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用于物体识别的中心空间关系
尽管有越来越多的证据表明，来自背侧视觉通路的输入对于腹侧通路中的物体 29 过程至关重要，但背侧皮质对这些 30 过程的具体功能贡献仍知之甚少。在这里，我们假设背侧皮质计算物体各部分之间的 31 空间关系（这是形成整体形状感知的关键过程）32，并将此信息传输到腹侧通路以支持物体分类。使用 fMRI 33 对人类参与者（女性和男性）进行研究，我们发现顶内沟 34 (IPS) 中的区域选择性地参与计算以物体为中心的部分关系。这些区域 35 表现出与腹侧皮质的任务依赖性功能和有效连接，36 与其他背部区域不同，例如代表异中心关系、3D 形状和 37 工具的区域。在随后的实验中，我们发现后 IPS 的多变量反应（根据部分关系定义）可用于解码与腹侧物体区域相当的物体类别。此外，中介和多变量有效连接分析进一步表明，IPS 可能解释了腹侧通路中部分关系的表征。总之，我们的结果突出了背侧视觉通路对物体识别的特定贡献。我们认为背侧皮层是腹侧通路的重要输入来源，可能支持根据整体形状对物体进行分类的能力。
重新利用的药物筛选可识别出...
阻断 SARS-CoV-2 刺突蛋白与其受体 ACE2 相互作用的重新利用的药物可以为新型 COVID-19 治疗或预防提供快速途径。在这里，我们从国际监管机构批准的商业药物库中筛选了 2,701 种化合物，以了解它们抑制重组三聚体 SARS-CoV-2 刺突蛋白与重组人 ACE2 结合的能力。我们确定了 56 种以浓度依赖性方式抑制结合的化合物，测量了结合抑制的 IC 50，并通过计算模拟了最佳抑制剂与 Spike-ACE2 结合界面的对接。最佳候选药物是硫链丝菌素、催产素、尼洛替尼和羟基喜树碱，其 IC50 在 4 – 9 μ M 范围内。这些结果强调了一种有效的筛选方法，可以识别能够破坏 Spike-ACE2 相互作用的化合物，以及识别几种潜在的 Spike-ACE2 相互作用抑制剂。
通识教育课程大纲 edTPA
词汇，包括学生为了理解课程内容而必须能够定义的任何单词。这些单词可能是学科特有的（社会研究中的artifact），也可能是学校中使用的一般单词（list、characters、infer、analyze）。
基于EEG的情感识别的模型：CNN-BI- ...
摘要：情感分析是人类计算机情感互动的关键技术，并逐渐成为人工智能领域的研究热点。基于脑电图的情绪分析的关键问题是特征提取和分类设计。现有的情绪分析方法主要使用机器学习，并依靠手动提取的功能。作为端到端方法，深度学习可以自动提取脑电图并对其进行分类。但是，基于脑电图的大多数深度学习模型仍然需要手动筛选和数据预处理，准确性和便利性不够高。因此，本文提出了一个CNN-BI-LSTM注意模型，以自动提取特征并根据EEG信号对情绪进行分类。原始的脑电图数据用作输入，CNN和BI-LSTM网络用于特征提取和融合，然后通过注意机构层平衡了电极通道的重量。最后，EEG信号分类为各种情绪。在种子数据集上进行了基于脑电图的情绪分类实验，以评估所提出模型的性能。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地对脑电图进行分类。该方法在两个独特的分类任务上进行了评估，其中一项具有三个和四个目标类别。该方法的平均十倍交叉验证分类精度分别为99.55％和99.79％，对应于三个和四个分类任务，这比其他方法要好得多。可以得出结论，我们的方法优于情感识别中现有的方法，这些方法可以广泛用于许多领域，包括现代神经科学，心理学，神经工程和计算机科学。
一种人重新识别的生成方法
