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海马β2-GABAA受体通过依托妥象介导LTP抑制LTP，并有助于持久反馈但不为锥体神经元抑制喂食
通过C-氨基丁酸A型（GABA A）受体起作用的全一麻醉性依托氨酸酯会损害麻醉下新记忆的形成。本研究介绍了发生这种情况的分子和细胞机制。在这里，使用携带GABA A受体（GABA A R）B 2-N265M突变的新的基因工程小鼠系，我们测试了受体的作用，该受体的作用，这些受体的作用，该受体的作用融合了GABA A受体B 2对B 3 vers b 3亚基至抑制长期增强（LTP），一种学习和记忆模型。我们发现来自B 2-N265M小鼠的脑切片抵抗了对LTP的依托竞技抑制，这表明B 2-GABA A RS是该模型中的重要目标。由于这些受体在hip-pocampus中的中间神经元最大程度地表达，因此该发现支持在依托匹马座控制突触可塑性中的神经元调节中的作用。然而，B 2亚基也由金字塔神经元表示，因此它们也可能有助于。因此，使用先前建立的B 3-N265M小鼠的系列，我们还检查了B 2-与B 3-GABA A RS对GABA A的贡献，因为树突抑制作用缓慢，因为树突抑制作用特别适合控制突触可塑性。我们还通过进食和反馈抑制来研究了它们在人口活动的长期促销中的作用。We found that both b 2- and b 3-GABA A Rs contribute to GABA A,slow inhibition and that both b 2- and b 3-GABA A Rs contribute to feedback inhibition, whereas only b 3-GABA A Rs contrib- ute to feedforward inhibition.我们得出的结论是，B 2-GABA A RS的调节对于依托匹马抑制LTP至关重要。此外，在锥体神经元上通过gaba a rs发生的程度，它是通过调节反馈抑制。
研究报告：旋转爆轰波详细结构的阐明
测量方法。具体而言，可以根据压力传感器（压力传感器）获取的压力历史来计算爆震波的传播速度，或者记录自发光现象的高速视频以定位燃烧现象。除此之外，还需要获得RDRE内部爆震波本身的形状、燃料/氧化剂气体混合物的干涉模式等信息，这些信息无法使用常规方法确定，但却极其重要RDRE 的实际应用需要定量可视化测量。被称为纹影法和阴影图法的方法广泛用于可视化和测量流动，但为了获得定量信息，更适合采用可以测量干涉条纹的干涉测量法。在一般的干涉仪方法中，将从作为光源的激光器发射的激光束用作“物光束”（获取有关目标现象的信息）和“参考光束”（穿过目标现象并充当目标现象的信息）。产生干涉条纹的参考）。物体光传播与物体光相同的光路长度。此外，只有物光被引导到测量部分，参考光不允许出现任何现象，而是在成像装置之前重新集成为单光束，并且两束激光束处于同一位置。光路，产生干涉条纹并记录在设备上。如上所述，干涉仪法的光学系统通常比较复杂。另一方面，对于本研究中的测量目标RDRE来说，以双筒内传播的爆震波为测量目标，RDRE燃烧实验场地是一个开放空间，没有实验的辅助设备。考虑到该区域周围物体较多，且没有足够的空间安装光学系统，因此确定使用一般干涉仪进行视觉测量会很困难。 因此，在本研究中，我们确定“点衍射干涉仪”是合适的，它被归类为干涉测量方法中的“共光路干涉仪”，并且在成像装置之前分离物光束和参考光束。针对发动机燃烧实验，我们设计并制作了适用的点衍射干涉仪光学系统，并将其应用于RDRE燃烧实验。实现了以下目标。
自然资源，能源和采矿部
接下来将于2025年2月3日星期一发行。有关更多信息，请联系：自然资源与气候变化部气候变化和气象服务部主任，P。O.Box 1808，马拉维Blantyre。 电话：（265）995 155 050;电子邮件：metmalawi.gov.mw，网站：www.metmalawi.gov.mwBox 1808，马拉维Blantyre。电话：（265）995 155 050;电子邮件：metmalawi.gov.mw，网站：www.metmalawi.gov.mw电话：（265）995 155 050;电子邮件：metmalawi.gov.mw，网站：www.metmalawi.gov.mw
将机器学习与立体学结合：下一代无偏见的3D立体学用于细胞计数
在整个研究中应用。但是，手动立体论需要一个主观决定，即对象是否是单元格以及是否在计数框架内。因此，人类和人类和机器之间将存在不一致的问题。•Cellairus对广场和共聚焦图像的Neun标记人群表现良好。•广场图像的平均真实正率为89％，假正率为7％。•共聚焦图像的平均真实正率为89％，假正率为13％，但是，当
使用基于人工智能的图像分析的交通安全措施和问题
这些数据是从配备有车载设备的车辆收集的，因此本质上是一项抽样调查。 因此，根据位置的不同，由于样本数量较少，数据的重要性存在问题，并且数据的可靠性偏向某些属性。另一方面，利用AI进行的图像分析，基本上是检测（感知）所安装摄像头的视角内拍摄到的内容，因此只要能够检测，就能够掌握物体的总数。 第二个优点是它可以可靠地捕获偶尔发生的事件。交通事故和危险行为是罕见事件，长时间的人工观察是不现实的。但是，通过AI进行图像分析，可以进行每天24小时、每年365天的观察，通过预先设定异常行为和不正常事件的定义，可以可靠地捕捉到偶尔发生的事件。 另一方面，使用人工智能进行图像分析的最大挑战是“如果你看不到它，你就无法检测到它”。针对各事件的具体对策如下。