摘要植物层或植物叶表面代表了一个大小相当大的微生物生态系统,具有非凡的生物多样性和巨大的潜力,可在生物技术,农业,医学和其他地方发现新产品,工具和应用。这种迷你审查强调了植物圈的应用微生物学是一种原始的研究领域,该领域与基因,基因产物,自然化合物和特征有关,这些基因,自然化合物和特征是浮力层特异性适应和服务,这些适应和服务具有当前或未来创新的商业和经济价值。的例子包括植物生长和抑制疾病的植物杆菌,支持人类健康的益生菌和发酵食品,以及对空气生污染物,残留农药或塑料造成叶面污染的微生物。腓骨微生物可将植物生物量转化为堆肥,可再生能量,动物饲料或纤维。他们生产食品,例如增稠剂和糖替代品,工业级生物表面活性剂,新型抗生素和癌症药物,以及用作食品添加剂或冷冻剂的酶。此外,基于DNA序列的基于叶片相关的微生物群落的新发展允许在食品安全和保障的背景下进行监视方法,例如,在叶状蔬菜上检测到肠道蔬菜,预测植物性疾病暴发,并拦截植物疾病爆发,并拦截植物性植物病原体和对国内交易商品的病原体和病虫。
类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
完整作者名单:Vandenbulcke、Mathieu;鲁汶大学,神经科学系,精神病学部,鲁汶脑和情感实验室 (BELL) Van de Vliet,Laura;鲁汶大学,神经科学 孙嘉泽;鲁汶大学,神经科学 黄云安; KU Leuven,鲁汶脑研究所,神经科学系,神经精神病学 Van Den Bossche,Maarten;鲁汶大学,神经科学 Sunaert,Stefan;鲁汶大学医院放射科 Peeters,Ronald;鲁汶大学医院放射科朱琪;鲁汶大学神经科学系 Vanduffel,Wim;哈佛医学院放射学;吉隆坡,实验室。神经生理学和心理生理学,神经科学 de Gelder,Beatrice;马斯特里赫特大学心理学与神经科学系 De Winter,Francois-Laurent;鲁汶天主教大学,鲁汶脑研究所,神经科学系,神经精神病学 Van den Stock,Jan;鲁汶天主教大学,鲁汶脑研究所,神经科学系,神经精神病学
尽管有希望取得的进步,但耐药性癫痫(DRE)的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果,而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤,在这里,我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG(IEEG)反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据,我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致,从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型,并且对数据有限。此外,几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式,从而刺激直接影响致动位点和附近地区(≲20mm),会影响中距离区域(20〜100mm)通过网络相互作用,几乎无法达到远端区域(≳100mm)。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性,这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。
摘要。本文提出了一种新的贝叶斯回归实现,该回归具有标量协变量的多维数组(张量)响应。最近,各个学科中出现了复杂的数据集,迫切需要设计具有张量值响应的回归模型。本文考虑了一种这样的应用,即在存在张量值大脑图像和标量预测因子的情况下,在 fMRI 实验中检测神经元激活。此应用的总体目标是识别由外部刺激激活的大脑空间区域(体素)。在此类应用和相关应用中,我们建议将所有细胞(或大脑激活研究中的体素)的响应一起回归为标量预测因子的张量响应,以考虑张量响应中固有的结构信息。为了估计具有适当细胞特定收缩的模型参数,我们提出了一种新的张量结构化回归系数多向断棍收缩先验分布,从而能够识别与预测因子相关的细胞。本文的主要创新之处在于,当细胞数量增长速度快于样本大小时,对张量响应回归中提出的收缩先验的收缩特性进行了理论研究。具体而言,在温和的假设下,张量回归系数的估计值在 L2 意义上逐渐集中在真实稀疏张量周围。各种模拟研究和脑激活数据分析从经验上验证了所提出的模型在细胞级参数估计和推断方面的良好性能。
dm是一种慢性疾病,其中血液中的葡萄糖水平升高,因为人体无法产生或产生胰岛素,或者身体无法有效使用胰岛素。根据国际糖尿病联合会(IDF)组织的数据,据估计,2019年,世界上有4.63亿人患有糖尿病(DM)的20-79岁年龄段,或相当于20-79岁的总人口中的9.3人。根据国际糖尿病联合会(2019年),印度尼西亚有1070万DM患者。樱桃叶可以用作非药物疗法的科学替代品,樱桃叶含量含量降低血糖水平,因为该植物含有类黄酮化合物,单宁,皂苷和生物碱,可降低血糖水平。这项研究的目的是确定沸水对樱桃叶的作用,以降低中部Tapanuli Sarudik健康中心工作区域中2型糖尿病的血糖水平。在这项研究中,在Puskesmas Sarudik Tapanuli Tengah的工作区域中患有2型DM的人,有目的的抽样技术多达30人。h DM患者的P值为0.000 <0.05,T值为6.723,在给予樱桃叶水汤剂之前和之后的平均值,这意味着在给予樱桃叶的沸水后,DM患者的血糖水平降低。
此过程允许缝隙在晶体结构内移动。充当空缺(空位) +Q(孔,空,空心)的粒子。孔密度由(Houles/cm 3)图标表示。如上所述,每个断裂键形成两个负载颗粒:1个电子和1个孔。原始(未加成的,“固有”)变为硅的n = n i =,电子和孔密度的产物
p-Typi半导体在电导率带中的电子很少。n型半导体在价值带中的孔很少。p型:多数(多数)是少数载体。n型:电子是多数(多数)是少数载体。
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .