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揭开利用光学的大脑的复杂性...
图2。从复杂媒体社区中常用的工具的代表性进步，以应对大脑光学探测中的挑战。（a）深度：使用计算技术的散射和像差补偿，以通过活小鼠脑114中的头骨增强皮质髓磷脂的反射成像。之前：通过小鼠头骨的常规反射显微镜。左图：之后：计算偶联的自适应光学校正后的反射显微镜通过头骨在小鼠脑中的皮质髓磷脂。右图：通过头骨重建无标签结构信息的3D重建。比例尺：40μm。（b）速度：快速3D体积成像，具有标记为钙指示剂（GCAMP6F）的小鼠皮层中的神经元的靶向照明，以增加记录的神经元的信号。以前：用电透镜和反卷积后提取的痕迹的常规容积钙成像。之后：靶向的体积钙成像和反卷积30后提取的痕迹。比例尺50μm。（c）生物相容性：上图：增强信号给定相同的激光功率，由自适应光学功能启用54。之前：海马中荧光标记的神经元的低信噪比背景约1 mm深度通过常规的三光子荧光显微镜经经经经颅的1 mm深度成像。之后：自适应光学元件成像的海马中的高信噪比神经元。比例尺：20μm。比例尺：30μm。右：异常校正的相模式。较低面板：使用基于多模纤维的内窥镜结合使用遗传编码的钙指示剂GCAMP6标记的深层皮层神经元的脑成像，并结合了波前形状，用于微创成像115。（d）视场：与没有结合的计算自适应光学元件相比，计算共轭自适应光学元件（以后）启用了具有衍射限制的高分辨率成像的视野扩大场，而没有共轭（之前，白盒之前）114左：左：髓磷脂的图像。SLM：空间灯调制器，DMD：数字微旋转设备，MMF：多模纤维。面板（a）根据CC-BY 4.0的CC-114改编。面板（b）根据CC-BY 4.0的CC-BY 30改编。面板（c）改编自参考文献54的顶部图像和根据许可证CC-BY 4.0改编的Ref 115的底部图像。面板（D）根据许可证CC-BY 4.0改编的参考文献114。
揭开量子技术能力的神秘面纱——...
- 量子特性可用于显著增强传感和测量技术，实现超越传统物理学所能达到的精度测量。据美国前理论物理学教授、专门研究量子传感和量子成像的乔纳森·道林和澳大利亚理论量子物理学家、专门研究量子反馈控制和量子测量的杰拉德·米尔本称，量子传感将对导航、射频通信、地质勘探和医疗诊断等领域产生重大影响。他们的研究表明，量子传感将对环境变化、引力场、电磁辐射甚至分子结构提供更准确、更灵敏的检测。由于量子传感器依靠量子粒子进行测量，因此它们本质上比传统传感器更灵敏，从而引入了大量新的应用、数据洞察和决策能力。
神经科学：揭开大脑的奥秘
简介 大脑通常被描述为身体的指挥中心，它指挥着思想、情感和行为的交响乐。人们对大脑运作方式的理解推动了神经科学的发展，神经科学是一门融合了生物学、心理学、物理学和计算机科学的多学科领域。神经科学旨在解开大脑内错综复杂的连接和活动网络，最终揭示人类行为、认知和意识背后的机制。神经科学的根源可以追溯到古代文明，早期学者试图了解思维及其与身体的联系。直到文艺复兴时期，科学研究才开始塑造我们对大脑的理解。列奥纳多·达·芬奇等先驱者绘制了暗示大脑复杂性的解剖图。然而，直到 19 世纪才取得重大进展。圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔在神经元方面的革命性工作为现代神经解剖学奠定了基础。他对神经元复杂结构的洞察强调了这些细胞是神经系统的基本组成部分这一观点。方法和技术
揭开RSA算法的神秘面纱
鉴于网络安全的重要性不断提高，理解基本的主体机制的多元化社区变得越来越有益。 其中，RSA算法是公开密钥系统中的关键组成部分。 但是，了解RSA算法通常需要熟悉数字理论，模块化算术和相关概念，这些算法通常可以超过进入网络安全领域的初学者的知识基础。 在这项研究中，我们提出了针对RSA算法的直觉制作，面向学生的介绍。 我们假设我们的读者只有数学和网络安全方面的基本背景。 从公共钥匙加密系统的三个基本目标开始，我们将逐步阐明RSA算法如何实现这些目标。 此外，我们采用玩具示例来进一步增强实用性的不明智。 我们对在同一课程的两个部分进行的学生学习成果的评估揭示了学生的成绩有明显的改进。鉴于网络安全的重要性不断提高，理解基本的主体机制的多元化社区变得越来越有益。其中，RSA算法是公开密钥系统中的关键组成部分。但是，了解RSA算法通常需要熟悉数字理论，模块化算术和相关概念，这些算法通常可以超过进入网络安全领域的初学者的知识基础。在这项研究中，我们提出了针对RSA算法的直觉制作，面向学生的介绍。我们假设我们的读者只有数学和网络安全方面的基本背景。从公共钥匙加密系统的三个基本目标开始，我们将逐步阐明RSA算法如何实现这些目标。此外，我们采用玩具示例来进一步增强实用性的不明智。我们对在同一课程的两个部分进行的学生学习成果的评估揭示了学生的成绩有明显的改进。
揭开可解释的AI：理解，透明度...
