XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络动态
通过任务组织复发网络动态 -
生物系统面临需要持续学习的动态环境。尚不清楚这些系统如何平衡学习和鲁棒性的灵活性之间的张力。在没有灾难性干扰的情况下，持续学习也是机器学习中的一个具有挑战性的问题。在这里，我们制定了一种新颖的学习规则，旨在最大程度地减少经常性网络中依次学习的任务之间的干扰。我们的学习规则保留了用于以前学习的任务的活动定义子空间内的网络动态。它鼓励与新任务相关的动态，这些动态可能会探索正交子空间，并允许在可能的情况下重复使用先前建立的动力学主题。采用神经科学中使用的一组任务，我们证明了我们的方法成功消除了灾难性的干扰，并比以前的持续学习算法提供了实质性的改进。使用动力学系统分析，我们表明使用我们的方法训练的网络可以重复使用相似任务的类似动态结构。共享计算的这种可能性允许在顺序训练期间更快地学习。最后，我们确定在依次训练任务与同时训练任务时出现的组织差异。
用嵌入式列液晶网络动态可调的光腔
引起了人们对不对称的Fabry -Pérot（FP）腔的重新兴趣，也称为Gires -Tournois谐振器。它们由一个光学厚和一个具有光学薄的金属镜来构成，光可以进入结构。这些光学元素以其在共鸣和增强所选波长上的光与肌电相互作用方面的易用性和有效性而闻名。[4,6,7]在FP谐振器中实现动态调谐的一般策略是，通常通过动态可调的材料（例如graphene）替换镜子之间通常位于镜子之间的被动绝缘体，[11-13]相位变化镁，[14]通过电流聚合物[14]通过（15]液晶（LCS）[16-18] [16-18] [16-18] [16-18] [16-18] [16-18][22]几项作品表明，在腔体中掺入的吲哚丁基氧化物的电控阳性促进了光吸收[12,19]的控制及其在中边缘[20]和近膜中的反射阶段。[21]其他研究利用了氧化氧化物[23]和聚合物[24-26]，其纳米结构可调节所得的反射颜色。研究人员表明，掺杂危险的氧化锌[27]和氧化铝[28]的光学泵送允许在亚皮秒级方向上进行超快调节腔共振。也可以通过轻压以非惯性方式来实现[29]液体电解质中纳米颗粒的自组装[30]和相可可的元摩擦剂。[31]为了降低制造复杂性，多种响应材料
脑网络动态指纹对数据异质性具有弹性
为了揭示在成熟的大规模神经活动网络之间自发游离思维的机制，揭示静息状态下大脑的动态至关重要 [31, 12, 2]。超大型神经影像数据集 [19, 47] 的建立，使将大脑动态的时空组织表征为活动网络变得十分有益，例如人类连接组计划 (HCP) [32, 38]、英国生物库 [36]，以及在神经退行性疾病领域中的阿尔茨海默病神经影像计划 [21]。然而，仍然迫切需要评估物理参数或扫描方案的差异对功能性磁共振成像 (fMRI) 记录质量的影响 [30, 5, 3]。事实上，研究表明成像序列会受到不同部位差异的影响，例如扫描仪随时间推移的漂移、维护程序和其他因素 [3]。特别是，多部位协调仍然是一个悬而未决的问题 [1, 30, 14, 3, 5, 43]，最近只有少数研究过不同部位静息态 fMRI 数据的变化 [13, 22, 29, 18]。尽管人们对多部位数据固有的复杂性越来越感兴趣，但这条研究路线仍处于起步阶段（第一篇出版物发表于 2013 年 [44]）。有趣的是，尽管大脑是一个动态系统，但大多数研究都依赖于功能连接，据我们所知，还没有人尝试从动态模型的角度探索这些问题。数据驱动的动态模型是分析大脑活动时空组织的一个有前途且强大的工具 [27, 4, 40]。这些模型使我们能够利用大型数据集中包含的大量虚假信息 [39, 23]，捕捉大脑活动的层次结构 [42]，增强脑机接口 [25, 24]，甚至可以用于临床环境 [28, 34, 9]。然而，多站点数据采集中不同因素对推断和识别大脑活动的影响
机器学习可解释性方法来描述癫痫中的脑网络动态
