚集结果；最后返回GRNA的范围和序列。是通用的，多晶状体定义的，并实现了基因组算术框架，作为便利适应最近引入的技术的基础，例如素数编辑或尚未出现。其性能和设计构想（例如目标集） - 特定过滤渲染多晶层在处理类似筛选的方法时选择的工具。
可扩展的平行超快光随机位基于单个混乱的微重击
抽象随机位发生器对于信息安全性，密码学，随机建模和仿真至关重要。速度和可扩展性是当前物理随机位生成所面临的关键挑战。在此，我们提出了一个基于单个微环共振器的超快随机位生成的大规模平行方案，每秒降低了100 terabit的速率。在微环谐振器中，一种调制 - 稳定驱动的混沌梳可以同时生成数百个独立和无偏的随机位流。概念验证实验表明，使用我们的方法，只有7个梳子线就可以成功生成每秒2吨以上的随机位流。通过进一步增加所使用的梳子线数量，可以轻松提高此比特率。我们的方法为随机的位生成提供了一个芯片规模的解决方案，以进行安全通信和高性能计算，并提供超高的速度和较大的可扩展性。
使用平行投影对空间线性阵列扫描仪场景进行极线重采样
摘要 对极重采样旨在生成共轭点位于同一行的归一化图像。这一特性使得归一化影像对于自动影像匹配、空中三角测量、DEM 和正射影像生成以及立体观看等许多应用都十分重要。传统上，归一化过程的输入媒体是帧相机捕获的数字影像。这些影像可以通过扫描模拟照片获得，也可以直接由数码相机捕获。与模拟相机相比，当前的数码帧相机提供的图像格式更小。在这方面，线阵扫描仪正在成为二维数码帧相机的可行替代品。然而，线阵扫描仪的成像几何比帧相机更复杂。一般而言，线阵扫描仪的成像几何会产生非直线的对极线。此外，根据忠实描述成像过程的严格模型对捕获的场景进行对极重采样需要了解内部和外部传感器特性以及物体空间的数字高程模型 (DEM)。最近，平行投影已成为一种替代模型，用于近似具有窄视场角的高空扫描仪的成像几何。与严格模型相比，平行投影模型不需要
与网络 - 物理 - 社会空间中的大型模型和基础智力的平行驾驶
近年来见证了连接和自动驾驶汽车（骑士）的许多技术突破。一方面，这些突破已经显着推动了智能运输系统（ITS）的发展；另一方面，这些新的交通参与者向社交空间中的ITS介绍了更复杂和不确定的元素。数字双胞胎（DTS）提供了实时，数据驱动的精确建模，用于构建物理世界的数字映射。同时，元元整合了诸如虚拟现实/混合现实，人工智能和DT等新兴技术，以建模和探索如何实现改善的可持续性，提高效率和增强的安全性。最近，作为通用人工智能的主要努力，提出了基础模型的概念并取得了巨大的成功，这表明了为不同领域的各种人工智能应用奠定基石的巨大潜力。在本文中，我们探索了在网络物理 - 社会空间中并行驱动的大型模型，这些智能将元元和DT整合起来，以构建用于CAVS的平行训练空间，并列出对关键特征和操作机制的全面阐明。除了提供并行驾驶的大型模型的基础架构和基础智能外，本文还讨论了未来的趋势和潜在的研究方向以及并行驾驶的“ 6s”目标。
用于剩余有用寿命估计（NMPM）的嘈杂多径平行混合模型
最近，对不同深度神经网络（DNNS）架构的平行杂交模型的持续发展，越来越多的兴趣激增，以保持有用寿命（RUL）估计。在这方面，本文在文献中的第一次介绍了一种新的基于Hybrid DNN的框架，用于RUL估算，称为嘈杂的多径平行混合模型，用于剩余有用的寿命估计（NMPM）。提议的NMPM框架是三个平行路径的编写，第一个使用了一个嘈杂的双向长短术语记忆（BLSTM），用于提取时间特征并学习在两个方向，正向和后门中学习序列数据的依赖。第二个平行路径采用嘈杂的多层感知器（MLP），由三层组成以提取不同特征类别的层。第三个平行路径利用嘈杂的卷积神经网络（CNN）来提取特征的组成类。然后将三个平行路径的串联输出送入嘈杂的融合中心（NFC）以预测RLU。提出的NMPM已根据嘈杂的训练机制进行了培训，以增强其泛化行为，并增强模型的整体准确性和鲁棒性。使用NASA提供的CMAPS数据集对NMPM框架进行了测试和评估，该数据集说明了卓越的性能与最先进的对应物相比。