摘要：重新识别是识别非重叠摄像机网络的可比主题的任务。这通常是通过从源图像中提取的特定特征特征特征的向量来实现的。学习一组良好的健壮，不变和歧视性特征是一项复杂的任务，通常利用对比度学习。在本文中，我们探讨了一种不同的方法，学习一个人的表示为从随机噪声开始的特定人的图像所需的条件信息。以这种方式，我们将个人的身份与任何其他信息相对于特定实例（姿势，背景等。），允许从一个身份到另一个身份的有趣转换。作为生成模型，我们使用了最近在许多不同情况下证明其对调节的敏感性的最新扩散模型。本文介绍的结果是概念验证。尽管我们目前在共同基准的表现低于最先进的技术，但该方法具有吸引力和丰富的创新见解，这表明沿着各种研究方案有广泛的潜在改进。
因果效应识别的最佳实验设计
Pearl's Do Colculus是一种从观察数据中学习可识别的因果关系效应的完整公理方法。当这种效果无法识别时，有必要在系统中执行通常昂贵的干预措施的集合来学习因果关系。在这项工作中，我们考虑了设计一系列干预措施的问题，并以最低成本确定所需的效果。首先，我们证明了此问题是NP完整的，随后提出了一种可以找到最佳解决方案或对数的算法的算法。这是通过在我们的问题与最小击球设置问题之间建立联系来完成的。此外，我们提出了几种多项式启发式算法来解决问题的计算复杂性。尽管这些算法可能会偶然发现亚最佳解决方案，但我们的模拟表明它们在随机图上产生了小的遗憾。
本科生通识教育要求。......
通识教育居住要求：加州州立大学系统要求所有学生在毕业的校园完成 9 个学期的通识教育学分。以下是通识教育课程提供的课程列表。这些课程满足课程描述中规定的目标。有关完整的课程描述，请参阅大学目录中描述提供这些课程的课程的部分。所有 A 区课程和 B 区定量推理要求必须以“C-”或更高的成绩通过。整个通识教育模式要求毕业时的平均绩点为 2.0。
通识教育 - SLS pdpu
PDEU 是由政府、工业和能源部门合作建立的，旨在创建一所世界一流的能源教育和研究大学，特别关注石油和天然气行业。该大学进一步扩大了其课程，以满足工程、管理和人文领域对训练有素的人力资源的需求。它打算为学生和专业人士提供更多机会，让他们发展核心学科知识，并通过领导力培训干预措施进行适当补充，从而帮助学生在全球舞台上崭露头角。这一目标正在通过一系列专业且精心策划的本科、研究生和博士课程以及密集的研究项目进一步实现。PDEU 是由古吉拉特邦能源资源管理学院 (GERMI) 根据 2007 年 4 月 4 日颁布的州法案建立的一所私立大学。
CRISPR-Cas 靶标识别的动态观察和……
摘要：精确的纳米结构几何形状使纳米传感器能够将光学生物分子传递到活细胞内环境，这对于精确的生物和临床治疗非常有吸引力。然而，由于缺乏设计指南来避免光学力和金属纳米传感器在传递过程中产生的光热之间的固有冲突，利用纳米传感器通过膜屏障进行光学传递仍然很困难。在这里，我们进行了一项数值研究，报告了通过设计纳米结构几何形状来显著增强纳米传感器的光学穿透性，以最小化光热产生以穿透膜屏障。我们表明，通过改变纳米传感器的几何形状，可以最大化穿透深度，同时可以最小化穿透过程中产生的热量。我们通过理论分析证明了角旋转纳米传感器对膜屏障产生的横向应力的影响。此外，我们表明，通过改变纳米传感器的几何形状，最大化纳米颗粒-膜界面处的局部应力场使光学穿透过程增强了四倍。由于其高效率和稳定性，我们预计纳米传感器到特定细胞内位置的精确光学穿透将有利于生物和治疗应用。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程嘈杂时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个嘈杂的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能与噪声强度之间存在明显的转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为在存在实际噪声的情况下研究量子优势提出了一个可推广的算法框架。