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形态控制的 J 聚集体中室温光致发光量子产率的增强
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光，半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而，这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍，即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率（从 5% 增加到 60%）。通过时间分辨的光致发光研究，显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件：存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
DNA在醉酒的Blenny属Scartichthys（Teleostei：Blenniidae）中调和形态和颜色，并为其进化史提供了见解
1 UMR 5554 ISEM（IRD，UM，CNRS，EPHE），UNIV MONZONLIER，PACA EUGENE BATAILON，34095 MONTPELLIER CEDEX 5，法国2，Museum 2 Museum Naturkunde，Leibniz Institute for Evolution and Biovive Science Institute for Invelosity and Bioviverity Science，Invalidstr。 div>43，10115德国柏林3 CEFE，CEFE，UNIV MONTPELLIER，CNRS，EPHE-PPSL大学，IRD，IRD，CNRS校园1919 De Mende，34293 Montpellier Cedex Cedex 5 France 5 France 4次生生态实验室，沿海研究，海洋研究部沿海地区，海洋研究部。 Chile, Santiago, Casilla 114-D, Santiago, Chile 5 Institute of Environmental and Evolutionary Sciences (ICAEV), Universidad Austral de Chile, Valdivia, Chile 6 Ictioplankton Laboratory (Labiti), Institute of Biologist, Faculty of Sciences, University of Valparas of Valparaso, Chile 8 Millennium nucleus for Ecology and Conservation of Temperate中间礁生态系统（Nutme）
MSQSM：基于形态的自我监督的深度学习，用于定量敏感性映射
定量敏感性映射（QSM）已广泛应用于神经变性和铁沉积的临床诊断，而QSM重建中仍然存在偶极反转问题。最近，提出了深度学习方法来解决这个问题。但是，这些方法中的大多数是需要成对输入阶段和地面真相对的监督方法。在不使用地面实际情况的情况下训练所有分辨率的模型仍然是一个挑战，而仅使用一个分辨率数据。为了解决这个问题，我们提出了一种基于形态的自我监督QSM深度学习方法。它由形态学QSM构建器组成，可以使QSM对采样分辨率的依赖性以及有效减少伪像并有效节省训练时间的形态学损失。所提出的方法可以在人类数据和动物数据上重建任意分辨率QSM，而不管该分辨率是更高还是低于训练集，这表现优于先前最佳的无监督方法。此外，对于先前无监督学习方法中使用的周期梯度损失，形态损失还将训练时间减少了22％。实验结果和临床验证表明，该提出的方法测量具有任意分辨率的精确QSM。，它在无监督的深度学习方法和竞争性绩效中取得了最新的结果，相对于最佳的传统方法。
spikeatConv：用于节能神经形态视觉处理
尖峰神经网络（SNNS）代表了向更有能力和生物学上合理的计算模型转变的范式的最前沿。作为第三代神经网络技术，通过模拟生物神经加工的事件驱动的特征，SNN是传统机器智能系统的有前途的替代方案（Maass，1997）。SNN的吸引力是多方面的，它们的能力不仅可以在较低的功耗下运行，还可以以紧密反映大脑时空动态的方式进行计算（Roy等，2019）。SNN的基于尖峰的通信协议特别适合稀疏和异步计算，使其非常适合在神经形态芯片上部署。这些芯片旨在模仿大脑的神经结构，利用SNN的固有稀疏激活模式实现了显着的能量效率改善（Li等，2024; Frenkel等，2023; Merolla et al。; Merolla et al。，2014; Davies et al。，2018; davies et al。，2018; pei; pei et al an al et al et al。
Triphala对黄色鲈鱼（Perca Flavescens）的生长，免疫，相关基因表达和肠形态的影响
