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领域无关的生成 AI 中的医学领域知识
图 2：模型的常见混淆。(A) 我们研究中观察到的常见混淆的示例图像，(B-E) 针对四个文本提示生成没有和有 CLIP 指导的图像。对于每个提示，都会显示八个随机图像，这些图像不是精心挑选的。
企业所得税的发生率与...无关
1 该框架是由 Ramsey ( 1927 )、Mirrlees ( 1971 )、Diamond 和 Mirrlees ( 1971 ) 等人提出的，属于福利主义。有关其方法的概述和辩护，请参阅 Kaplow ( 2008 )。 2 关于企业所得税发生率的研究以 Fullerton 和 Metcalf ( 2002 ) 为代表。Auerbach ( 2006 ) 和 Gravelle ( 2010 ) 对相关文献进行了出色的概述。尽管工作已经进行了很长时间，但仍存在不确定性。2012 年之前，美国国会预算办公室 (CBO) 将税收的全部经济负担分配给资本所有者；自 2012 年起，它已开始将 25 % 的发生率分配给工人（CBO，2012 年）。联合税收委员会 ( 2011 ) 在长期内也采用类似的分担方式，但在短期内将 100% 的分担率分配给资本。美国财政部将 18% 的分担率分配给工人 ( Cronin 等人，2013 )。3 请参阅 Musgrave 等人，1959 年，第 173 页。4 请参阅盖洛普历史趋势 ( nd )：https://news.gallup.com/poll/1714/taxes.aspx。5 此外，巴西、中国、印度和尼日利亚等主要中等收入国家征收的税率更高。请参阅 https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=CTS_CIT。
循环，与条件无关的活性在一级运动皮层中预测矫正运动行为
不同细胞群体的位点特异性遗传和表观遗传靶向是分子神经科学的核心目标，对于理解基因调节机制至关重要，这些基因调节机制是基于复杂的表型和行为的基础。虽然最近的技术进步已经实现了对基因表达的前所未有的控制，但其中许多方法都集中在选定的模型生物上和/或需要针对不同应用的劳动密集型定制。群集定期插入短质体重复序列（基于CRISPR）的系统的简单性和模块化已改变了基因组编辑并扩展了基因调节工具箱。但是，几乎没有可用于神经元细胞选择性CRISPR调节的工具。我们设计，验证和优化的CRISPR激活（CRISPRA）和CRISPR干扰（CRISPRI）系统用于CRE重组酶依赖性基因调节。出乎意料的是，基于传统的双流传式开放阅读框（DIO）策略的CRISPRA系统即使没有CRE也会显示出漏水的靶基因诱导。因此，我们开发了一种含有内含子的CRE依赖性CRISPRA系统（SVI-DIO-DCAS9-VPR），该系统减轻了泄漏基因诱导，并在HEK293T细胞和大鼠原发性神经元培养物中的内源基因上的传统DIO系统表现优于传统的DIO系统。使用基因特异性CRISPR SGRNA，我们证明了SVI-DIO-DCAS9-VPR可以以CRE特异性方式激活许多大鼠或人类基因（GRM2，TENT5B，FOS，SSTR2和GADD45B）。为了说明该工具的多功能性，我们创建了一个平行的CRISPRI构建体，该构建体仅在CRE存在下仅在HEK293T细胞中成功抑制了荧光素酶报告器的表达。这些结果为跨不同模型系统的CRE依赖性CRISPR-DCAS9方法提供了强大的框架，并在与常见的CRE驱动线或通过病毒载体交付时实现了细胞特异性靶向。
量子不确定性和整体论似乎使量子语义变得无关紧要
摘要：我们考虑一种基于量子形式主义的独特整体特征的语义。语言的任何公式都会产生一个量子电路，该电路以可逆的方式将与公式相关的密度算子转换为与原子子公式相关的密度算子。该过程违背了组合性原则，从整体到部分，并产生了一种新形式的量子逻辑的语义特征，这种逻辑被称为“Łukasiewicz 量子计算逻辑”。将基于量子比特语义的逻辑与基于量子比特语义的逻辑进行比较是很有趣的。考虑到经典逻辑和 Łukasiewicz 多值逻辑之间的关系，人们可以预期前者比后者的片段更强大。然而，事实并非如此。从直观的角度来看，这可以通过回想前者是一种非常弱的逻辑形式来解释。许多重要的逻辑论证，无论是在伯克霍夫和冯诺依曼的量子逻辑中还是在经典逻辑中都是有效的，但通常都被违反。
集成在硫属化物玻璃波导中的石墨烯基偏振无关中红外电吸收调制器
摘要 提出了一种偏振不敏感的石墨烯基中红外光调制器，由SiO 2 /Ge 23 Sb 7 S 70 组成，其中嵌入了两层石墨烯，采用半椭圆布局，以支持具有相同吸收率的横磁 (TM) 和横电 (TE) 偏振模式。偏振无关调制器的关键性能指标是偏振灵敏度损耗 (PSL)。我们器件的波导只支持基本的 TE 和 TM 模式，两种模式之间的 PSL < 0.24 dB。该模型可以提供大于 16 dB 的消光比 (ER) 和小于 1 dB 的插入损耗。工作光谱范围为 2 至 2.4 μm，光学带宽为 400 nm。根据理论计算，3 dB 调制带宽高达 136 GHz。关键词：硫属玻璃，石墨烯，中红外，光调制器，偏振不敏感
