XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System背腹
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
正面、埋入和背面的比较研究......
摘要 — 由于器件尺寸不断缩小，标准单元变得越来越小，而电源线占据了可用空间的很大一部分。埋入式电源线 (BPR) 和背面电源 (BSP) 越来越受到关注，因为它们能够将标准单元高度从传统正面电源线 (FS-PR) 中的 6 轨分别降低到 5 轨和 4 轨。在本文中，我们从功率、性能和面积 (PPA) 的角度对器件、标准单元和全芯片设计级别的电源线拓扑进行了全面的比较。我们的实验表明，BPR 和 BSP 的纳米片宽度缩放分别使器件栅极电容降低了 26% 和 40%，从而在标准单元级分别将内部功率提高了 33% 和 40% 以上，在全芯片级分别将总功率下降了 24% 和 30% 以上。此外，与 FSPR 相比，BPR 可将布局缩小 7%，而 BSP 甚至可以再缩小 17%。这项研究还证明了 BPR 和 BSP 拓扑中背面供电网络 (BS-PDN) 在 IR 压降方面的优势。
依赖载荷前额叶皮层激活在两个执行任务中通过连续波近红外光谱评估，年轻人有三个认知载荷
摘要：本研究检查了行为表现的演变，主观上感知的困难和前额叶皮层的血液动力学活性是在两个不同的认知任务点击执行功能的过程中认知负荷的函数。此外，它研究了这些行为，主观和神经影像数据之间的关系。在三个认知负载条件下N-BACK和随机数生成任务的执行过程中，使用连续波功能的近红外功能近红外的近红外表格扫描了19岁的右手年轻人（18-22岁）。在腹外侧和背外侧前额叶皮层上，将四个发射极和四个受体选择固定在双侧，以记录血液动力学的变化。自我报告的量表揭示了人们所感知的困难。这项研究的发现表明，越来越多的认知负荷降低了行为表现并增加了感知的困难。与一背条件相比，随机数生成任务的三个认知载荷以及在两背和三背的参数量增加了参数。此外，在腹外侧前额叶皮层中的血液动力学活性在两项认知任务（随机数生成和N-背包任务）中的血液动力学活性在腹侧前额叶皮层中比背外侧前皮层更大。最后，结果强调了脑充氧与行为表现之间的一些联系，但没有主观上感知的困难。我们的结果表明，认知负荷会影响执行绩效和困难，并且可以使用FNIRS来指定前额叶皮层对涉及抑制和工作记忆更新的执行任务的影响。
人类前额叶皮层中空间和颜色加工的电生理解码
前额叶皮层（PFC）在目标定向的认知中起关键作用，但其代表性代码仍然是一个开放的问题，即解码技术在解散与PFC的任务相关变量方面有效。在这里，我们将正则线性判别分析应用于人类头皮脑电图数据，并能够区分智力旋转任务与具有87％解码精度的色彩感知任务。侧面PFC中的背侧和腹侧区域提供了分离这两个任务的主要特征。我们的发现表明，脑电图可以可靠地从PFC解码两个独立的任务状态，并强调PFC背或腹侧功能特定在处理Where旋转任务与哪种颜色任务时。
蛋白质的食欲驱动腹侧对齐相关的腹侧对段落区域神经活动的差异
致谢：作者承认莱斯特大学临床前研究机构生物医学服务部的帮助和支持，以提供技术支持和对实验动物的照顾。作者要感谢Vaibhav Konanur开发了用于纠正荧光痕迹的分析方法，Leon Lagnado用于初始光度法实验中使用的友善借贷设备，以及Andrew Macaskill和Andrew Macaskill进行有关分析的有用讨论。这项工作由生物技术和生物科学研究委员会资助[授予J.E.M.的BB/M007391/1。]，欧洲委员会[授予J.E.M.的GART＃631404]，Leverhulme Trust [授予＃RPG-2017-417 to J.E.M.和J.A-S。]和TromsøResearchFoundation [授予J. E. M.的19-SG-JMCC）。
奶牛场自然公园的斑点龙骨背
新加坡的大自然17：e2024093出版日期：2024年9月30日doi：10.26107/nis-2024-0093©新加坡大学新加坡大学生物多样性记录记录：在奶牛场斑点的基尔巴克（Keelback）作者），bryan_lim@nparks.gov.sg推荐引用。Alphonso LR＆Lim B（2024）生物多样性记录：奶牛场自然公园的斑点龙骨背。新加坡的自然，17：e2024093。doi：10.26107/nis-2024-0093主题：斑点龙骨背，Xenochrophis maculatus（Reptilia：squamata：squamata：colubridae：natricinae）。主题：Kelvin K. P. Lim。位置，日期和时间：新加坡岛，武吉塔马，奶牛场自然公园； 2024年6月27日；大约在1747年左右。栖息地：次生森林。观察者：Leroy Rocky Alphonso。观察：一个例子，估计在总长度上为50厘米，在柏油路路中间一动不动。在2 m以内接近时，蛇在夸张的S形运动中迅速从观察者移动到排水沟（图。1）。到达排水管旁边的叶子时，它暂时暂停并抬起头（图。2）在滑入排水口之前。
利用特定任务的深度神经网络揭示视觉皮层的功能
人类视觉皮层通过功能各异的皮层区域中的一系列分层计算实现视觉感知。在这里，我们介绍了一种人工智能驱动的方法来发现视觉皮层的功能映射。我们将人类大脑对用功能性磁共振成像 (fMRI) 测量的场景图像的反应系统地与一组经过优化以执行不同场景感知任务的多样化深度神经网络 (DNN) 相关联。我们发现 DNN 任务和大脑区域之间存在沿着腹侧和背侧视觉流的结构化映射。低级视觉任务映射到早期大脑区域，3 维场景感知任务映射到背侧流，语义任务映射到腹侧流。这种映射具有高保真度，九个关键区域中 60% 以上的可解释方差得到解释。总之，我们的结果提供了一种新颖的人类视觉皮层功能映射，并展示了计算方法的强大功能。