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World File Search System延迟时间
啮齿动物海马体内部产生的时间被对数压缩
摘要 韦伯-费希纳定律认为，我们感知到的感觉输入会随着物理输入以对数方式增加。海马“时间细胞”在触发刺激后的一段有限时间内依次放电，记录最近的经验。不同的细胞在不同的延迟下具有“时间场”，延迟时间至少可达数十秒。过去的研究表明，时间细胞代表了一条压缩的时间线，因为延迟后期放电的时间细胞较少，时间场较宽。本文探讨时间细胞的压缩是否遵循韦伯-费希纳定律。使用分层贝叶斯模型研究了时间细胞，该模型同时考虑了试验水平、细胞水平和群体水平的放电模式。该程序允许分别估计试验内感受野宽度和试验间变异性。分离试验间变异性后，时间场宽度随延迟线性增加。此外，时间细胞群体沿对数时间轴均匀分布。这些发现提供了强有力的定量证据，表明啮齿动物海马中的神经时间表征具有对数压缩性，并且遵循神经韦伯-费希纳定律。
北极气象卫星，用于改善北极和全球天气预报的微型卫星星座
由 OHB Sweden 牵头的财团已开始为可能的北极气象卫星 (AWS) 星座任务实施一颗原型卫星。这个低极轨道上的小型卫星星座将频繁覆盖极地地区，以支持改进北极和南极地区的临近预报和数值天气预报 (NWP)。AWS 任务旨在补充现有的极地轨道气象卫星（例如 MetOp 和 MetOp 第二代 (SG)），提供额外的大气探测信息以改进全球范围内的 NWP。这颗重 120 公斤的 AWS 原型卫星将在约 600 公里的太阳同步轨道上飞行，并基于 OHB Sweden 的 InnoSat 平台。有效载荷是 Omnisys Instruments 的交叉轨道扫描被动微波辐射计，具有 4 个频段，可提供大气探测信息，补充 MetOp-SG 上的微波辐射计。全球数据将存储在卫星上，用于特定区域的数据转储以及实时全球广播。地面部分包含泰雷兹公司高度创新的数字波束形成网络 (DBFN) 地面站，可同时跟踪多颗卫星。预计最终的卫星群将为整个北极地区提供延迟时间少于 30 分钟的数据。
寻找浪费的时间：attosond物理学，Petahertz光电子和量子速度限制
1。简介：attosond Electron动力学，Petahertz光电子和量子力学中的“损失时间”的问题370 2。量子力学中的严重问题：量子跳跃，不确定性关系和Pauli定理371 2.1 Bohr的理论，量子跳跃和时间测量的不确定性； 2.2 Pauli的定理3。量子力学中的时间面孔372 3.1内部和外部时间； 3.2作为量子可观察的时间和时间操作员； 3.3延迟时间4。mandelstam±tamm不确定性关系374 5。量子保真度和量子速度限制375 6。能量±时间不确定性，与时间有关的汉密尔顿人375 7。激光驱动的量子动力学376 8。不确定性关系和电子动力学的速度限制376 9。Keldysh参数和光电子的Petahertz极限378 10。mandelstam±Tamm的不确定性关系和量子进化的信息几何度量379 10.1量子演化的几何形状； 10.2量子保真度和渔民信息； 10.3不确定性关系和cram er±rao绑定11。量子速度极限的非量化性质381 12。热力学不确定性限制382 12.1信息指标和热力学不确定性； 12.2膜蛋白温度阈值的热力学极限13。结论383参考383
基于神经网络的特征提取...
摘要 机器学习模型在准确性、计算/内存复杂度、训练时间和适应性等特性方面有所不同。例如，神经网络 (NN) 因其自动特征提取的质量而具有高精度而闻名，而受大脑启发的超维 (HD) 学习模型则以其快速训练、计算效率和适应性而闻名。这项工作提出了一种混合、协同机器学习模型，该模型在上述所有特性方面都表现出色，适用于芯片上的增量在线学习。所提出的模型包括一个 NN 和一个分类器。NN 充当特征提取器，经过专门训练，可以与采用 HD 计算框架的分类器配合良好。这项工作还提出了所述特征提取和分类组件的参数化硬件实现，同时引入了一个编译器，该编译器将任意 NN 和/或分类器映射到上述硬件。所提出的混合机器学习模型具有与 NN 相同的准确度（即 ± 1%），同时与 HD 学习模型相比，准确度至少提高了 10%。此外，与最先进的高性能 HD 学习实现相比，混合模型的端到端硬件实现可将功率效率提高 1.60 倍，同时将延迟时间缩短 2.13 倍。这些结果对于此类协同模型在具有挑战性的认知任务中的应用具有深远意义。
分数-N的修改脉冲吞咽频率分隔器...
