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World File Search System更大且
使用并联量子退火解决更大的最大集团问题
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
帮助患有严重精神疾病的妇女获得更大的健康和自主权
亨特指出，SMI恢复的另一个关键方面侧重于人们的功能，而不是诊断。例如，一个患有SMI的人可能真的想建立友谊，但很少离开她的房子，因为由于偏执狂的感觉，她对社交互动感到恐惧。对她来说，“与她对友谊的渴望一起工作，而不是专门解决偏执狂的感觉，并看到对话的领先地位真的很重要，”亨特说。相反，如果一个容易出现躁狂情节的双相情感障碍的女人说，她担心这些情节可能会导致她轻率地花费并进行不加区分性的性行为，那么重点应该是“这些行为上，这些行为 - 当这些情节可以做什么时，当这些情节能够启动时，我们如何才能尽早注意到躁狂症的迹象，以及如何保护她的物理上的身体，以保护她的物理上的亨特，”亨特说。”“对功能的关注通常比专注于诊断更具授权和激励性，这可能导致绝望或无助的感觉，并触发不支持恢复的偏见。”她补充说。
海军战争司令部指挥官：实力悬殊将“给更大范围带来风险”
从左至右，海军信息战系统司令部 (NAVWAR) 指挥官道格拉斯·斯莫尔少将、海军陆战队哺乳动物项目主任马克·希特科、代理海军部长托马斯·哈克、海军信息战中心 (NIWC) 太平洋指挥官安德鲁·盖纳上校和 NIWC 太平洋执行主任比尔·邦威特在 2021 年 4 月 21 日最近访问圣地亚哥的 NAVWAR 和 NIWC 太平洋地区时合影。此次访问让海军领导人讨论了一项名为“超越计划”的高优先级计划的最新进展。美国海军/亚伦·莱布萨克 弗吉尼亚州阿灵顿 — — 负责“超越计划”的海军上将表示，海军正在开发的海军作战架构 (NOA) 对于保持自由出海和通过完全覆盖网络的分布式兵力遏制对手的危险是必要的。
罗德岛可再生能源增长计划的招标和入学过程规则太阳能（更大
Rhode Island Energy（该公司）根据罗德岛一般法律第26.6章的第26.6章制定了可再生能源增长计划（RE增长计划），以促进罗德岛州罗德岛州的分布生成项目的开发和补偿。这些非住宅项目（规则）的这些招标和入学过程规则提供了申请人（申请人）可以在RE增长计划中限定和招募项目（项目）的手段。规则只是RE增长计划文件的一部分，应与非住宅RE增长计划关税（关税）一起阅读。如下所述，重新增长计划中注册的项目必须为罗德岛的能源提供能源，容量，可再生能源证书（REC）以及其他环境属性和市场产品。在关税中定义了规则中未定义的任何术语。
为黎巴嫩新冠疫苗推广树立榜样，实现更大成效
2020 年 2 月 21 日，黎巴嫩报告了首例 COVID-19 病例。三周后，政府宣布全面动员，全国进入全面封锁状态 [1]。从 2020 年 5 月开始，政府开始放松限制，并于 7 月 1 日全面重新开放机场 [2]。病例数逐渐增加，导致 7 月病例激增，8 月随后实施封锁 [3]。在封锁期间，首都贝鲁特发生大规模爆炸，伤亡人数涌入医院，人们急忙救助伤者，在非常困难的人道主义局势下忽视了保持社交距离的措施，使情况进一步恶化。爆炸后病例数激增，导致该国于 8 月 21 日进入第三次为期两周的封锁 [4]。与此同时，秋季每日病例数持续增长，导致 2020 年 11 月再次封锁 [5]。
具有程序连接功能的更大规模 GPU 加速大脑模拟
大规模脉冲神经网络模型模拟是增进我们对大脑动态和最终功能理解的重要工具。然而，即使是像老鼠这样的小型哺乳动物也具有大约 1 × 10 12 个突触连接，在模拟中，每个突触连接通常至少由一个浮点值表示。这相当于几 TB 的数据——对于一台台式机来说，这是不切实际的内存要求。因此，大型模型通常在分布式超级计算机上进行模拟，这很昂贵，并且将大规模建模限制在少数特权研究小组中。在这项工作中，我们描述了 GeNN（我们的图形处理单元 (GPU) 加速脉冲神经网络模拟器）的扩展，使其能够在触发脉冲时“即时”生成连接和突触权重，而不是存储和从内存中检索它们。我们发现 GPU 非常适合这种方法，因为它们具有原始计算能力，但由于内存带宽限制，在模拟脉冲神经网络时，这种能力通常未得到充分利用。我们用最新的 Macaque 视觉皮层模型证明了我们方法的价值，该模型由 4.13×106 个神经元和 24.2×109 个突触组成。使用我们的新方法，它可以在单个 GPU 上进行模拟 - 这是使更多研究人员能够进行大规模大脑建模的重要一步。我们的结果与超级计算机上的结果相符，并且模拟在单个高端 GPU 上的运行速度比以前在 1000 多个超级计算机节点上的运行速度快 35%。
强度训练的成年人表现出更大的皮质激活与未训练的对照