摘要 机器学习 (ML) 算法在广泛的生物医学应用中的快速应用凸显了信任问题以及对 ML 算法生成的结果缺乏理解。最近的研究集中于开发可解释的 ML 模型并制定透明度和道德使用指南，确保机器学习以负责任的方式融入医疗保健领域。在本研究中，我们证明了 ML 可解释性方法的有效性，可为癫痫症（一种影响全球超过 6000 万人的严重神经系统疾病）的大脑网络相互作用动态提供重要见解。使用来自 16 名患者的高分辨率颅内脑电图 (EEG) 记录，我们开发了高精度 ML 模型，将这些大脑活动记录分为癫痫发作或非癫痫发作类别，然后执行一项更复杂的任务，即描绘出癫痫发作发展到大脑不同部位的不同阶段，作为一项多类别分类任务。我们对高精度 ML 模型应用了三种不同类型的可解释性方法，以了解不同类别的大脑交互模式（包括多焦点交互）的相对贡献，这些模式在区分大脑的不同状态方面发挥着重要作用。本研究结果首次证明，事后可解释性方法使我们能够理解 ML 算法生成给定结果集的原因以及输入值的变化如何影响 ML 算法的准确性。特别是，我们在本研究中表明，可解释性方法可用于识别对癫痫发作事件有重大影响的大脑区域和交互模式。本研究结果强调了在异常脑网络研究和更广泛的生物医学研究领域中集成实施 ML 算法和可解释性方法的重要性。
基于模糊的无线体域网络动态时隙分配
摘要：随着网络、信息和通信技术的进步，无线体域网 (WBAN) 在医疗和非医疗应用领域越来越受欢迎。实时患者监测应用会在短时间内生成周期性数据。在生命攸关的应用中，数据可能会突发。因此，系统需要一种可靠的节能通信技术，该技术具有有限的延迟。在这种情况下，媒体访问控制标准中的固定时隙分配会导致系统性能低下。本文讨论了实时远程患者监测系统的雾辅助网络中的动态时隙分配方案。雾计算是云计算范式的扩展版本，适用于可靠、延迟敏感的生命攸关应用。此外，为了提高网络性能，提出了一种节能的最小成本父选择算法来路由数据包。动态时隙分配使用模糊逻辑，输入变量为能量比、缓冲比和数据包到达率。动态时隙分配消除了时隙浪费和网络中的过度延迟，并为网络带来了高可靠性和最大通道利用率。与传统 IEEE 相比，所提方案的有效性在数据包传送率、平均端到端延迟和平均能耗方面得到了证明
基因组网络动态重新布线的自发，条形码转座系统
在细菌中，天然转座子动员可以驱动自适应基因组重排。在这里，我们以这种能力为基础，并开发了一个可诱导的，自传播的转座子平台，用于整个基因组诱变和细菌中基因网络的动态重新布线。我们首先使用该平台研究转座子功能对平行大肠杆菌种群进化对各种碳源利用和抗生素耐药性表型的影响。然后，我们开发了一个模块化，组合装配管道，用于用合成或内源基因调节元素（例如，诱导型启动子）以及DNA条形码的转座子功能化。我们可以在交替的碳源上进行平行的发展，并证明了诱导性，多基因表型的出现，并且可以持续地跟踪条形码的转座子的易于性，以识别基因网络的致病性重新旋转。这项工作建立了一个合成的转座子平台，可用于优化工业和治疗应用的菌株，例如，通过重新布置基因网络来改善各种原料的增长，并有助于解决有关已雕刻出了极端基因网络的动态过程的基本问题。
破坏了出生的儿童的静止状态脑网络动态极端早产
发育中的大脑必须适应极其早产（EPT）出生后的环境和内在侮辱。正在进行的成熟过程最大程度地适合环境，这可以为神经发育失败提供底物。静止状态功能磁共振成像用于扫描33名出生的EPT儿童，胎龄<27周，在10岁时进行了26个完美控制。我们研究了大脑区域传播神经信息（固有点火）及其跨时间的可变性（节点 - 测素）的能力。该框架是针对背部注意网络（DAN），Frontoparietal，默认模式网络（DMN）以及显着性，边缘，视觉和体感网络计算的。与对照组相比，EPT组在DMN和DAN中显示出固有的点火降低，并且在DMN，DAN和显着性网络中降低了淋巴结量。两组的固有点火和节点 - 渗透率值与12岁的认知性能相关，但在调整后仅在术语组中存活。早产扰乱了3个核心高级网络中休息的功能性脑组织的签名：DMN，显着性和DAN。在EPT诞生后识别脆弱的静止状态网络可能会导致旨在重新平衡大脑功能的干预措施。
网络安全的博弈论方法
作者：H Tavafoghi · 被引用 6 次 — Teneketzis。一种用于大规模网络动态防御的 pomdp 方法。IEEE 信息取证与安全交易，13(10)：...
CMDA主要需求生物科学选择
Biol/SYSB选修词包括以下内容：SYSB 3035基因组学和生物信息学（4个学分）SYSB 3036基因组学和生物信息学（4个学分）SYSB 3115网络动态和细胞生理学和细胞生理学（4个学分）生态生物学4134进化遗传学生物学4564传染病生态生物学生物学4624微生物遗传学生物学4664病毒学生物学4874癌症生物学