抽象动物可以连续学习不同的任务以适应不断变化的环境,因此具有有效应对任务间干扰的策略,包括主动干扰(Pro-I)和追溯干扰(Retro-I)。已知许多生物学机制有助于学习,记忆和忘记一项任务,但是,仅当学习顺序不同任务的理解相对较少时,才涉及的机制。在这里,我们在果蝇中两个连续的关联学习任务之间剖析了Pro-I和retro-I的分子机制。pro-i比retro-i对任务间隔(ITI)更敏感。它们在简短的ITI(<20分钟)中一起出现,而在ITI中只有Retro-I在20分钟以后保持显着。急性过表达的开瓶器(CSW),一种进化保守的蛋白酪氨酸磷酸酶SHP2,在蘑菇体(MB)神经元中降低了Pro-I,而CSW急性敲低CSW ADACERBATES PRO-I。进一步发现CSW的这种功能依赖于MB神经元的γ子集和下流RAF/MAPK途径。相比之下,操纵CSW不会影响复古I和单个学习任务。有趣的是,调节retro-i的分子对Rac1的操纵不会影响Pro-I。因此,我们的发现表明,学习不同的任务连续触发不同的分子机制来调节主动和追溯干扰。
飞行员偏离程序的原因可能有很多。在某些情况下,飞行员可能会无意中偏离程序。也许飞行员不了解程序,或者尚未建立流畅的行为模式。这是新手飞行员经常表达的担忧。他们说,通过飞行经验学到的一件事就是能够顺利地遵循既定程序,以“有序地开展业务”。程序可能会被其他活动打断。如果程序施加过多的认知要求,则可能难以正确执行。程序可能构造不良。(参见 Riesbeck 和 Hutchins,1980,《程序组成原则》)。共享步骤子序列的不同程序之间可能会相互干扰。或者程序可能被设计成飞行员无法理解操作顺序。
例如,它们最近被用于壮观的引力波直接探测[7],物质波干涉仪也是基于波的分离和重组。与光学干涉仪相反,物质和光在这里交换角色:分束器和镜子是使用激光束实现的,并生成材料波叠加。最常用的布置之一是 Mach-Zehnder 几何,如图 7.1 所示。系综中的所有原子都一致地转变为两种不同状态的叠加,从而被引导到两条单独的路径上。经过自由发展时间 T(其中两条路径之间产生相位差)后,它们再次耦合在一起并相互干扰。这意味着,根据两个路径之间的相位差,在干涉仪输出处检测到不同的状态占用。然后可以使用该信号得出有关待测量量的结论。例如,如果相位差取决于磁场,则可以通过这种方式确定磁场
量子计算是一种帮助我们满足对更高效计算能力需求的工具。该研究领域研究如何将二十世纪的奇异物理现象融入计算机科学。量子力学的三个关键思想——纠缠、叠加和测量,为信息处理提供了一种新的计算模型。传统计算机以零和一的字符串进行操作。这种字符串中的每个位置称为一个位,它是数据的基本单位。每个物理状态都与零或一的值相关联。类似地,量子计算的基本数据单位是量子位(量子比特)。量子位可以假设与传统比特类似的逻辑值“0”或“1”。但是,它也可以处于包含它们的任何线性组合的逻辑状态,如下一节所述。量子位可以纠缠、处于叠加状态,甚至可以相互干扰,这使得它们比传统比特强大得多。
摘要 —由于人工智能的快速发展,传感和通信融合 (ISAC) 网络在即将到来的新型移动通信网络中拥抱了人工智能。本文提出了一种用于 ISAC 网络的 FedFog 网络架构,该架构由终端感知层、边缘基站处理层和云数据层组成。在多基站 (BS) 的背景下,BS 和用户设备之间的切换值得研究。参考协调多 BS 的概念,我们设计了 ISAC 网络中的切换程序。同时,设计了一种用户控制的联邦强化学习方案。然而,由于毫米波段和太赫兹波段等新的未授权频谱带,混合波束成形可以降低硬件费用。设计了一种利用混合波束成形的基于学习的干扰管理。同时,我们考虑使用深度神经网络进行自干扰和相互干扰消除。仿真结果展示了AI驱动的ISAC网络在移动性和干扰管理方面的性能,并进一步证明6G网络的服务得到提升。
