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World File Search System振荡
基于高性能神经形态计算的低变差阈值开关设备振荡神经元
摘要：高功率和低变异性人工神经元设备非常需要高性能神经形态综合。在本文中，基于低可变性Ag纳米（NDS）阈值开关（TS）设备的振荡神经元具有低操作电压，较大的ON/OFF/OFF比率和高均匀性。测量结果表明，该神经元的示范在低至1 V的施加电压下表现出自振荡行为。振荡频率随施加的电压脉冲振幅而增加，并且随着载荷电阻而降低。然后，当振荡神经元连接到用于神经形态计算的RRAM Crossbar AR-Ray的输出时，可以准确地评估电阻随机记忆（RRAM）突触权重。同时，模拟结果表明，由于AG NDS TS设备的高开/OFF比（> 10 8），我们的振荡神经元可以通过我们的振荡神经元来支持大的RRAM横杆阵列（> 128×128）。此外，AG NDS TS设备的高均匀性有助于提高输出频率的分布并抑制神经网络识别精度的降解（<1％）。因此，基于AG NDS设备的开发的振荡神经元显示出对未来神经形态计算应用的巨大潜力。
语言结构和含义将神经振荡组织为特定于内容的层次结构
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压力通过改变侧顶叶皮层的 θ 振荡来损害有意识的记忆控制
CWEM Quaedflieg 1,2 , TR Schneider 3 , J. Daume 3 , AK Engel 3 , 和 L. Schwabe 1 4 1 汉堡大学心理学研究所认知心理学系，20146 汉堡，德国 6 2 马斯特里赫特大学神经心理学和精神药理学系，7 6229 ER 马斯特里赫特，荷兰 8 3 汉堡-埃彭多夫大学医学中心神经生理学和病理生理学系，20246 汉堡，德国 10 11
有丝分裂纺锤体中协同微管和动粒动力学的双稳态和振荡
摘要。在有丝分裂纺锤体中，微管在中期通过捕获键附着在动粒上，微管解聚力引起随机染色体振荡。我们研究了纺锤体模型中的协同随机微管动力学，该模型由一组平行微管组成，这些微管通过弹性接头附着在动粒上。我们包括微管的动态不稳定性以及弹性接头对微管和动粒的作用力。采用基于福克-普朗克方程的平均场方法，对外力作用于动粒的单侧模型进行分析求解。该解建立了微管集合的双稳态力-速度关系，与随机模拟一致。我们推导出双稳态的接头刚度和微管数的约束。单侧纺锤体模型的双稳态力-速度关系导致双侧模型中的振荡，这可以解释中期随机染色体振荡（方向不稳定性）。我们推导出中期染色体振荡的连接体刚度和微管数的约束。将极向微管通量纳入模型，我们可以解释实验观察到的极向通量速度高的细胞中染色体振荡的抑制。然而，在存在极向喷射力的情况下，染色体振荡持续存在，但幅度减小，姊妹动粒之间有相移。此外，极向喷射力是必要的，以使染色体在纺锤体赤道处对齐，并稳定两个动粒的交替振荡模式。最后，我们修改了模型，使得微管只能对动粒施加拉力，从而导致两个微管集合之间发生拉锯战。然后，到达动粒后诱发的微管灾难是刺激振荡的必要条件。该模型可以定量再现 PtK1 细胞中动粒振荡的实验结果。
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
动物组织DNA 大量试剂盒说明书
8001001 ），旋涡振荡 30 秒混匀，室温静置 5 分钟后再进入步骤 3 的操作。 3. 加入 15 ml Buffer L7 ，盖紧管盖，用力上下摇晃混合均匀。 4. 加入 8 ml Buffer EX ，盖紧管盖，用力上下摇晃混合均匀。≥ 12,000 g 离心 5 分钟。 5. 在一个洁净的 50 ml 离心管中加入 8 ml 异丙醇备用。 6. 吸取步骤 4 中的所有离心上清液（约 25 ml ）转移到步骤 5 备用的 50 ml 离心管 中，盖紧管盖，混匀上清液和异丙醇。
低碳钢中重叠和振荡策略的电弧直接能量沉积的对称性分析
摘要：近几十年来，增材制造领域人气飙升，尤其是作为传统金属零件生产的可行替代方案。定向能量沉积 (DED) 是最有前途的增材技术之一，其特点是沉积速率高，其中电弧增材制造 (WAAM) 就是一个突出的例子。尽管 DED 具有诸多优势，但众所周知，其生产的零件表面质量和几何精度不佳，这一直是其广泛应用的主要障碍。这在一定程度上是由于对增材层产生的复杂几何形状缺乏了解。为了应对这一挑战，研究人员专注于表征增材层的几何形状，特别是焊珠的外部。本文通过比较两种不同的技术：振荡策略和重叠焊珠，专门研究了产生的壁的几何特征和对称性。
振荡神经反馈网络和严重受损中风患者的中风后康复潜力
严重中风后的运动功能恢复通常很有限。然而，一些严重受损的中风患者可能仍然具有康复潜力。识别这些患者的生物标志物很少。18 名严重受损且缺乏随意手指伸展能力的慢性中风患者参加了一项脑电图研究。在 66 次运动意象试验中，脑机接口将与事件相关的同侧感觉运动皮层的 β 波段去同步化转变为机器人矫形器对瘫痪手的张开。八名患者的亚组参加了随后的四周康复训练。运动范围的变化通过传感器捕捉到，这些传感器可以客观地量化腕部运动的哪怕是离散的改善。尽管运动障碍程度相同，但患者可以分为两组，即有和没有与任务相关的额叶/运动前区和顶叶区域之间的双侧皮质-皮质相位同步增加。这种额顶叶整合 (FPI) 与同侧感觉运动皮质中明显更高的意志 beta 调制范围有关。经过四周的训练，接受 FPI 的患者腕关节运动能力的改善明显高于未接受 FPI 的患者。此外，只有前者在上肢 Fugl-Meyer 评估评分方面有显著改善。神经反馈相关的长程振荡相干性可能区分严重受损的中风患者，了解他们的康复潜力，这一发现需要在更大的患者群体中得到证实。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
顶叶皮层的振荡爆发反映了多个物体和整体之间的动态注意力
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