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脉冲神经网络中人工智能启发大脑模型的时空模式表示
摘要：大脑中的神经元群体活动是空间域信息和时间域动态的综合响应。由于大脑的复杂性和硬件的局限性，对这种时空机制进行建模是一个复杂的过程。在本文中，我们展示了如何使用从大脑改编的信息处理原理来创建受大脑启发的人工智能 (AI) 模型并表示时空模式。通过使用脉冲神经网络设计微型大脑，可以证明这一点，其中激活的神经元群体表示空间域中的信息，而传输信号表示时间域中的动态。输入视觉刺激激发的空间位置感觉神经元进一步激活运动神经元以触发运动反应，从而导致机器人代理的行为改变。首先，模拟一个孤立的大脑网络，以了解从感觉到运动神经元的激发部分，同时绘制膜电位和时间之间的波形。还绘制了网络对刺激机器人身体运动的响应以展示表示。模拟显示了特定视觉刺激的反应如何改变行为，并帮助我们理解身体和大脑的同步。感知的环境和由此产生的行为反应使我们能够研究身体与环境的相互作用。
测定光子和电子频谱...
在外部束放射治疗期间，患者暴露于次级辐射源，导致具有潜在的长期不良影响的非领域剂量。了解光子和电子能谱对于评估现代放射疗法的次要效应至关重要。这项研究旨在评估几个小放射治疗场的光子和电子功能光谱和平均能量以及范围边缘的平均能量。该研究使用了三个常用的线性加速器生成的6 mV光子光束，使用了国际原子能局（IAEA）相空间文件来产生小型和标准场。在三个线性加速器和预先固定的6 mV光谱的多个深度和轴距离处计算平均光子和电子能。研究发现，光子功能光谱在很大程度上取决于空间位置，并且随着深度，距离距离，范围距离，范围大小和Linac模型的函数的显着变化。此外，电子的行为是深度依赖性的，在该领域的边缘之外，在该领域，表面附近的平均电子能量大于内部区域，尤其是在小型领域，导致表面剂量增强。
DNA -AU（111）相互作用和基于DNA的电子设备的横向电荷传输特性
DNA的电荷转移和自组装特性使其成为过去二十年来分子电子的标志。基于DNA的纳米电子应用和设备，使用DNA纳米结构具有可编程性能的快速有效的电荷传输机制。在此过程中，将DNA与无机底物集成至关重要。这种整合可能影响DNA的构象，从而改变电荷传输特性。因此，使用分子动力学模拟和第一原理计算与格林的功能方法结合使用，我们探索了AU（111）底物对DNA构象的影响，并分析其对电荷传输的影响。我们的结果表明，DNA序列引导其在AU底物上的分子构象，对工程师电荷传输特性至关重要。我们证明DNA可以在金底物上波动，随着时间的流逝，对各种不同的构象进行了采样。这些独特的构象之间的能量水平，分子轨道和DNA/AU接触原子的空间位置可能有所不同。取决于序列，在HOMO处，电荷传递在前十个构象之间的不同60倍。我们证明了核碱基的相对位置对于确定轨道之间的构象和耦合至关重要。我们预计这些结果可以扩展到其他无机表面，并为理解未来基于DNA的电子设备的DNA无机界面相互作用铺平了道路。
探索空间 - 理性与社会排斥 -
摘要：希腊的罗马群体是一个长期存在的社会贫困人口，面临着极端的社会排斥和隔离。他们的边缘化包括有限的受教育，就业和住房的机会。本文探讨了他们的空间立场和社会排斥，将罗马定居点的两个案例研究与他们所属的市政和地区单位的社会形象和生活条件进行了比较。从方法论上讲，我们分析了2011年人口人口普查的定量数据，以在三个层次（定居点，市政单位，区域单位）的生活条件下测量生活条件，并且我们还使用与当地机构和两个和解的代表的访谈中的定性数据来记录我们在空间位置和社交组之间的因果关系的假设。比较表明，这两个罗姆人的定居点与随行人员显然不同，在劳动力市场中的最低位置，教育中最弱的表现，最大的家庭，最大的住房状况和最糟糕的住房条件。这种极端社会排斥的案例在贫民窟的空间近端中提出了一个关于微观隔离的意义及其在不同情况下的工作方式的问题，以及对社会不平等和空间距离之间关系的进一步研究的需求。
用于发现神经数据中非欧几里得潜在结构的流形 GPLVM
神经科学中的一个常见问题是阐明行为上重要的变量（例如头部方向、空间位置、即将发生的动作或心理空间变换）的集体神经表征。通常，这些潜在变量是实验者无法直接访问的内部构造。在这里，我们提出了一种新的概率潜在变量模型，以无监督的方式同时识别潜在状态和每个神经元对其表征的贡献方式。与以前假设欧几里得潜在空间的模型相比，我们接受这样一个事实，即潜在状态通常属于对称流形，例如球面、环面或各种维度的旋转群。因此，我们提出了流形高斯过程潜在变量模型 (mGPLVM)，其中神经响应来自 (i) 存在于特定流形上的共享潜在变量，以及 (ii) 一组非参数调整曲线，确定每个神经元如何对表征做出贡献。可以使用具有不同拓扑结构的模型的交叉验证比较来区分候选流形，而变分推理可以量化不确定性。我们在几个合成数据集以及果蝇椭圆体的钙记录和小鼠前背丘脑核的细胞外记录上证明了该方法的有效性。众所周知，这些电路都编码头部方向，而 mGPLVM 正确地恢复了代表单个角度变量的神经群体所期望的环形拓扑。
