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学习和先天威胁规避的全脑投射和前额叶神经元类别的差异编码
要了解大脑如何产生行为，我们必须阐明神经元连接与功能之间的关系。内侧前额皮质 (mPFC) 对决策和情绪等复杂功能至关重要。mPFC 投射神经元广泛侧支，但 mPFC 神经元活动与全脑连接之间的关系尚不清楚。我们进行了全脑连接映射和光纤光度测定，以更好地了解控制雄性和雌性小鼠威胁回避的 mPFC 回路。使用组织透明化和光片荧光显微镜 (LSFM)，我们绘制了投射到伏隔核 (NAc)、腹侧被盖区 (VTA) 或对侧 mPFC (cmPFC) 的 mPFC 神经元群的全脑轴突侧支。我们提出了 DeepTraCE（基于深度学习的追踪与综合增强）来量化透明组织图像中批量标记的轴突投射，以及 DeepCOUNT（基于深度学习的通过 3D U-net 像素标记进行物体计数）来量化细胞体。使用 DeepTraCE 生成的解剖图与已知的轴突投射模式对齐，并揭示了区域内类别特定的地形投射。使用 TRAP2 小鼠和 DeepCOUNT，我们分析了威胁回避背后的全脑功能连接。PL 是与 PL-cPL、PL-NAc 和 PL-VTA 目标位点子集具有功能连接的最高度连接的节点。使用光纤光度法，我们发现在威胁回避过程中，cmPFC 和 NAc 投射器编码条件刺激，但仅在需要采取行动避免威胁时才会编码。mPFC-VTA 神经元编码学习到的但不编码先天的回避行为。总之，我们的研究结果为定量全脑分析提供了新的和优化的方法，并表明解剖学定义的 mPFC 神经元类别在避免威胁方面具有特殊的作用。
在印度太平洋地区投射陆地力量的新方向
研究完整性通过我们的质量和客观性的核心价值以及我们对最高诚信和道德行为水平的坚定承诺来帮助通过研究和分析来帮助改善政策和决策的使命。为了帮助确保我们的研究和分析是严格，客观和无党派的，我们将研究出版物进行稳健而严格的质量保证过程；通过员工培训，项目筛查以及强制性披露政策，避免财务和其他利益冲突的外观和现实；并通过对我们的研究发现和建议的公开出版，披露已发表研究的资金来源以及确保智力独立性的政策来追求我们的研究参与的透明度。有关更多信息，请访问www.rand.org/about/research-integrity。
力量投射：
2022 年 2 月，陆军制定了计划，将在未来 10 到 15 年内将大部分非战术和战术车辆过渡为混合动力车辆，到 2050 年过渡为专门为野战而制造的全电动汽车。1 这一过渡将从非战术车辆 (NTV) 开始，即用于军事设施和非作战运输的卡车、轿车、公共汽车、货车和其他车辆。这方面的大部分要求可以通过采用现有或即将上市的商用车辆来满足。陆军战术轮式车辆 (TWV) 车队的过渡提出了更为复杂的挑战，这些车辆包括用于运送部队、装备、水、弹药和迄今为止的燃料的超轻型、轻型、中型和重型车辆，还可以进行侦察并提高部队的机动性。尽管如此，人们越来越意识到，商业电气化技术的发展正在取得进展，军队的电气化目标“相当容易实现”，甚至可能加速。2
以亚微米分辨率绘制灵长类前额叶皮质全脑兴奋性投射组并与扩散纤维束成像进行比较
1 中国科学院神经科学研究所、神经科学国家重点实验室、脑科学与智能技术卓越创新中心，上海；2 中国科学院大学，北京；3 复旦大学类脑智能科学与技术研究所，上海；4 北京大学心理与认知科学学院、行为与心理健康北京市重点实验室、IDG/麦戈文脑研究中心、北大-清华生命科学中心，北京；5 浙江工业大学信息工程学院，杭州；6 深圳市神经精神调控重点实验室和脑科学协同创新中心、广东省脑连接组与行为重点实验室、中国科学院脑连接组与操控重点实验室、脑认知与脑疾病研究所、深圳先进技术研究院、深港脑科学研究院-深圳基础研究机构，深圳
使用静息态 fMRI 绘制人类大脑中的多巴胺能投射
1 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心 Donders 大脑、认知和行为研究所；2 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心认知神经科学系；3 澳大利亚克莱顿莫纳什大学心理科学学院特纳大脑与心理健康研究所和莫纳什生物医学成像研究所；4 荷兰蒂尔堡大学蒂尔堡认知与交流中心交流与认知系；5 西班牙塞维利亚塞维利亚生物医学研究所 (IBiS)；6 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心神经病学系和帕金森与运动障碍专业中心；7 英国伦敦伦敦国王学院精神病学研究所神经影像科学中心；8 英国牛津大学 Wellcome 综合神经影像中心 (WIN FMRIB)
为澳大利亚提供海上控制和海上力量投射
图 1： 海上环境 ................................................. 错误！书签未定义。 图 2： 澳大利亚报告位置 – 商船。 错误！书签未定义。 图 3： 群岛海道示例 ................................. 错误！书签未定义。 图 4： 澳大利亚皇家海军舰艇，悉尼 1913 年 ................................. 错误！书签未定义。 图 5： 海上护航 / 补给新几内亚 / 澳大利亚东部海岸 1942-1944 年 错误！书签未定义。图 6： 盟军两栖作战新几内亚 1943-45 .......... 错误！书签未定义。 图 7： 美国海上战役太平洋 1942-1945 .......... 错误！书签未定义。 图 8： 英国皇家海军未来飞机运载机 ........... 错误！书签未定义。 图 9： HMAS 墨尔本号 ......................................................... 错误！书签未定义。 图 10： HMS 无敌号 ......................................................... 错误！书签未定义。图 11：1990 - 2003 年运营飞机运载机的国家表.................................... 错误！书签未定义。 图 12：1990 - 2003 年运营海上管制战斗人员的国家表 – 空战驱逐舰........................................ 错误！书签未定义。 图 13：D UTCH LCF – 典型的海上管制战斗人员........................... 错误！书签未定义。 图 14：联合攻击战斗机........................................................ 错误！书签未定义。
澳大利亚的海上控制和海上力量投射
图表目录 图 1： 海上环境 ................................................ 错误！书签未定义。 图 2： 澳大利亚报告位置 – 商船。 错误！书签未定义。 图 3： 群岛海道示例 ................................ 错误！书签未定义。 图 4： 澳大利亚皇家海军舰艇，悉尼 1913 ................................ 错误！书签未定义。 图 5： 海上护航 / 补给新几内亚 / 澳大利亚东部海岸 1942-1944 错误！书签未定义。 图 6： 盟军两栖作战新几内亚 1943-45 .......... 错误！书签未定义。 图 7： 美国海上战役太平洋 1942-1945 .......... 错误！书签未定义。 图 8： 英国皇家海军未来飞机运载机 ........... 错误！书签未定义。 图 9： HMAS 墨尔本号 ......................................................... 错误！书签未定义。 图 10： HMS 无敌号 ......................................................... 错误！书签未定义。图 11：1990-2003 年运营航空母舰的国家表 ................ ...
