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World File Search System网络结构
行为灵活性与猕猴额叶皮质网络结构和功能的变化有关 Sallet, J.; Noon
1 威康综合神经影像中心，牛津大学实验心理学系，英国牛津，2 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，法国布隆，3 威康综合神经影像中心，脑功能磁共振成像中心 (FMRIB)，牛津大学临床神经科学系纳菲尔德，约翰拉德克利夫医院，英国牛津，4 国家心理健康研究所，马格努森临床中心，美国马里兰州贝塞斯达，5 麦戈文脑研究所和麻省理工学院脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥，6 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津，7 奥托冯格里克大学，德国马格德堡，8 莱布尼茨研究所fuèr 神经生物学，马格德堡，德国，9 Donders 脑、认知和行为研究所，奈梅亨拉德堡德大学，奈梅亨，荷兰
纳米纤维素纸半导体，具有3D网络结构及其纳米– Micro – Macro Trans尺度设计
摘要：用3D网络结构将纳米材料进行半导体表现出各种引人入胜的特性，例如电导，高渗透率和较大的表面积，这对吸附，分离和感应应用是有益的。然而，对这些材料的研究基本上受到其结构设计和电导率可调节性的跨量表有限的限制。为了克服这一挑战，提出了具有3D网络结构的热解纤维素纳米纤维纸（CNP）半导体。它的纳米 - 微型 - 宏反式尺度结构设计是通过结合碘介导的形态的延伸热解的结合以及在空间控制的纳米纤维纤维分散和造纸技术的空间干燥的结合，例如微型，牛皮纸，折纸，野生型和kirigami。通过温度控制的CNP的进行性进行性热解，从绝缘（1012Ωcm）到准金属（10-2Ωcm），通过温度控制的进行性渐进式热解（10-2Ωcm）广泛而系统地调节了该半导体的电传导，这超出了其他先前报道的Nananomeartials与3D网络。热解的CNP半导体不仅为从水蒸气选择传感器到酶促生物燃料电池电极的应用提供了可量身定制的功能，而且还提供了宏观设备配置的可伸缩和可穿戴应用的可设计性。这项研究提供了一种在结构和功能上设计的半导体纳米材料和全纳米纤维素半导体技术的途径。关键字：纳米纤维素，半导体，跨尺度结构设计，可调电性能，纸电子，定制的3D网络结构C
通过构建三维取向碳纤维与BN网络结构制备高导热环氧复合材料
近年来随着研究的深入,高导热复合材料多是通过构建三维网络结构来获得的。14,36制备三维CF骨架的常用方法有简单的共混法、37,38化学气相沉积法(CVD)、39电泳沉积法、40,41静电锁定法42-44和冷冻干燥取向法45,46然而在共混工艺和CVD作用下,CF细丝通常随机、无序地分布在前驱体基体中。具有无取向CF结构的复合材料不易实现连续的热传输路径。为了构建连续的导热网络结构,提高CF的取向度已被证明是一种有效的手段。13众所周知
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
从非参数方法到深神经网络
图2：NNME的神经网络结构。输入为w和y，输出是估计的回归函数f✓（x）。左绿色块是一个编码器，它由几个具有Relu激活函数的完全连接的层组成，最后一层具有线性函数；编码器的输出是提案分布的参数。右绿色块是一个解码器，它的网络结构与编码器相同；输入是x的随机样本，输出是f✓（x）的估计值。顶部的绿色块是另一个解码器，它由标准化流量的几个耦合层组成；输入是x的随机样品，输出是估计的x的先前密度。
空间平滑对功能脑网络组级差异的影响
空间平滑是一种预处理工具，常用于减少功能性磁共振成像 (fMRI) 数据中的噪声量。然而，众所周知，平滑会以不良方式影响个体受试者的功能性脑网络分析结果。在这里，我们研究了空间平滑如何影响受试者组之间观察到的脑网络结构差异。使用来自两个临床人群和健康对照者的 fMRI 数据，我们表明，组间网络结构差异在很大程度上取决于预处理过程中应用的空间平滑量。最佳空间平滑水平很难定义，可能取决于一组分析参数。因此，我们建议仅在仔细考虑后才应用空间平滑。
长摩根的关联学习解释了人类对听觉序列中统计和网络结构的敏感性
网络是捕获世界复杂性的有用数学工具。在先前的行为研究中，我们表明人类成年人对听觉序列的高级网络结构敏感，即使在提供了全部信息。基于与相邻元素和非附近元素之间的过渡概率与内存衰减之间的过渡概率的集成，最好通过与关联学习原理兼容的数学模型来解释其性能。在本研究中，我们通过磁脑电图（MEG）探讨了该假设的神经相关性。参与者（n = 23，16位女性）被动地听取了在稀疏的社区网络结构中组织的色调序列，其中包括两个社区。在大脑对具有相似过渡概率的音调过渡的反应中观察到了早期差异（〜150 ms），但在社区内或之间发生了 - 发生。此结果意味着序列结构的快速自动编码。使用时间分辨解码，我们估计了每种音调表示的持续时间和重叠。解码性能表现出指数衰减，从而在连续音调的表示之间显着重叠。基于这种扩展的衰减预示，我们估计了每个过渡的长摩根关联学习新颖性指数，并发现该度量与MEG信号的相关性。总体而言，我们的研究阐明了人类对网络结构敏感性的神经机制，并突出了HEBBIAN样机制在支持各种时间尺度学习中的潜在作用。
2 imatch +项目最终摘要
通过绿色电气化实现弹性系统和社会需要跨学科的研究。一方面，这种新兴系统提供了相当大的弹性优势，因为它使用了国内可用的可再生资源，并将具有将有效的大规模基础设施与小规模分散化的结构结合在一起的网络结构。另一方面，这种网络结构发生了新的漏洞（i）主要的能源载体，因为电力，运输，供暖和行业与电力相互联系，因此能源载体的主要能源载体； （ii）跨境电力互连器，随着风和太阳能的可变输出发电的增加，使用较大面积的资产更有效地平衡； （iii）网络攻击，随着系统的高度数据并依赖于系统； （iv）新的能源地缘政治，在其中竞争关键和战略矿物质和金属，进入技术和市场的竞争，以及与商机共存的一般国际秩序。
在重症监护中进行：一项物理模拟研究
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，并具有新颖的信息和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法 - 策划机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量的Cusmom feed，但用户对它们的吸收似乎有限。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左心中心的新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突有关的观点来发现重要的基于问题的差异。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，而主张的人数也有所增加。我们结论是，蓝军（对于所有新颖的特征）的网络结构与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。