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剖析成年神经干细胞的时空多样性突触囊泡的分子结构-MDC存储库
在这项研究中，Kravčenko及其同事提高了我们对突触囊泡（SVS）（SVS）的理解，这对于神经递质的存储和释放至关重要。采用冷冻电子断层扫描，该研究表征了SV蛋白的多样性，其中包括SV表面上的小蛋白，内部的细长蛋白，以及随机分布在SVS表面的大V -ATP酶。v - ATPase结构显示出另一种跨膜相互作用伴侣突触素。这项研究在网格蛋白涂层的网状蛋白笼中发现了v- ATPases，并在囊泡上部分组装了网状蛋白涂层，并在神经元内和神经元内部，提供了对其结构对称性的见解。此外，该研究确定了细胞膜附近没有囊泡的网状蛋白篮。这些发现突出了SV的复杂分子结构，提供了广泛的透视图并补充了传统的蛋白质组学分析和荧光显微镜。
碳储备的时空变化 -
wwjmrd 2024; 10（11）：1-6 www.wwjmrd.com国际杂志《同行评审》杂志裁定期刊索引因素索引因素SJIF 2017：5.182 2018：5.51：5.51，（ISI）2020-2021：1.361 E-ISSN：2454-6615印度加尔各答。Nagaraj Narayan Sannabhadi海洋学系印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。印度西孟加拉邦技术大学海洋学海洋学系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Subhra Bikash Bhattacharyya海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。 苏菲亚·扎曼（Sufia Zaman）海洋学系，印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Subhra Bikash Bhattacharyya海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。苏菲亚·扎曼（Sufia Zaman）海洋学系，印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。
STS-UY.2274 空间与时空-研究
STS-UY.2274 空间与时空 纽约大学坦顿分校技术、文化与社会系 教授：Jonathan Bain 休息时间：Zoom，周二 12:30-1:30pm 远程 6 MetroTech Rm207 jon.bain@nyu.edu 办公室：2 MetroTech，9 楼，Rm929 周一/周三 12:00-1:50pm https://research.engineering.nyu.edu/~jbain 2025 年春季 I. 教学形式：除非情况另有要求，否则将在课堂上进行教学。请注意 nyu.edu/life/safety-health- wellness/coronavirus-information/covid-related-guidance/protective-equipment.html 上的纽约大学口罩政策。口罩不是必需的，但欢迎佩戴。提醒一下，如果您生病了或者出现了生病的症状（咳嗽、打喷嚏、流鼻涕等），您应该待在家里，直到感觉好些并且症状消失。错过这门课的一两节课是可以的：只要和我讨论错过的内容，就可以轻松弥补。另一方面，如果您发现自己不得不缺课一周以上，请参阅下面的第 VII.3.ii 节。我会在整个学期内定期提醒全班同学这些政策。二、描述：空间的本质是什么？它是独立存在的物质还是由物理对象之间的关系组成？运动可以用物体的关系属性来描述吗，还是我们必须始终相对于绝对静止的基质来定义运动？左手手套的存在是否意味着绝对空间的存在？在本课程中，我们将思考这些问题以及其他有关空间和时间本质的问题，这些问题出现在从柏拉图和亚里士多德到笛卡尔和牛顿的哲学家的著作中，最终出现在爱因斯坦和 20 世纪的空间和时间概念中。这是一门 4 学分的课程，为期 15 周。因此，您应该每周为这门课程投入 6.6 小时的补充时间。补充时间是课堂教学以外的时间，包括阅读作业、写作、考试准备、家庭作业和学习时间。有关 NYU 相关政策的更多信息，请参阅：www.nyu.edu/academics/accreditation-authorization-assessment/resources-faqs/required-weekly-minutes.html III. 目标 HuSS（人文和社会科学）通识教育目标 批判性、创造性和独立思考；展示信息素养；展示探究和分析技能；展示有效的口头交流技能；展示有效的写作技巧；将 HuSS 的观点运用到技术讨论中；展示道德推理。STS（科学、技术和社会）集群目标 • 展示对以下内容的基本理解：
时空光学涡旋：描述原理和基本性质
