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金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
人类卫星 3 DNA 编码兆碱基规模的转录因子结合平台
真核生物基因组中经常散布着大量串联重复序列，称为卫星 DNA，这些序列是组成性异染色质的基础，常位于着丝粒区域周围。虽然某些卫星 DNA 类型在着丝粒生物学中具有明确的作用，但其他丰富的卫星 DNA 的功能尚不明确。例如，人类卫星 3 (HSat3) 约占人类基因组的 2%，形成高达数十兆碱基的巨大阵列，但这些阵列在着丝粒功能中没有已知的作用，直到最近才几乎完全被排除在基因组组装之外。因此，这些巨大的基因组区域仍然相对研究不足，而 HSat3 的潜在功能作用在很大程度上仍然未知。为了解决这个问题，我们对新的 HSat3 结合因子进行了系统筛选。我们的工作表明，HSat3 阵列含有高密度的转录因子 (TF) 基序，这些基序与与多个高度保守的信号通路相关的因子结合。出乎意料的是，HSat3 中最富集的 TF 属于 Hippo 通路转录效应子家族 TEAD。我们发现 TEAD 以细胞状态特异性的方式将辅激活因子 YAP 募集到 HSat3 区域。利用 RNA 聚合酶-I 报告基因检测、HSat3 的靶向抑制、YAP 的诱导降解和超分辨率显微镜，我们表明 HSat3 阵列可以将 YAP/TEAD 定位在核仁内，YAP 在那里调节 RNA 聚合酶-I 活性。除了揭示 Hippo 通路与核糖体 DNA 调控之间的直接关系外，这项研究还表明卫星 DNA 可以编码多个转录因子结合基序，为这些巨大的基因组元素定义了新的作用。
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
编码儿科预防保健，2025
问题，并且如果疾病，异常或问题足够重要，可以需要其他工作来执行面向问题的评估和管理（IE，使用医疗决策或使用医疗决策或花费的时间），则应将适当的办公室或其他高级服务代码（99202-992-992-992-92-9215）进行。将修饰符25附加到办公室或其他门诊服务代码（例如，99392和99213 25）。
DNA 作为信息转换和自指统一组织的双重编码装置
摘要：生命系统一方面能够对不断变化的环境做出协调反应（也称为适应），另一方面能够自我繁殖。值得注意的是，适应环境变化需要监测周围环境，而繁殖则需要监测自身。这两项任务看似独立，使用的信息来源也不同。然而，适应过程和繁殖过程都与基因组 DNA 表达的变化密不可分，而细胞则表现为一个不可分割的整体，其中看似独立的过程和机制既相互整合又相互协调。我们认为，在最基本的层面上，这种整合是由 DNA 的独特属性实现的，DNA 是一种双重编码装置，包含两种逻辑上不同类型的信息。我们回顾了不同复杂程度的生物系统，并推断这两种不同类型的 DNA 信息的相互转换代表了一种基本的自参考装置，是系统整合和协调适应反应的基础。
轻松表达的到来：对 BCI 编码脑信号的版权保护的审查
“版权法中一些最具开创性的发展是由技术变革推动的……有必要将技术与前电子时代的法律原则相协调。”1 Sweet 法官的主张——国会和司法机构必须努力将新技术与根深蒂固的法律原则相协调——是不言而喻的。事实上，在 Sweet 法官就 Matthew Bender & Co. v. West Publishing Co. 一案发表异议书的一个多世纪前，最高法院在 Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony 一案中就考虑了国会是否有宪法权利授予照片版权保护。3 米勒大法官代表全票通过了判决，他指出这个问题“并非没有困难”。4 Burrow-Giles 一案的上诉人辩称，与美国宪法第一条第 8 款相反，
在听故事中使用词语上下文语义进行 MEG 编码
大脑编码是将刺激映射到大脑活动的过程。关于功能性磁共振成像 (fMRI) 的语言大脑编码，有大量与句法和语义表征相关的文献。脑磁图 (MEG) 具有比 fMRI 更高的时间分辨率，使我们能够更精确地观察语言特征处理的时间。与 MEG 解码不同，使用自然刺激的 MEG 编码研究很少。现有的关于故事聆听的研究侧重于音素和简单的基于单词的特征，而忽略了上下文、句法和语义方面等更抽象的特征。受先前 fMRI 研究的启发，我们使用基本的句法和语义特征，以不同的上下文长度和方向（过去与将来）对 8 名听故事的受试者的数据集进行 MEG 大脑编码研究。我们发现 BERT 表示可以显著预测 MEG，但不能预测其他句法特征或词向量（例如 GloVe），这使我们能够在听觉和语言区域随时间以分布式方式对 MEG 进行编码。特别是，过去的背景对于获得显著的结果至关重要。索引术语：大脑编码、人机交互、MEG、句法、语义、上下文长度
遍布全球海洋的原核生物病毒编码的辅助代谢基因
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
深度学习用于大脑编码和解码
大脑如何表示不同的信息模式？我们能否设计一个可以自动理解用户想法的系统？我们可以通过研究功能性磁共振成像 (fMRI) 等设备的大脑记录来回答这些问题。大脑编码问题旨在根据刺激自动生成 fMRI 大脑表征。大脑解码问题是根据 fMRI 大脑表征重建刺激的逆问题。在过去的二十年里，大脑编码和解码问题都得到了详细的研究，研究这些解决方案的最大吸引力在于它们可以作为认知科学和认知神经科学基础研究的附加工具。最近，受深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉方面的有效性的启发，此类模型也已应用于神经科学。在本教程中，我们计划详细讨论不同类型的刺激表征以及流行的编码和解码架构。本教程将提供最先进的编码和解码方法的工作知识、对文献的透彻理解以及对使用深度学习进行编码/解码的优点和局限性的更好理解。能够准确预测大脑活动的编码模型在神经系统疾病的评估和诊断方面具有多种实际应用，因此也有助于设计治疗脑损伤的方法。可逆编码模型能够有条理地制定大脑解码模型，进而有助于设计脑机或脑机接口。预训练深度网络模型使用方面的最新进展使我们能够将其用作大脑解码任务的先验。深度学习模型不仅有助于提高准确性，而且还提供了跨一系列任务和领域进行解码的灵活性。