使用子空间技术在脑电图中与任务无关的人特异性签名的证据
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是其他生物识别技术的替代方案，因为它们的保护源于SPOOFIF。以前的研究集中在通过分析任务/条件特异性脑电图来捕获个人变异性。这项工作试图通过标准化相关方差来模拟独立于任务/条件的生物特征特征。朝向这个目标，本文从基于子空间的文本独立说话者识别中扩展了想法，并提出了用于建模多渠道脑电图数据的新型修改。所提出的技术假设生物特征识别信息存在于整个脑电图信号中，并在高维空间中跨时间积累统计。然后将这些高维统计数据投影到保留生物识别信息的较低维空间。使用所提出的方法获得的较低维嵌入显示为任务是独立的。最佳的子空间系统确定精度为86的个体。4％和35。在数据集中分别使用30和920受试者的数据集使用仅使用9个EEG通道。本文还提供了有关子空间模型在培训期间未见任务和个人的可扩展性以及子空间建模所需的渠道数量的见解。
使用子空间技术在脑电图中寻找与任务无关的个体特异性特征的证据
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号由于其防欺骗功能而有望成为其他生物识别技术的替代品。先前的研究侧重于通过分析任务 / 条件特定的 EEG 来捕捉个体差异。这项工作尝试通过规范化相关方差来建模独立于任务 / 条件的生物特征签名。为了实现这一目标，本文扩展了基于子空间的文本独立说话人识别的思想，并提出了用于建模多通道 EEG 数据的新颖修改方法。所提出的技术假设生物特征信息存在于整个 EEG 信号中，并在高维空间中随时间积累统计数据。然后将这些高维统计数据投影到低维空间，生物特征信息得以保留。使用所提出的方法获得的低维嵌入被证明是与任务无关的。最佳子空间系统识别个体的准确率分别为 86.4% 和 35.仅使用 9 个 EEG 通道，在分别包含 30 名和 920 名受试者的数据集上实现了 9% 的准确率。该论文还深入分析了子空间模型在训练过程中对未见过的任务和个体的可扩展性，以及子空间建模所需的通道数量。
脑机接口中用于脑电图运动意象解码的模型无关元学习
摘要 — 我们在此介绍了用于训练 EEG BCI 解码器的元学习理念。元学习是一种训练机器学习系统使其学会学习的方法。我们将元学习应用于简单的深度学习 BCI 架构，并将其与同一架构上的迁移学习进行比较。我们的元学习策略通过寻找 BCI 解码器的最佳参数来运行，以便它可以在不同用户和记录会话之间快速推广 - 从而也可以快速推广到新用户或新会话。我们在 Physionet EEG 运动意象数据集上测试了我们的算法。我们的方法将运动意象分类准确率提高了 60% 到 80%，在小数据条件下优于其他算法。我们相信，建立元学习或学习学习方法将有助于神经工程和人机交互应对快速设置神经信号解码器的挑战，使其更适合日常生活。
主题无关的功能近红外光谱...
功能性近红外光谱（FNIRS）由于其优势，例如非侵入性，用户安全性，可负担性和可移植性，引起了脑部计算机界面（BCI）（BCI）的越来越多的关注。但是，FNIRS信号是高度主题的，并且重新测试可靠性较低。因此，在每次使用基于FNIRS的BCI之前，都需要使用个体的校准，以实现实用BCI应用的高度高性能。在这项研究中，我们提出了一种基于基于受试者的基于受试者FNIRS的BCI的新型深卷卷神经网络（CNN）的方法。共有18名参与者进行了基于FNIRS的BCI实验，该实验的主要目标是将精神算术任务与闲置状态任务区分开。采用了一项受试者的交叉验证，以评估所提出的基于受试者的基于FNIRS的BCI的平均分类精度。结果，据报道，该方法的平均分类准确性为71.20±8.74％，高于有效BCI通信的阈值准确性（70％），以及使用常规收缩线性判别分析获得的（65.74±7.68％）。要达到与拟议的基于受试者的基于FNIRS的BCI相当的分类精度，对于基于传统的受试者基于FNIRS的BCI，必须进行24次培训试验（约12分钟）。预计我们的基于CNN的方法将减少长期个人校准会话的必要性，从而显着增强基于FNIRS的BCIS的实用性。
DyCo 5 、Co 32 Fe 68 和 Gd 27 Fe 73 薄膜中频率无关的太赫兹异常霍尔效应（从 DC 到 40 THz）
将电子自旋融入电子设备是自旋电子学的核心思想。[1] 这一不断发展的研究领域的最终目标是产生、控制和检测太赫兹 (THz) 速率的自旋电流。[2] 为了实现这种高速自旋操作，自旋轨道相互作用 (SOI) 虽然很弱，但却起着关键作用，因为它将电子的运动与其自旋态耦合在一起。[3] 从经典观点来看，SOI 可以理解为自旋相关的有效磁场，它使同向传播的自旋向上和自旋向下的传导电子偏向相反的方向（见图 1a）。SOI 的重要结果是自旋霍尔效应 (SHE) [4] 及其磁性对应物反常霍尔效应 (AHE)。[5,6] 在具有 SOI 的金属中，SHE 将电荷电流转换为横向纯自旋