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镜像神经元：最新发现和进一步的观点
反映神经元被认为是与他人建立联系的能力，而不是有意识的水平，通过模仿，理解和提供帮助来学习；共情。这些连接不是直接的，而是根据一个人的经验进行介导的[1]。镜像神经元在儿童时期很重要，它们对于学习和获取新技能非常重要。他们参与思考，计划，控制和记忆。如果孩子观察到动作，镜像神经元将激活并形成新的神经联系，就好像他或她亲自进行了动作一样。镜像神经元的有效功能可在任何领域，更大的情绪智力和更高的同理心[1]带来出色的发展。
开发基于机器学习的废物
废物管理由于不正确的处置而与可生物降解和不可生物降解废物的隔离斗争，导致污染并降低可回收材料的质量。本研究通过开发基于机器学习的废物分类系统来解决这些挑战。利用图像分类技术，特别是VGG-16卷积神经网络（CNN）模型，该系统使用来自开源网站的数据集将废物分类为可生物降解和非生物降解的系统。该方法包括八个阶段：初步研究，知识和数据获取，数据预处理，模型设计，开发，测试和评估。使用制造商UNO和伺服电动机物理表现出废物分类的原型。尽管有限的高质量组件等挑战，但本研究旨在通过使用不同时期的VGG-16来提高回收效率和可持续性，并显示了原型的有效功能，为改善废物隔离和管理提供了有希望的解决方案。
![arxiv：2308.14663v2 [CS.LO] 2024年1月15日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\47b84ad167a03e860b8082de03e6510180fdae2e.webp)
arxiv：2308.14663v2 [CS.LO] 2024年1月15日
摘要。自我适应是自主系统的关键特征，必须应对其环境和内部状态中的不确定性。自适应系统通常被建模为具有托管子系统的两层系统，可处理域关注和实施适应性逻辑的管理子系统。我们考虑了自适应机器人系统的案例研究；更具体地说，一种用于管道检查的水下水下车辆（AUV）。在本文中，我们使用功能吸引的概率模型检查器Profeat对其进行建模和分析。AUV的功能是在功能模型中建模的，从而捕获了AUV的可变性。这使我们能够将AUV的托管子系统建模为一个系统家族，每个家庭成员都对应于AUV的有效功能配置。AUV的管理子系统被建模为在此类有效的特征配置之间动态切换的控制层，这取决于环境和内部条件。我们使用此模型来分析AUV的概率奖励和安全性。
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违规，即负责制造它的人。内部应用程序系统的有效功能可以使BioMérieux成为公司所有员工的更好工作场所。建立程序和内部申请渠道是使员工能够在BioMérieux中告知公司违反法律，道德标准或内部法规的活动。员工应意识到，所有不道德的行为在任何层面上都损害了公司和所有员工。因此，如果员工有有关任何不正确诉讼或违反道德的事件的信息，则应根据程序的规定提交申请。还建议在员工不确定观察到的诉讼是否违反BioMérieux建立的法律，道德原则或内部程序的情况下应用程序。一个更好的解决方案是报告一个事件，由于解释程序将被证明是无害的，而不是接受不道德的行为。申请可能适用，除其他外：腐败，利益冲突，欺诈，洗钱，违反健康，安全和安全原则，歧视，盗窃或违反反竞争性法规的行动。根据程序的规定进行通知时，应记住，所提供的信息可能会导致影响他人的决定。
SOA-REAM辅助突触受体，用于加权 -
摘要 - 非形态光子学是一个有前途的研究领域，因为它有可能应对von-Neumann计算体系结构的瓶颈产生的局限性。受到生物大脑的特征和行为的启发，光子神经网络被吹捧为解决需要在低潜伏期和低功耗下运行的复杂问题的解决方案。这种神经网络的基本构建块是低复杂性多重积累操作，为此寻求光学域中的有效功能实现。向这个方向迈出了一个突触受体，该突触受体可以在功能上整合加权和信号检测。通过单片集成的半导体光学放大器和反射性电吸收调制器来完成此光学多重积累操作，该操作将充当无色频率解调器和频率编码信号的检测器。此外，我们表明可以同时处理两个尖峰列车，并以交替的符号处理并将其视为加权总和。通过低位误差比的信号速率低于10 GB/s，提出的突触受体的性能得到了进一步验证。索引项 - 光学信号检测，神经网络硬件，神经形态光子学，突触受体
将自适应系统分析为软件产品线
自我适应是自主系统的关键特征，必须应对其环境和内部状态中的不确定性。自适应系统（SASS）可以实现为两层系统，引入了系统（托管子系统）和适应性逻辑（管理子系统）之间的域特定功能之间的关注点，即引入系统中管理适应性的外部反馈循环。我们提出了一种将SASS作为动态软件产品线（SPL）的方法，并利用现有的方法来基于SPL的分析来分析SASS。这样做，SA的功能是在功能模型中建模的，从而捕获了SAS的可变性。这使我们能够将SAS的托管子系统建模为一个系统家族，每个家庭成员都对应于SAS的有效功能配置。因此，SAS的托管子系统被建模为SPL模型。更确切地说，概率为特色过渡系统。SAS的管理子系统被建模为一个控制层，能够在这些有效配置之间动态切换，具体取决于环境和内部条件。我们证明了对用于管道检查的自适应自动水下车辆进行小规模评估的方法，我们将其对其进行建模和分析，并通过特征吸引的概率模型检查器Profeat。该方法使我们能够分析SAS的概率奖励和安全性，以及其适应性逻辑的正确性。
评估在最后一英里物流中克服无人机使用障碍的策略：一种新型混合模糊MCDM模型
