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丘脑底核中竞争光谱状态之间的平衡是相互联系的
© 作者 (2021)。由牛津大学出版社代表《大脑担保人》出版。这是一篇开放获取文章，根据知识共享署名许可条款分发 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。
宣布国家能源紧急状态...
该文件计划于 2025 年 1 月 29 日在《联邦公报》上公布，并可在 https://federalregister.gov/d/2025-02003 和 https://govinfo.gov 上查阅。
脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
多连接太阳能电池技术的状态和挑战
正在进行的能源过渡到遏制二氧化碳排放并满足不断增长的能源需求，这增强了将可再生能源整合到现有电力系统中的需求。太阳能一直在增加市场份额。多开关太阳能电池（MJSC）可以使阳光向能量的有效转化，而不会像商业化的单连接硅太阳能电池一样受到33％的限制。iii-V半导体已有效地用于空间应用和浓缩光伏（CPV）。本综述讨论了细胞级别的MJSC的工作和组成部分，以及用于空间应用和CPV的模块级别。制造程序，MJSC的材料获取，然后在引入目前的挑战，以防止MJSC实现广泛的商业化以及将来可以解决这些挑战的研究方向。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
染色质状态在脑功能和疾病中的作用
染色质是携带DNA序列的基因组的物理底物，并确保其在细胞核中的适当功能和调节。虽然在编程的细胞过程（例如开发）过程中染色质的动力学知之甚少，但染色质在经验依赖性功能中的作用仍未得到很好的定义。积累的证据表明，在脑细胞中，环境刺激可以触发可能影响未来转录程序的染色质结构和三维（3D）组织的长期变化。本综述描述了最新发现，表明染色质在细胞记忆中起着重要作用，尤其是在维持大脑中先前活性痕迹中。受到免疫和上皮细胞发现的启发，我们讨论了潜在的机制及其对健康和疾病中经验依赖性转录调控的影响。我们通过提出染色质的整体观点作为分子底物的整体观点，以整合和同化环境信息，这可能构成未来研究的概念基础。
量子计算机开发的状态
图15.4：（a）两个双z切入点之间的逻辑CNOT操作的电路图，由双X式量子介导。在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。... 176
量子通道上的经典状态掩蔽
安全性和隐私性是现代通信系统的关键方面 [1]。经典的窃听信道最早由 Wyner [2] 提出，用于模拟存在被动窃听者时的通信。另一方面，Merhav 和 Shamai [3] 提出了一种不同的通信系统，其隐私要求是掩蔽。在这种情况下，发送方通过无记忆状态相关信道 p Y | X,S 传输序列 X n ，其中状态序列 S n 具有固定的无记忆分布，不受传输影响。X n 的发送方被告知 S n ，并需要向接收方发送信息，同时限制接收方可以了解的有关 S n 的信息量。掩蔽设置也可以看作是与不受信任方的通信，其中 Alice 希望向 Bob 发送有限量的信息，并隐藏信息源 [4, 5]。相关设置也在 [6–8] 中进行了考虑。量子信息领域在实践和理论方面都在迅速发展 [9]。通过量子信道的通信可以分为不同的类别。对于经典通信，霍尔沃-舒马赫-威斯特摩兰 (HSW) 定理为量子信道的容量提供了一个正则化（“多字母”）公式 [10, 11]。虽然这种公式的计算一般难以处理，但它提供了可计算的下限，并且在特殊情况下可以精确计算容量。另一个有趣的场景是 Alice 和 Bob 共享纠缠资源。虽然纠缠可用于产生共享随机性，但它是一种更强大的辅助 [12]。例如，使用超密集编码，纠缠辅助可将无噪声量子比特信道上经典消息的传输速率提高一倍。Bennett 等人 [13] 在量子互信息方面充分表征了有噪声量子信道的纠缠辅助容量。Boche 等人 [14] 在编码器中使用信道状态信息 (CSI) 处理经典量子信道。容量是根据因果 CSI 确定的，并且正则化
芳香酶抑制剂：从艺术状态到临床开放问题的旅程
乳腺癌是女性死亡的主要原因。在治疗这种疾病方面已取得了巨大进步，芳香酶抑制剂（AIS）已被认为是基石。它们的特征是高效率和低毒性。作者回顾了可用文献和定义的状态AI管理。这项研究旨在帮助临床医生在日常临床实践中同样权衡患者的需求和疾病控制率的需求。今天，AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。 在这项研究中，专家小组回顾了有关AIS使用的文献，讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用，从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌，以及其有关效率和毒性的管理。 鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果，临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康，心血管系统和代谢的不利影响。 目前，除了癌症治疗外，患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要，尤其是在选定的患者中，例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。 对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。今天，AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。在这项研究中，专家小组回顾了有关AIS使用的文献，讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用，从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌，以及其有关效率和毒性的管理。鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果，临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康，心血管系统和代谢的不利影响。目前，除了癌症治疗外，患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要，尤其是在选定的患者中，例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。