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小脑Purkinje细胞条纹模式揭示了小鼠正常衰老期间细胞损失的差异脆弱性
与年龄相关的神经退行性疾病涉及细胞数量减少和行为能力受损。神经变性和行为缺陷在衰老期间也出现，尤其是在没有疾病的情况下。调节运动和认知的小脑容易受到衰老和疾病的细胞损失。在这里，我们证明了老年小鼠的小脑Purkinje细胞损失在空间上不是随机的，而是出现在旁皮条纹的模式下。我们还发现，与年轻小鼠相比，老年小鼠的运动配位受损和更严重的震颤。然而，图案化的Purkinje细胞损失与运动功能障碍之间的关系并不简单。对神经学典型个体的人类小脑的死后样本的检查支持在衰老期间的选择性丧失Purkinje细胞的存在。这些数据揭示了小脑衰老的时空细胞底物，可以告知神经元脆弱性如何导致神经变性和随之而来的行为恶化。
白盒假阳性对抗攻击方法基于对比损失的离线手写签名验证模型
在本文中，我们应对基于离线手写的对比损失 - 十个签名验证模型的白盒假阳性对抗性攻击的挑战。我们采用了一种新颖的攻击方法，该方法将攻击视为紧密复制但独特的写作风格之间的样式转移。为了指导欺骗性图像的产生，我们引入了两个新的损失函数，通过扰动原始样品和合成样品的嵌入向量之间的欧几里得距离来提高抗差成功率，同时通过降低生成图像和原始图像之间的差异来确保最小的扰动。我们的实验证明了我们的方法在白框攻击基于对比度损失的白框攻击中的最新性能，这是我们的实验所证明的。与其他白色盒子攻击方法相比，本文的主要内容包括一种新颖的假积极攻击方法，两种新的损失功能，手写样式的有效风格转移以及在白盒子假阳性攻击中的出色性能。
预防性环境的原始研究功效在孕妇中有孕妇中期妊娠损失的史，无痛宫颈扩张：A
背景：最近，已经提出了对宫颈长度的序列超声评估，以作为历史记录的替代管理。通过比较选择了历史指示的cerclage的妇女与选择串行超声评估的女性，研究以前经历过孕妇中期怀孕丧失的女性的预防性环境的疗效。方法：我们检查了2010年至2018年在我们医院分娩的妇女的病历，并提取了孕期中期妊娠损失14至25周的病史。我们比较了有或没有历史记录指示的固定的妇女。对于选择预期管理的妇女，每两周通过经阴道超声检查宫颈长度，并进行超声指示的固定。主要结果是在28或34周之前早产。结果：63名妇女满足了研究标准；其中28名接受了历史识别的环境。两组之间在28和34周时早产的发生率相似。However, among the 30 women who experienced painless cervical dilation at prior pregnancy loss, history-indicated cerclage showed significant low preterm birth rate compared with expectant management: 2/22 (9.1%) vs. 4/8 (50.0%) at < 28 weeks ( p = 0.029) and showed a lower preterm birth rate: 3/22 (13.6%) vs. 4/8 (50.0%) at < 34 weeks ( p = 0.06）。结论：在患有孕妇中期妊娠损失的女性中，可以考虑经历过颈部诊断的颈椎膨胀。
当前小农户采用弹性、循环和可持续的食品供应链来减少粮食损失的做法和主要挑战
气候变化、流行病和地缘政治冲突的汇聚不断给粮食、水、材料和能源等重要资源造成压力，使农业系统面临巨大风险（Galanakis 等人，2022 年；Farooq 等人，2022 年；Saxena 等人，2018 年）。新冠肺炎等全球危机暴露了全球粮食系统的脆弱性，强调需要通过让所有利益相关者参与的多层次方法提高复原力（Alam 等人，2023 年；Boyac ι-Gündüz 等人，2021 年）。自 2022 年以来，俄罗斯-乌克兰战争等冲突扰乱了全球化肥和农产品市场，加剧了粮食不安全状况（Esfandabadi 等人，2022 年；粮农组织，2022a、b）。这些干扰导致粮食价格上涨，粮食获取减少，尤其是在低收入、缺粮国家（粮农组织等，2024 年）。与此同时，粮食浪费仍然是一个全球性问题：2022 年，消费者可获得粮食的 19% 被浪费，其中拉丁美洲和加勒比地区占 6% [联合国环境规划署 (UNEP)，2024 年]。经济冲击和极端天气事件进一步加剧了脆弱性 [联合国环境规划署 (UNEP)，2024 年]。