抽象人工智能（AI）已成为一种变革性的技术，具有革命性的行业和社会的巨大潜力。但是，AI技术的负责任发展，部署和治理需要应对复杂的道德，监管和社会挑战。本研究论文旨在揭开可解释的AI（XAI）的神秘面纱，并探讨其对理解，透明和对AI系统的信任的影响。通过对文献的全面综述，我们研究了XAI的关键概念，方法和应用，以及AI的道德考虑，监管框架，国际合作和社会影响。本文强调了透明度，公平性和问责制在AI治理中的重要性，并强调需要跨学科合作和利益相关者参与，以确保AI技术的负责任和道德发展。通过培养对XAI及其含义的更深入的了解，本文有助于就社会中AI的道德和负责任使用的持续对话。关键词：人工智能，可解释的AI，XAI，透明度，信任，道德考虑，监管框架，国际合作，社会影响，负责AI治理。1。可解释的可解释的人工智能简介（XAI）已成为人工智能领域（AI）领域的研究和发展的关键领域。但是，这些复杂的AI模型通常用作“黑匣子”，这使用户了解他们如何做出决策。近年来，使用先进的算法，例如深度学习神经网络，可以在各种任务中实现出色的性能，包括图像识别，自然语言处理和决策。缺乏透明度会导致不信任，阻碍采用AI技术，并引起人们对公平，问责制和安全的关注（Lipton，2016年）。可解释的AI的定义和重要性是指AI系统为其决策，预测或建议提供可理解的解释的能力。XAI的主要目标是提高透明度，使用户能够理解AI模型的基本机制，并建立对其输出的信任。
UGEB1407 揭开人工智能的神秘面纱
《机器学习向往》第 5-7 章。URL：http://www.mlyearning。org/(96) 139 ，Andrew Ng，2017 年。4.分类和回归 《机器学习初学者入门：简明英语介绍》第 7-8 章。Oliver Theobald Scatterplot Press，2017 年。 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术》第 3 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 3 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。5.训练和评估 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践：构建智能系统的概念、工具和技术》第 4 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 2 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。成绩描述符
揭开糖尿病足感染的神秘面纱
DFU 是多种因素共同作用的结果；最常见的是周围神经病变（导致痛觉丧失）、外周动脉疾病 (PAD) 和某种形式的创伤 (Armstrong 等人，2023)。残疾人更容易感染，由于皮肤完整性受损，皮肤可能会破裂，从而促进细菌生长，导致感染 (McDermott 等人，2023)。残疾人易受感染的原因有很多，包括神经病变、缺血和免疫状态受损 (Edmonds 等人，2021；McDermott 等人，2023)。溃疡本身通常是由于机械力、不合脚的鞋子（造成压力和剪切力）或创伤（例如踩到尖锐物体或剪指甲时皮肤受伤）造成的。溃疡最初可能表现为茧——一种对压力的反应，掩盖了下面的皮肤损伤（Amemiya 等人，2020 年）。糖尿病的病理生理学会影响代谢和免疫功能，使糖尿病足部溃疡 (DFI) 的风险增加很多倍。糖尿病足部茧使糖尿病足溃疡 (DFU) 的风险增加高达 11 倍（美国国家医学图书馆 [NLM]，2023a）。
揭开标量波的神秘面纱
标量波通常被认为是一种神秘而高深莫测的现象，几十年来一直吸引着科学家、发明家和爱好者的想象力。人们认为这些波具有独特的特性和潜在的应用，挑战了我们对传统电磁波的理解。在这篇全面的概述中，我们旨在阐明标量波的性质、它们的起源、潜在的应用以及围绕它们的争议。我们还将探讨它们与尼古拉·特斯拉的开创性工作的联系以及它们在能量和治疗领域的作用。标量波，也称为特斯拉波，是一种电磁波，不同于更常见的横向电磁 (EM) 波，如无线电波、微波和可见光。与传统的电磁波不同，标量波被认为是非赫兹的，这意味着它们不像传统的电磁波那样在空间中传播。标量波通常被描述为驻波，这意味着它们不会在空间中移动，而是以静止的能量模式存在。这些波的特点是它们有可能在量子层面上与物质相互作用并对其产生影响，因此具有独特的性质 [1]。
揭开遗传学的奇迹，破译...的蓝图。
遗传学是生物学和遗传学交叉领域的一个迷人领域，它深入研究了性状遗传和生命多样性背后的基本机制。它为我们提供了一个窗口，让我们了解定义我们是谁、我们如何发展以及物种之间为何不同的复杂代码。遗传学的核心是试图解开基因（DNA 中编码的分子指令）如何塑造生物体各个方面的奥秘 [1]。遗传学研究历史悠久，跨越数个世纪，始于现代遗传学之父格雷戈尔·孟德尔的工作，他在 19 世纪中叶仔细观察了豌豆植物的遗传模式。他的开创性见解为理解性状从一代传到下一代奠定了基础。从那时起，遗传学以惊人的速度发展，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克发现 DNA 双螺旋结构标志着 20 世纪中叶的一个关键时刻。这一发现揭开了生命的蓝图，开启了基因探索的新时代[2]。