本汇编总结了时空光学涡旋 (STOV) 结构和特性的主要物理基础。描述和表征 STOV 的一般方法基于标量近轴高斯波包模型。在此基础上，任意阶的 STOV 结构被视为时空厄米-高斯模式的叠加。这种方法能够以明确且物理透明的形式系统地表征主要的 STOV 特性。特别是，我们分析了 STOV 振幅和相位分布、它们在自由传播和光学系统中的演变、内部能量流和轨道角动量。讨论并定性解释了拓扑决定的 STOV 固有不对称性以及“能量中心”和“概率中心”之间的差异 [Phys. Rev. A 107 , L031501 (2023)]。概述了 STOV 生成和诊断方法，并简要描述了非高斯（贝塞尔型）STOV 的主要特性。最后，考虑了整个文本中接受的标量高斯模型的局限性，并揭示了可能的概括。整个演示可能有助于初步介绍与 STOV 相关的思想及其非凡的特性。
视频文本提示弱监督时空 -
弱监督时空的视频接地（STVG）旨在给定文本查询，而无需注释的训练数据，旨在将目标对象定位。现有方法通过从视频框架功能中裁剪对象，丢弃所有上下文信息，例如位置变化和实体关系，从而独立于每个候选管。在本文中，我们提出了视频文本提示（VTP）来构建候选功能。从特征图中裁剪管区域，我们绘制视觉标记（例如红色圆圈）作为视频提示上的对象管；相应的文本提示（例如在红色圆圈中）也被插入询问文本的主题单词后，以突出显示其存在。然而，如果没有作物，每个罐头特征都可能看起来相似。为了解决这个问题，我们通过引入负面的对比样本而不是删除候选对象而不是被强调的对比对比样本，进一步提出了Concon-Con-Concon-Conconvive VTP（CVTP）；通过合并VTP候选人与对比样本之间的差异，正确候选者和其余部分之间的匹配分数差距被扩大。在几个STVG数据集上进行了广泛的实验和消融，我们的结果通过很大的边距超过了现有的弱监督方法，这证明了我们提出的方法的有效性。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
时空脑电图数据分析调查
近年来，在机器学习和人工智能的融合推动下，脑电图 (EEG) 分析领域取得了显著进步。本综述旨在概括最新发展，重点介绍有望改变我们对大脑活动的理解和解释的新兴方法和技术。我们深入研究了能够稳健地表示大脑信号的自监督学习方法，这对于各种下游应用至关重要。我们还探索了新兴的判别方法，包括图神经网络 (GNN)、基础模型和基于大型语言模型 (LLM) 的方法。此外，我们还研究了利用 EEG 数据生成图像或文本的生成技术，为大脑活动可视化和解释提供了新的视角。本调查对这些前沿技术、其当前应用以及它们对未来研究和临床实践的深远影响进行了广泛的概述。相关文献和开源材料已汇编并不断更新，网址为 https://github.com/wpf535236337/LLMs4TS
量子时钟和时空距离的可测量性
2量子信息理论的初步工具8 2.1折叠。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.1.1干扰效应和量子相干性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.1.2哪个路径探测器和腐烂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.3环境诱导的超选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.1.4摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2协变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2.1投影测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2.2 POVM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.3广义测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.4协变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
使用解释性机器学习，在时空中映射农作物生产的场内驱动因素。 Sally Poole，Thomas Bishop，Dhahi al-Shammari，
抽象的农艺师和生产商通常固有地知道季节性和场内作物变异性的关键驱动因素。然而，随着全球对更可持续和生产性粮食系统的需求不断增长，了解和量化它们对于最大程度地提高投入效率和生产力潜力至关重要。这项研究的重点是位于新南威尔士州Moree（新南威尔士州）西部1099公顷的案例研究领域，那里有10个以上的收益率数据。数字土壤图是由关键土壤特性和约束产生的（例如使用野外收集的土壤数据在四个深度至0.9 m的土壤数据以及近端和远程感知的空间数据的情况下，使用了水的能力。使用LIDAR数据以1 m分辨率创建了场的高程图。Xgboost模型，具有土壤和高程预测因子为变量，用于预测每个季节的产量。然后使用Shapley添加说明（SHAP）来解释输出，并通过确定和映射预测变量的最负面值来解释最有限变量的图。然后确定田间每个点的最限制因素（小麦或鹰嘴豆），以及季节性潮湿或干季。结果在生产最有限的限制中显示出一些一致的趋势。“湿”季节产生了最不一致的趋势，因为在不同的农作物阶段或作物类型上，供水事件的影响和严重程度变化。此外，还检查了一个案例研究季节，以了解尿素管理决定对作物产量的可变率的影响。总体而言，这项研究表明，解释性机器学习对于理解和量化时空影响作物变异性非常有用，这将在未来改善作物管理。