在拉丁美洲和加勒比地区，小农户是农业经济的支柱，这些挑战尤为严峻，但这些农民用来缓解这些挑战的策略仍未得到充分探索（Galanakis，2023 年）。小农户对全球粮食安全至关重要。然而，环境、经济和社会干扰加剧了他们的脆弱性，导致大量粮食损失 [粮农组织，2019 年；联合国环境规划署 (UNEP)，2021 年]。祖传的农业实践世代相传，将可持续资源管理与文化价值观相结合，成为替代解决方案。这些做法增强了对气候变化和环境退化的适应力，同时确保了生态、文化和社会的可持续性（粮农组织，2023 年）。然而，仅靠这些传统方法不足以解决现代粮食系统的复杂性。将祖先知识与现代技术相结合的混合模式可以在提高生产力、资源效率和适应力的同时保留文化优势（粮农组织，nd）。这凸显了转变粮食系统以实现更大的可持续性和适应力的迫切需要（Galanakis 等人，2021 年；Seekell 等人，2017 年）。生产和消费的循环经济 (CE) 模式提供了一条有希望的途径（Weetman，2019 年）。转型粮食供应链 (FSC) 以降低波动性和增强韧性对于传统和过渡性粮食供应链尤为重要，因为这些供应链受外部冲击的影响尤为严重 (粮农组织等，2024 年；Galanakis，2023 年)。尽管对更广泛的粮食损失挑战和 CE 模型进行了广泛的研究，在理解小农如何整合弹性、循环和可持续的实践以减少粮食损失方面仍然存在巨大差距，特别是让 FSC 的所有利益相关者参与其中（Ume 等人，2023 年；Boyac ι-Gündüz 等人，2021 年；Devereux 等人，2020 年）。这种差距在秘鲁等农业实践深深植根于当地传统的国家尤为明显。
公告：针对低容量消费者发票的分层定价和相关损失的相关成本（2021年1月25日）
9A.02该文档的非固定，编辑版本已将个人信息删除或将其放置在公共记录上。该文件的机密，未编辑的版本将被信任，不会放在公共记录上。Neither the confidential, un-redacted version of the document nor the personal information contained in it will be provided to any other party, including a person from whom the OEB has accepted a Declaration and Undertaking under the Practice Directions, unless the OEB determines that either (a) the redacted information is not personal information, as that phrase is defined in the Freedom of Information and Protection of Privacy Act, or (b) the disclosure of the personal information would be in accordance with the信息自由和保护隐私法。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
气候变化和生物多样性损失的最新发展最近两份报告表明，我们在解决气候和自然方面的距离
•气候承诺不足：当前称为国家确定的贡献（NDC）的气候承诺不足以满足巴黎协定目标。如果完全实施，它们只会将全球变暖限制为2.6-2.8°C 2100。•需要增加雄心壮志：为了将变暖限制为1.5°C，到2030年，必须将全球温室气体排放量降低42％，到2035年，与2019年的水平相比，到2035年的水平必须减少57％。对于2°C的目标，到2030年，排放需要减少28％。•技术潜力：通过对太阳能/风能，林业，建筑改革，运输和工业的投资，减少排放的潜力很大。•二十国集团的作用：发射最大的二十国集团国家必须导致减少排放。•需要快速行动：国家必须迅速增加其气候承诺并实施它们，以避免灾难性的变暖。一定程度的每一部分都在挽救，保护经济和生物多样性的生命方面重要。
最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
通过创新的免疫调制促进生存
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