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施肥后如何正确运作卵和精子的DNA ...
作者：Naoki Kubo*，Ryuji Uehara，Shuhei Uemura，Hiroaki Ohishi，Kenjiro Shirane和Hiroyuki
多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
运动中的碳：对视频生成AI的可持续性进行开放式曲目
生成AI（Genai）技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方，但是由于其高碳足迹，这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究，从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉（Openai Sora）模型，我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明，视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多，并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字，视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性，我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生，为Genai提供环保实践的基础。
人工智能甚至可以准确读取不常见的手写字符！ ！
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使用细胞周期进一步提高基因组编辑技术的准确性...
[词汇表]（※1）细胞周期一系列现象，当细胞产生两个子细胞时发生。有基因组DNA复制和分布，然后是细胞因子。细胞周期中有四个固定序列。这些称为G1，S，G2和M相。 （*2）基因组编辑这是指通过在靶序序中激活核酸酶（DNA裂解酶），从细胞核中存在的基因序列中的裂解基因改变。 CRISPR-CAS和其他工具用于基因组编辑。 （※3）CRISPR-CAS9称为Crisperpercas。最初，它是原核生物中获得的免疫力之一，并且具有切割外国基因的功能。通过应用此功能，创建了一个系统来削减真核基因并执行基因组编辑。 （*4）同源重组这是修复基因组DNA双链断裂的途径之一，而非同源重组路径仅连接断裂，当DNA与要修复的序列同源时（仅将其作为模板转换为模板的序列的一部分）被纳入Chromos中。 （※5）体内基因组编辑基因组编辑，直接涉及体内遗传裂解反应。使用mRNA和基于病毒的基因/蛋白质递送技术进行靶向细胞的基因组编辑。 （※6）靶基因切割后发生的基因修复反应之一的非同源末端结合。这种修复导致在靶基因位点插入或缺失几个碱基，从而影响蛋白质的表达等。（※7）离体基因组在体外均值均值，并指的是一种造血干细胞和其他物质的方法，其中从生物体和基因组编辑中取出了其他物质和基因组编辑的方法。它用于治疗遗传性血液学疾病。 （※8）基因敲除一种基因工程技术，涉及将功能不足的基因引入生物体。在蛋白质编码基因的情况下，它们的表达被完全抑制。 （※9）读取框架是指将DNA或RNA序列转换为氨基酸时的阅读框。用3个盐指定一个氨基酸序列。阅读框将变为读取完成的数组。 （※10）非目标行动是指与目标不同的站点上作用。在靶向基因时，它是指在类似于靶基因的序列上起作用的现象。 （※11）抗Crispr A由噬菌体拥有，用于抑制宿主的CRISPR-CAS并在宿主细胞中生存。 （※12）CDT1确保在细胞周期中精确发生染色体复制的许可调节器之一。复制一旦复制的控制染色体不会重新恢复。由于泛素依赖性降解，它的表达在G1相中很高，而在S相的表达很低。
多类运动想象脑机接口的多尺度时频方法
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而，目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化，而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中，首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后，利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来，使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后，利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明，我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能，平均准确率为 80.00%，平均 kappa 为 0.73。同时，提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担，同时准确率几乎没有降低，证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外，运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的，有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。
伊坎学院神经工程学副教授或正教授......
西奈山伊坎医学院 (ISMMS) 的生物医学工程与成像研究所 (BMEII) 与伦斯勒理工学院合作，正在寻找中高级教职人员来领导一项神经工程领域的新研究计划。预期的科学重点包括专用于检测、记录和处理大脑信号（电生理、磁）的神经接口技术；非侵入性神经调节技术（如聚焦超声、TMS、TEN）；用于神经接口的创新材料和设备；应用于神经系统的生物技术（包括硬件、软件和计算技术）；以及用于大脑细胞的先进成像和控制方法（干细胞成像、基于细胞的对比）。
递归量子幺正程序合成的一个案例
由于与量子编程相关的量子知识不直观，量子程序的编码和验证非常困难。因此，迫切需要自动化工具来减轻与低级量子细节相关的繁琐和错误。在本文中，我们发起了量子酉程序的程序合成研究，该程序以递归方式定义一系列用于不同输入大小的酉电路，这些电路在现有的量子编程语言中被广泛使用。具体来说，我们介绍了第一个量子程序合成框架 QSynth，其中包括一种新的归纳量子编程语言、其规范、合理的推理逻辑以及将推理过程编码为 SMT 实例。 QSynth 利用现有的 SMT 求解器，成功合成了 10 个量子幺正程序，包括量子算术程序、量子特征值反演、量子隐形传态和量子傅里叶变换，这些程序可以轻松地转换为主要量子平台上的可执行程序，例如 Q#、IBM Qiskit 和 AWS Braket。
先正达公司 2023 年 ESG 报告
从 2023 财年 ESG 报告开始，本报告中呈现的所有 2023 年数据均涵盖 1 月 1 日至 12 月 31 日期间，以与先正达股份公司财务报告保持一致。除非另有说明，本报告中包含的 2021 财年和 2022 财年数据报告期保持不变，并继续涵盖 10 月 1 日至 9 月 30 日期间。未对 2022 财年和 2021 财年数据进行追溯性更改。截至 2023 年 12 月 31 日止十二个月的选定非财务绩效指标已获得外部保证。2023 年 12 月 31 日至先正达股份公司董事会批准本 ESG 报告之日之间未发生任何需要调整我们的非财务绩效摘要或本 ESG 报告中其他披露内容的事件。