摘要：有效的最后一英里（LM）输送对于供应链的有效功能至关重要。除了速度和交付成本外，环境和社会可持续性是最后一英里物流（LML）越来越重要的因素，尤其是在城市地区。无人机等可持续解决方案由于其高潜力而引起了研究人员的特别关注。由于许多障碍，无人机物流的未来是不确定的。这项研究分析，评估和排名障碍，以确定那些最大程度地阻碍LML采用更广泛的无人机的障碍，并提出和对克服它们的策略进行了排名。这种类型的问题要求多个利益相关者参与具有冲突的目标和利益。因此，该研究采用了一种新型的混合多标准决策（MCDM）模型，该模型结合了基于模糊的Delphi模糊因子关系（模糊D-FARE）和模糊综合基于距离的排名（Fuzzy Cobra）方法。结果表明，LM中无人机实施的主要障碍是缺乏航空法规。未经授权访问，数据滥用，隐私漏洞和数据安全的风险代表了重大挑战。后面，他们对无人机所有者的保险和责任含糊不清或负担重。这项研究的主要贡献是建立了一种新型混合模型，确定和排名在LML中更广泛应用障碍以及克服它们的策略。
通过归一化压缩距离评估的半球同源物的功能平衡
健康大脑的有效功能取决于两个半球同源区域之间的动态平衡。这种平衡是通过脊间抑制作用促进的，这是大脑组织的关键方面。本质上，一个半球的兴奋性预测激活了其对应物的抑制网络，从而有助于形成周围的侧面网络（Zatorre等，2012; Carson，2020）。这些网络的形成实现了“截然不见”机制在获得神经元皮质水平的新功能方面起着至关重要的作用。它支持运动控制的发展（Mahan和Georgopoulos，2013; Georgopoulos and Carpenter，2015年），并增强了感官感知敏锐度（Kolasinski等，2017; Grujic et al。，2022）。因此，同源半球区域之间的相互作用调节控制人体段的网络的抑制 - 激发平衡，这对于自适应可塑性和学习过程至关重要（Das和Gilbert，1999; Graziadio等，2010）。在诸如疲劳之类的慢性疾病中，半球间的平衡至关重要（Cogliati dezza等，2015； Ondobaka等，2022），它会影响中风的严重程度（Deco和Corbetta，2011; Pellegrino，2011; Pellegrino et al。，2012; Zappasodi et al。 Al。，2013）。尤其是，已经观察到旨在缓解疲劳的神经调节干预措施恢复了原发性运动区域的生理同源性（Porcaro等，2019）和皮质脊柱（Bertoli等，2023年）。
YJB业务计划2024年至2025年（打印准备）解释性备忘录
增加了出于访问和电子旅行授权（ETA）规定（例如在英国生活，工作或索赔庇护）而允许的目的前往英国的约旦国民。 最新的已发表统计数据表明，这种趋势拒绝在边境拒绝进入边界的1023年10月10日（1月至3月）2024年和463年的最新季度和2024年的4月至6月。。增加了出于访问和电子旅行授权（ETA）规定（例如在英国生活，工作或索赔庇护）而允许的目的前往英国的约旦国民。最新的已发表统计数据表明，这种趋势拒绝在边境拒绝进入边界的1023年10月10日（1月至3月）2024年和463年的最新季度和2024年的4月至6月。约旦国民在英国提出的庇护索赔数量从2023年的最后一季度（10月至12月）上升到了2024年的第一季度（1月至3月），在最近出版的季度（4月至2024年6月至2024年6月）中的第一个季度（261）。此外，约旦国民使用ETA通过英国过境，随后在爱尔兰声称庇护。爱尔兰国际保护办公室发布的统计数据显示，在2024年5月和2024年7月，约旦国民是爱尔兰提出的庇护索赔第二高的国籍，在2024年以1552年的庇护索赔。直到2024年4月，约旦国民没有在爱尔兰申请国际保护的前五名国籍。签证强加将支持公共旅行区域的完整性和有效功能。
利用 fMRI 和全皮层模式光遗传学对全脑有效连接进行映射
6 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 *通信地址：seonggikim@skku.edu 和 choim@snu.ac.kr 摘要 带有光遗传学神经操控的功能性磁共振成像 (fMRI) 是一个强大的工具，可以实现全脑有效功能网络的映射。为了灵活操控整个小鼠皮质的神经兴奋，我们首次通过光纤束将数字微镜设备产生的时空可编程光遗传学刺激整合到 MR 扫描仪中。这种方法在规划光刺激模式时提供了空间和时间的灵活性，并结合了单个小鼠的原位光学成像和细胞类型或电路特定的基因靶向。通过对基于图谱的皮质区域进行光遗传学刺激的 fMRI 获得的全脑有效连接通常与解剖学定义的轴突追踪数据一致，但会受到选择性作用于特定连接的麻醉剂类型的影响。 fMRI 与灵活的光遗传学相结合，通过高通量的全脑有效连接映射，开辟了一条研究同一动物脑功能状态动态变化的新途径。引言功能架构的无创映射对于研究与行为和病理变化相关的脑回路中具有因果关系的重要变化至关重要。为此，基于血流动力学的功能性磁共振成像 (fMRI) 已被广泛用作神经活动的替代品，通过不同解剖区域之间 fMRI 时间序列的同步程度，无创地映射功能连接 (FC)1,2。人类在任务和静息条件下的 FC 相似，可以用作预测个体认知行为的指纹 3,4 。然而，为了更好地在回路层面上理解 FC，需要有效连接 (EC)，即一个大脑区域对另一个大脑区域的因果影响 5 。然而，fMRI 的时间分辨率有限（通常为 ~1 秒）和缓慢的血流动力学功能使得很难推断影响的方向。为了克服这一限制，可以利用明确区域中的神经元活动的调节来触发下游 fMRI 反应，从而让我们确定 EC 的方向和强度。