造血干细胞移植(HCT)代表了某些恶性和非恶性血液学疾病的治疗方法。在HCT之前进行调节方案,同种异体环境中移植物抗宿主病(GVHD)的发展以及免疫重建的延迟通过诱导组织损伤或体液改变会导致早期和晚期并发症。止血和/或补体系统是涉及体液和细胞反应的生物调节防御系统,并且在同种异体HCT之后与这些并发症有多样化。止血和补体系统具有多种相互作用,在生理和病理条件下都描述了这些相互作用。它们具有共同的组织靶标,例如内皮,这表明在HCT后早期或晚期的几种严重并发症的发病机理中相互作用。并发症,两个系统相互干扰并因此导致疾病发病机理的并发症包括与移植相关的血栓形成微型血管病(HSCT-TMA),正弦梗阻综合征/Veno cocclusive疾病(SOS/VOD)和GVHD。在这里,我们回顾了当前关于同种异体HCT后止血变化和补体的知识,以及这些变化如何定义临床影响。
对军事,工业和商业应用中高质量电子和通信设备的需求不断增长,导致电子设备和系统紧凑性,从而提高了电路的复杂性。这是一种新型的挑战形式,由于反复的努力,需要对电磁辐射做出许多决定。这些电磁辐射相互干扰,并有可能破坏系统,该系统被称为电磁(EM)污染。因为它会干扰设备或传输通道的操作,因此电磁干扰是关注的关键来源。为了解决这个问题,科学和研究组织已开始为电磁干扰(EMI)屏蔽应用创建各种材料。碳长期以来一直是一种令人着迷的化学物质。碳的同素异形体,例如富勒烯,石墨,石墨烯,碳纳米管和其他改善EMI屏蔽的填充剂,对各种频带都引起了重大兴趣。最初,将多壁碳纳米管(MWCNT)和石墨烯(GNS)功能化以改善导电聚合物界面。聚苯胺/碳纳米管/石墨烯(PANI)/(MWCNT)/(GNS)使用原位氧化聚合过程合成,MWCNT的重量百分比保持恒定,而GN的重量百分比从1-3中增加,然后使用SEM和FTIR分析表征。与纯聚苯胺相比,纳米复合材料的电导率随着GN的重量增长而上升。基于碳的导电聚合物纳米复合材料表现出半
衍射现象 当波遇到一系列间距均匀的障碍物时就会发生衍射,这些障碍物 (1) 能够散射波,并且 (2) 其间距在大小上与波长相当。此外,衍射是两个或多个被障碍物散射的波之间建立特定相位关系的结果。考虑图 3.1 a W 中的波 1 和 2,它们具有相同的波长 (�) 并在点 O – O � 处同相。现在让我们假设这两个波都以某种方式散射,即它们穿过不同的路径。散射波之间的相位关系很重要,它将取决于路径长度的差异。当这个路径长度差是波长的整数倍时,就会出现一种可能性。如图 3.1 a W 所示,这些散射波(现在标记为 1 � 和 2 �)仍然同相。据说它们相互加强(或相互干扰);并且,当振幅相加时,就会产生图中右侧所示的波。这是衍射的一种表现,我们将衍射光束称为由大量相互加强的散射波组成的光束。散射波之间可能存在其他相位关系,但不会导致这种相互加强。另一个极端是图 3.1 b W 中所示的情况,其中散射后的路径长度差是半 w 的某个整数
摘要大型文本到图像扩散模型的快速扩展引起了人们对创造有害或误导性内容的潜在滥用的越来越关注。在本文中,我们介绍了Mace,这是大规模概念擦除任务的填充框架。此任务旨在预言模型,以生成在提示时体现不需要概念的图像。现有的概念擦除通常仅限于同时处理少于五个概念,并难以在擦除概念同义词(一般性)和保持不相关的概念(特定性)之间找到平衡。相比之下,MACE通过成功缩放擦除范围的范围最高100个概念并实现一般性和特异性之间的有效平衡而有所不同。这是通过利用封闭形式的跨意义改进以及洛拉芬特的,共同消除了不良概念的信息。此外,MACE将多个洛拉斯与相互干扰相结合。我们对跨四个不同任务的先前方法进行了广泛的评估:对象擦除,名人擦除,明确的内容擦除和艺术风格的擦除。我们的结果表明,在所有评估任务中,MACE SER都通过了先前的方法。代码可在https://github.com/shilin-lu/mace上使用。