分数-N频率合成器的设计已成为流行的研究领域。分数-N频率合成器已被广泛，成功地用于需要高精度频率源的范围，例如全球导航卫星系统（GNSS）RF接收器，高精度基站和手机RF收发器芯片等。作为分数-N频率合成器的关键组成部分，频率分隔线提出了更高的要求。因此，高功耗速度和低功耗分数分隔器是高度想要的[1，2，2，3，4，5，6，7，8，9，11，11，11，11，12，13，13，14，15，15，16，17，18，18，19，20]。脉冲吞咽频率分隔线的工作速度限制取决于MC信号（τmc）的延迟时间[1，2，3，20，21，22，23，24，25，26]。在[1]中，采用了d频流以延迟MC，以减少τmc。虽然这种结构固有地具有一个不需要的分裂比例，因为MC信号的集合和重置是由不同的信号触发的。为了解决此问题，在[2，3]中的一个信号触发了MC信号。但是，这两个架构分别导致SR闩锁的可能性不良，并分别增加τmc。在[21，22]中删除了SR闩锁，以避免[2]中提到的问题。此外，所有其他问题，也列出为：保留MC方案，依赖模量的分隔线延迟，操作速度，外部脉冲生成电路和MC信号延迟误差，也被克服了这两个文献。尽管如此，电路的复杂性和功率耗散
经济复杂性指数 (ECI) 和产出波动
在本研究中，我们探讨了更复杂的经济体是否能更好地抵御外部冲击。我们引入了一项相对较新的出口商品生产能力指数，即由 Hausmann 等人 (2014) 开发的经济复杂性指数 (ECI)，为产出波动决定因素的实证文献做出了贡献。ECI 通过解释人口积累的知识来衡量各国的生产能力，这些知识基于各国生产和出口的商品以及出口到哪些国家。因此，该指标不仅反映了多样化，还反映了产品中嵌入的技术。通过对 1984 年至 2016 年国家横截面的面板数据分析，我们发现 ECI 对高收入国家和低收入国家产出波动的影响存在差异。对于高收入国家，ECI 的增加会在短期至中期（3 年内）内降低产出波动，而我们观察到低收入国家的产出波动缓和延迟时间更长。研究结果表明，低收入国家的出口商品多样化和复杂程度较低，这使它们容易受到外部冲击，并降低了它们快速适应冲击的能力。此外，按地区分类显示，亚洲的经济复杂性在降低产出波动性方面比非洲更有效。这两个地区之间的差异可能是由于非洲的初级生产和出口产品相对同质，没有差异，而且受世界市场波动的影响。
霍奇金-赫胥黎神经重复放电修改...