当前的研究评估了饮食中补充Triphala（TR）对黄色鲈鱼（Perca flavescens）生长表现，免疫反应，相关基因表达和肠组织学结构的影响。实验设计包括四个组：一个对照组（0％TR/ kg饮食）和三个TREP养育组，有2、4和6％/千克饮食，持续四个星期，每组分配为三份，每组30条鱼类。采样包括每种复制中的三条鱼，以评估免疫反应和基因表达。的发现表明，Triphala显着改善了生长量，免疫球蛋白M（IgM）水平，溶菌酶活性和一氧化氮（NO）活性，最显着（P <0.05）的结果为6％TR/KG饮食组。TR组还显示出葡萄糖和皮质醇浓度显着降低，而6％TR/kg饮食组的值最低。TRON-COMPORATY组显示出显着上调的表达（p <0.05）[胰岛素样生长因子1（IGF-1）]和免疫[alpha 2巨蛋白（A2M），血清淀粉样蛋白A（SAA）（SAA）和补体C3（CCC3）（CCC3）]基因中的基因组合6％，该基因是6％的6％。此外，肠形态的组织学分析表明，绒毛长度以剂量依赖性方式增加，应对其他增强的参数。当前的结果认可Triphala掺入黄色鲈鱼耕作的积极影响，作为增强生长性能，免疫反应，相关基因表达和肠组织学的安全选择。
特刊 - 神经形态和生物启发的计算
本期特刊旨在探索和展示神经形态和生物启发的计算的尖端研究和发展。此问题将集中在这些迅速发展的领域的最新进步，挑战和未来方向上。我们欢迎原始的研究文章，全面评论和简短的沟通来解决神经形态和生物启发的计算的各个方面，包括但不限于： - 神经形态硬件设计和实现 - 跨越神经网络及其应用 - 生物启动的算法和优化技术，并分化了机器计算机和机器的计算机<
特别会议公告：人工智能和边缘计算的回忆神经形态设备和电路的进展
会话描述：随着半导体技术接近缩小范围的局限性，对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算，受人脑的结构和功能的启发，是一种有希望的解决方案，尤其是用于开发智能系统，例如视觉处理器，听觉系统和机器人运动。设备技术，电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域，包括电子，计算机科学，神经科学，材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能（AI）应用（AI）应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统，而与传统CMOS相比，它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律，从而开发可以感知的智能，多功能系统，
分散的细胞形态绘画 - morphodiff
在岛上（env a -env d）和高度的三维表示，并标有El Teide Stratovolcano的峰值。G。G的近似分布。 Eisentrauti和G. G。与红线一起用黑线和系统发育进化枝分开（Thorpe等人1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。 2006）。 G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。1993; Richard＆Thorpe 2001；布朗等人。2006）。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。 采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。G. G。 Insulanagae仅发生在近海胰岛Roque de Fuera de Anaga上。采样区域显示了黑色圆圈，用于基因型环境协会（GEA）的南北采样区域以蓝色为彩色。
观赏植物的基因组序列digitalis purpurea揭示了花颜色和形态变化的分子基础
digitalis purpurea（foxglove）是一种广泛分布的装饰植物，也是生物医学复合地高辛的生产商。在这里，我们提出了一个长期读取测序的基于测序的基因组序列，该基因组序列和基因模型的相应预测。高组装连续性由4.3 Mbp的N50表示，并且发现约96％的完整BUSCO基因支持完整性。这种基因组资源为对D. purpurea的花色素沉着的深入研究铺平了道路。鉴定了花色苷生物合成的结构基因和相应的转录调节剂。 红色和白色开花植物的比较显示，白色开花植物中花青素合酶基因的插入很大，很可能使该基因具有非功能性，并且可以解释花青素色素沉着的丧失。 此外，花青素生物合成激活剂MYB5在白色开花植物中显示了18 bp的缺失，导致蛋白质中6种氨基酸损失。 此外，我们发现在DPTFL1/CEN基因中插入大量插入，负责大末端花的发展。鉴定了花色苷生物合成的结构基因和相应的转录调节剂。红色和白色开花植物的比较显示，白色开花植物中花青素合酶基因的插入很大，很可能使该基因具有非功能性，并且可以解释花青素色素沉着的丧失。此外，花青素生物合成激活剂MYB5在白色开花植物中显示了18 bp的缺失，导致蛋白质中6种氨基酸损失。此外，我们发现在DPTFL1/CEN基因中插入大量插入，负责大末端花的发展。