不同认知任务中前额皮质投射神经元类别的差异编码
Jan H. Lui, 1,6,* Nghia D. Nguyen, 1,5,6 Sophie M. Grutzner, 1 Spyros Darmanis, 2 Diogo Peixoto, 3 Mark J. Wagner, 1 William E. Allen, 1,4 Justus M. Kebschull, 1 Ethan B. Richman, 1,4 Jing Ren, 1 William T. Newsome, 3 Stephen R. Quake, 2,* 和 Liqun Luo 1,7,* 1 斯坦福大学霍华德休斯医学研究所生物系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 2 斯坦福大学陈扎克伯格生物中心生物工程和应用物理系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 3 斯坦福大学神经生物学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 4 斯坦福大学神经科学博士项目，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 5神经科学，哈佛大学，美国马萨诸塞州波士顿 02115 6 这些作者贡献相同 7 主要联系人 *通信地址：janlui@stanford.edu (JHL)、steve@quake-lab.org (SRQ)、lluo@stanford.edu (LL)
光子时间模式的远程投射状态
通过参数下转换（PDC）光子对提供的量子相关性是量子信息科学的强大工具。可以利用极化，空间和时频程度来产生强大而可验证的两光子纠缠[1-4]。这些相关性启用了诸如量子状态信息[5，6]，设备独立量子密钥分布[7]和远程状态准备[8-12]等技术。为了利用这些资源来执行此类任务，有必要控制量子相关性的产生，并以期望的自由度开发一致的测量技术。光子学为实施多方量子通信协议和长距离量子实验提供了无可争议的平台[13 - 15]，但每个光子自由度都带来相关的优势和挑战。尤其是时间频率的自由度，提供了高维量子字母，非常适合基于纤维的通信网络和集成的波导设备[3，14，16]。纠缠在PDC来源中也自然存在，并且可以使用脉冲成型技术和材料分散工程来控制[17]。然而，PDC状态的基本时间频率模式，也称为暂时的Schmidt模式[18]，无法与传统的时间或频率测量值直接解析。最近开发了控制和操纵纠缠状态的时间模式结构的方法，为支持纠缠的光子技术提供了强大的资源[19 - 24]。但是，将这些方法应用于量子状态仍然没有探索。在这项工作中，我们使用量身定制的二分时量子量子相关性来远程准备光子时间模式状态。使用色散工程非线性光学和超快脉冲成型的浮动器工具箱，我们对自定义的时间模式进行投影测量，以对纠缠光子对的一半进行定制的时间模式，并测量其伙伴的条件谱图，如图1。我们通过实验探索PDC状态的相关时间模式结构，既有传统的时频相关性和工程性的脉冲时间模式钟形相关性。这样做，我们还证明了时间频率
投射到潜在空间可以解开阿尔茨海默病无症状期对大脑形态的病理影响
阿尔茨海默病 (AD) 连续体被定义为若干神经病理过程的级联，可以使用生物标志物进行测量，例如脑脊液 (CSF) 中的 A β、p-tau 和 t-tau 水平。同时，可以通过成像技术（例如磁共振成像 (MRI)）表征大脑解剖结构。在这项工作中，我们将两组测量值联系起来，并寻找生物标志物与大脑结构之间的关联，以指示 AD 的进展。目标是揭示 AD 病理对区域大脑形态信息的潜在多变量影响。为此，我们使用了投影到潜在结构 (PLS) 方法。使用 PLS，我们发现了一个低维潜在空间，它最能描述同一受试者两组测量值之间的协方差。模型中包含了对大脑形态的可能混杂因素（年龄和性别），并使用正交 PLS 模型进行回归。我们寻找脑形态和脑脊液生物标志物之间的统计学显著相关性，以解释每个感兴趣区域 (ROI) 的部分体积变化。此外，我们使用聚类技术发现了一小组描述 AD 连续体的脑脊液相关模式。我们将这项技术应用于整个 AD 连续体中的受试者研究，从临床前无症状阶段一直到有症状组。后续分析涉及将疾病过程分为诊断类别：认知无障碍受试者 (CU)、轻度认知障碍受试者 (MCI) 和痴呆症受试者 (AD-dementia)，其中所有症状均由 AD 引起。