摘要 已修改空间钳制鱿鱼轴突 (18'C) 的 Hodgkin-Huxley 方程，以近似来自重复发射甲壳类动物步行腿轴突的电压钳数据，并计算了响应恒定电流刺激的活动。钠电导系统的 ino 和 h. 参数沿电压轴向相反方向移动，因此它们的相对重叠增加约 7 mV。时间常数 Tm 和 Th 以类似的方式移动。延迟钾电导的电压依赖性参数 n、O 和 T 向正方向移动 4.3 mV，Tr 均匀增加 2 倍。漏电电导和电容保持不变。该修改后的电路的重复活动在质量上与标准模型的重复活动相似。电路中添加了第五个分支，代表重复步行腿轴突和其他重复神经元中存在的瞬时钾电导系统。该模型具有各种参数选择，重复发射频率低至约 2 个脉冲/秒，高至 350 个/秒。频率与刺激电流图可以通过低频范围的十倍直线很好地拟合，并且脉冲序列的总体外观与其他重复神经元的相似。刺激强度与在标准 Hodgkin-Huxley 轴突中产生重复活动的刺激强度相同。研究发现，重复放电率和第一个脉冲延迟时间（利用时间）受瞬时钾电导（TB）失活时间常数、延迟钾电导（Tn）和漏电电导（ga）值的影响最大。该模型提出了一种通过毫秒级膜电导变化产生稳定低频放电的机制。
MBrain：一种用于脑信号的多通道自监督学习框架
脑信号是理解人脑生理活动和疾病的重要定量数据。同时，快速发展的深度学习方法为更好地建模脑信号提供了广泛的机会，近年来吸引了大量研究投入。现有研究大多关注监督学习方法，但该方法需要高成本的临床标签。此外，侵入性（如SEEG）和非侵入性（如EEG）方法测得的脑信号的临床模式差异巨大，导致缺乏统一的方法。为了处理上述问题，本文提出研究脑信号的自监督学习（SSL）框架，可应用于预训练SEEG或EEG数据。直观地看，脑信号是由神经元放电产生的，会在人脑不同的连接结构之间传输。受此启发，我们提出MBrain来学习不同通道（即电极触点，对应不同的脑区）之间隐含的空间和时间相关性，作为统一建模不同类型脑信号的基石。具体来说，我们用一个图结构来表示空间相关性，该图结构是基于提出的多通道 CPC 构建的。我们从理论上证明优化多通道 CPC 的目标可以得到更好的预测表示，并在此基础上应用瞬时时间移位预测任务。然后，我们通过设计延迟时间移位预测任务来捕捉时间相关性。最后，提出替代判别学习任务来保留每个通道的特征。在 EEG 和 SEEG 大规模真实数据集上进行的大量癫痫检测实验表明，我们的模型优于几种最先进的时间序列 SSL 和无监督模型，并且有能力部署到临床实践中。
燃烧和火焰-RWTH出版物
氨（NH 3）是向无碳能源系统转变的关键参与者。可靠的化学动力学模型对于基于NH 3的燃烧技术的进步至关重要。尽管存在相当多的单个模型，但它们的验证发生在不同的情况下，并且最常见于有限的条件集，主要基于与实验数据的图形比较。这项研究对纯NH 3和NH 3 /H 2混合物的广泛实验数据库进行了16个最新模型的全面定量评估。这种定量评估的基础是在平滑插值实验和相应的预测曲线之间计算出的相似性评分。评估利用了文献中可用的广泛实验数据集，并根据不同的目标数量进行分类，包括物种浓度，点火延迟时间和层流燃烧速度。根据热解，高温，中等和低温氧化以及热DENO X过程，将物种浓度评估进一步分类。全面的评估揭示了模型的性能之间的显着差异，有些模型比其他模型表现出更好的一致性。均未在所有条件下达成令人满意的一致性，强调了进一步改进的必要性。模型性能在不同的类别下进行了审查，以检查关键动力学参数，并提供了潜在改进的见解。在更广泛的背景下，整合全面的NH 3 /H 2模型需要从各种动力学建模，实验和理论计算研究中融合见解。这项工作是朝这个方向朝着这一方向发展的基础步骤，这有助于不断努力地完善对NH 3燃烧的理解。
抗菌药物的定量药理学
在脂多糖（LPS）（LPS）的健康志愿者中的摘要临床研究是革兰氏阴性细菌细胞壁的组成部分，代表了表征Toll-like受体4（TLR4）介导的炎症反应的关键模型。在这里，我们开发了一个数学建模框架，以定量地表征健康志愿者LPS LPS挑战研究中多种炎症生物标志物的动力学和个体间变异性。使用了先前报道的LPS挑战研究的数据，其中包括肿瘤坏死因子α（TNF-α），白介素6（IL-6），白介素8（IL-8）和C-反应蛋白（CRP）的个体级时课程数据。使用一阶消除的单室模型用于捕获LPS动力学。使用间接响应（IDR）模型来表征LPS和炎症标记之间的关系。延迟微分方程用于量化生物标志物响应曲线中的延迟。对于LPS动力学，我们对清除和分布量的估计分别为35.7 L H -1和6.35 L。我们的模型充分捕获了多种炎症生物标志物的动力学。TNF-α，IL-6和IL-8分泌的时间延迟分别为0.924、1.46和1.48 h。第二个IDR模型用于描述与IL-6相关的CRP的诱导变化，延迟时间为4.2 h。本研究中开发的定量模型可用于为临床LPS挑战研究的设计提供信息，并可能有助于将临床前LPS挑战研究转化为人类。