力量训练会增加肌肉力量，这是由肌肉产生的最大力量（Hong等，2014； Moore等，2004）。Improving muscular strength serves to reduce the likelihood of injury occurrence (Brooks et al., 2006 ), lowers the probability of encountering mus- culoskeletal conditions such as osteoarthritis (Zhang & Jordan, 2010 ), enhances metabolic well-being (Ihalainen et al., 2019 ), augments the mobility of older adults (Brandon et al., 2003 ) and improves运动能力（Comfort等，2012）。因此，建议对包括运动员和年轻人和老年人在内的所有人群进行力量训练（2009； Liu＆Latham，2009）。神经适应能力增加了力量训练后肌肉的最大自愿产生能力的增加（Carroll等，2002； Jensen等，2005； Nuzzo等，2017； Siddique等，2020）。强度训练被认为会增加对受过训练的肌肉的神经驱动（Aagaard等，2002;Tøien等，2018），驱动器或运动命令的增加可能是从主运动皮层（M1）到Spinnaus Motoneu-rons中强度训练诱导的中枢神经系统（CNS）内部差异的变化的结果。可能的变化包括增加皮质的兴奋性和短间隔皮质抑制作用（SICI）（Siddique等，2020）。然而，最近的研究报道了SICI（Ansdell et al。，2020）或皮质脊髓兴奋性（Ansdell等，2020; Colomer-Poveda等，2021）的缺乏。最近的一项研究报告说，第一个有助于控制上肢肌肉中收缩力的控制（Glover＆Baker，2022）。这意味着其他神经结构或下降的概率或存在，可能是网状脊髓道（RST），基于训练引起的实力增长的基础（Aagaard等，2020; Atkinson等，2022; Hortob Agyi等，2021; Atkinson等人，2021年）。RST是锥形跨膜的主要植物，起源于庞然大物的网状形成，其双侧与近端和远端肌肉的α-大型神经元形成直接和间接的突触连接（Brownstone＆Chopek，2018; Drew等，2004; nathan; Nathan et al。其他工作支持这样的想法，即在非人类灵长类动物的力量训练之后，RST可能是提高强度的潜在机制（Atkinson等，2022； Glover＆Baker，2020）。脑干内网状形成的深层解剖学位置使它
体罚与对错误的神经反应更大，对青春期的奖励的神经反应率钝化
抽象背景：尽管体罚是一种常见的惩罚形式，对健康和行为产生了已知的负面影响，但这种惩罚如何影响神经认知系统是相对未知的。方法：为了解决这个问题，我们检查了体罚如何影响149名11至14岁青少年男孩和女孩的错误和奖励处理的神经测度（平均年龄[SD] = 11.02 [1.16]）。使用压力和逆境清单评估了一生中经历的体罚。此外，分区完成了一项艰巨的任务和奖励任务，以分别衡量与误差有关的负效率和奖励阳性，以及焦虑和抑郁症状的措施。结果：如上所述，经历过终身体罚的参与者报告了更多的焦虑和抑郁症状。体会惩罚也与更大的与错误相关的消极情绪和钝性的奖励积极性有关。重要的是，体罚与更大的与错误相关的消极情绪和更钝的奖励积极性独立相关，超出了严厉的育儿和终身压力源的影响。结论：体罚似乎会增强对错误的神经反应，并减少对奖励的神经反应，这可能会增加焦虑和抑郁症状的风险。
具有程序连接功能的更大规模 GPU 加速大脑模拟
摘要。大规模脉冲神经网络模型模拟是提高我们对大脑动态和最终功能理解的重要工具。然而，即使是像老鼠这样的小型哺乳动物也具有大约 1 × 10 12 个突触连接，在模拟中，每个突触连接通常至少有一个浮点值。这相当于几 TB 的数据——对于一台台式机来说，这是不切实际的内存要求。因此，大型模型通常在分布式超级计算机上进行模拟，这很昂贵，并且将大规模建模限制在少数特权研究小组中。在这项工作中，我们描述了 GeNN 的扩展——我们的图形处理单元 (GPU) 加速脉冲神经网络模拟器——使其能够在触发脉冲时“即时”生成连接和突触权重，而不是存储和检索它们。我们发现 GPU 非常适合这种方法，因为它们具有原始计算能力，但由于内存带宽限制，在模拟脉冲神经网络时，这种能力通常未得到充分利用。我们用最新的 Macaque 视觉皮层模型证明了我们方法的价值，该模型由 4.13×106 个神经元和 24.2×109 个突触组成。使用我们的新方法，它可以在单个 GPU 上进行模拟 - 这是使更多研究人员能够进行大规模大脑建模的重要一步。我们的结果与在超级计算机上获得的结果相符，并且模拟在单个高端 GPU 上的运行速度比以前在 1000 多个超级计算机节点上的运行速度快 35%。