磁共振光谱
磁共振光谱（MRS）是一种无创技术，可用于测量组织中不同化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像（MRI）相同的物理原理，以及原子内部磁场和特定核之间能量交换的检测。使用MRI，通过根据发射信号的强度分配不同的灰色值，通过分配不同的灰色值，将这种能量交换以射频信号测量。MRI和MRS之间的主要区别在于，在MRI中，发射的射频基于核的空间位置，而MRS则检测到扫描组织的化学成分。MRS产生的信息以图形方式显示为与所检测到的各种化学物质一致的峰值的频谱。MRS可以作为MRI的辅助手术。首先生成MRI图像，然后在感兴趣的位点，在体素水平（3维体积X像素）处开发MRS光谱。感兴趣的体素（VOI）通常是一个立方体或矩形棱镜，尺寸像素的体积为1至8 cm。MRI提供了大脑的解剖图像，MRS提供了与潜在动态生理学相关的功能图像。MRS可以使用现有的MRI设备执行，并通过所有新的MRI扫描仪中提供的其他软件和硬件进行修改。扫描仪中的成像时间增加了15至30分钟。
通过物理信息机器学习和 Shapley 加法解释预测定向能量沉积中的拉伸强度
在定向能量沉积 (DED) 中，局部材料微观结构和抗拉强度由零件上每个空间位置经历的热历史决定。虽然先前的研究已经调查了热历史对机械性能的影响，但仍然需要一种物理上可解释、简约且具有良好预测精度的抗拉强度预测模型。本文研究了一种基于 Shapley 加性解释 (SHAP) 模型解释的数据驱动预测模型来解决这一问题。首先，将从先前的实验工作中翻译出来的物理上有意义的热特征用作神经网络的输入，以进行抗拉性能预测。然后计算各个输入特征的 SHAP 值，以量化它们各自对抗拉性能预测的影响，并使用累积相对方差 (CRV) 度量降低模型复杂性。对实验获得的 Inconel 718 (IN718) 抗拉强度的预测表明，通过开发的方法量化的特征影响可以通过先前研究的结果来验证，从而证实了神经网络预测逻辑的物理可解释性。此外，基于CRV的模型复杂度降低表明，简约模型只需要不到10%的原始特征即可达到与先前文献报道相同的拉伸强度预测精度，从而证明了基于SHAP的特征降低方法在改进DED过程表征方面的有效性。
基因选择，用于从单细胞转录组数据中对细胞位置的最佳预测
单细胞RNA-Sequencing（Scrnaseq）技术正在迅速发展。尽管在标准的scrnaseq概述中非常有用，但是丢失了原始组织中细胞的空间组织。相反，旨在维持细胞定位的空间RNA-seq技术的吞吐量和基因覆盖率有限。将SCRNASEQ映射到具有空间信息的基因上，在提供空间位置时会增加覆盖范围。但是，执行此类映射的方法尚未标记。为了填补这一差距，我们组织了梦想的单细胞转录组学挑战，重点是从scrnaseq数据中从果蝇胚胎中的细胞进行空间重新构造，利用了银标准，并带有银色标准基因，具有原位杂交数据，来自伯克利果蝇转录网络项目的原位杂交数据。34个参与的团队使用了不同的算法选择进行基因选择和位置预测，同时能够正确定位细胞的簇。选择预测基因对于此任务至关重要。预测基因的表达熵相对较高，空间聚类较高，并包括显着的发育基因，例如间隙和成对基因和组织标记。将前10种方法应用于斑马鱼胚胎数据集，产生了相似的性能和
具有里德伯原子的少量子比特 CNOT 门的优化模型
少量子比特量子逻辑门作为构造通用多量子比特门的基本单元，在量子计算和量子信息领域得到广泛应用。然而，传统的少量子比特门构造通常采用多脉冲协议，这不可避免地会在门执行过程中出现严重的内在错误。本文报告了一种通用二和三量子比特CNOT门的最优模型，该模型通过激发到具有易实现的范德华相互作用的里德堡态来实现。该门依赖于全局优化，通过遗传算法实现幅度和相位调制脉冲，从而可以用更少的光脉冲实现门操作。与传统的多脉冲分段方案相比，我们的门可以通过同时将原子激发到里德堡态来实现，从而节省了在不同空间位置进行多脉冲切换的时间。我们的数值模拟表明，当排除里德堡相互作用的涨落时，可以实现单脉冲两（三）量子比特CNOT门，对于相距7.10μm的两个量子比特，保真度可达99.23%（90.39%）。我们的工作有望在中性原子量子技术研究中实现快速便捷的多量子比特量子计算。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。