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钙调神经酶和HOG1的坐标作用通过细胞周期网络的多个节点介导应力响应
在暴露于环境压力源时，细胞在适应并恢复体内平衡时会瞬时阻止细胞周期。所有细胞的挑战是区分应力signal，并与细胞周期停滞协调适当的适应性反应。在这里，我们研究了磷酸酶钙调蛋白（CN）在应力反应中的作用，并证明CN激活了酵母和人类细胞中的HOG1/p38途径。在酵母中，MAPK HOG1响应几个经过良好研究的Osmossressors瞬时激活。我们表明，当应激源同时激活CN和HOG1时，CN会破坏HOG1刺激的负反馈对延长HOG1激活和细胞周期停滞周期。通过CN对HOG1的调节还有助于使多个细胞周期调节转录因子（TFS）和细胞周期调节基因表达降低。 cn依赖性G1/s基因的下调取决于HOG1的激活，而CN通过HOG1依赖性和非依赖性机制的组合使G2/M TFS失活。 这些发现表明，CN和HOG1以协调的方式起作用，以抑制细胞周期调节网络的多PLE节点。 我们的结果表明，CN和应力激活的MAPK之间的串扰有助于细胞调整其对特定压力源的适应性反应。通过CN对HOG1的调节还有助于使多个细胞周期调节转录因子（TFS）和细胞周期调节基因表达降低。cn依赖性G1/s基因的下调取决于HOG1的激活，而CN通过HOG1依赖性和非依赖性机制的组合使G2/M TFS失活。这些发现表明，CN和HOG1以协调的方式起作用，以抑制细胞周期调节网络的多PLE节点。我们的结果表明，CN和应力激活的MAPK之间的串扰有助于细胞调整其对特定压力源的适应性反应。
需要神经形态双胞胎检测拒绝...
•它可以存储任意的实数，可以在R上计算所有字段操作，即“ +”和“·”，并且可以根据关系“ <”，“>”和“ =”•BSS机器类似于Turing机器，它与所谓的磁带上的磁带相似。这是一个有限的定向图，具有与不同操作相关的五种类型的节点：输入节点，计算节点，分支节点，移位节点和输出节点
10BASE-T1S PHY 的电磁抗扰度性能
• 多点、半双工：一个发送器节点，其他节点为接收器 • 接收器分接节点的要求：最小输入阻抗 > 10 kΩ • MDI 处的终端电阻，因为终端节点 PHY 可以是接收器节点
Alpha Mesh Swc：根据脑细胞骨架描述自动生成稳健的表面网格
图 1：(a) SWC 文件的说明性示例（不是真实细胞）。从左到右，各列分别表示节点索引、神经元区室类型、x、y、z 坐标、半径和父节点索引。例如，第二个节点表示位于 [0, 0, 8] 处半径为 2 µm 的顶端树突（类型 4）部分。它连接到其父节点（第一个节点）。如果父索引为 -1，则当前节点为根节点。(b) (a) 中 SWC 文件定义的神经元骨架的可视化表示。红色 ⊗ 符号表示体细胞节点，神经突节点用红色 + 表示。长度为 l 1 , . . . , l 4 的蓝线绘制了神经元骨架。虚线以 3D 形式说明了神经元的形态。(c) 可用于连接两个连续节点的圆锥
AI-WSN：基于蜂群的到达方向估计
人工智能 (AI) 技术是无线传感器网络 (WSN) 中能源利用的最重要考虑因素。AI 通过优化传感器节点的能耗来改变工业运营。因此，它对于提高传感器节点定位精度至关重要，尤其是在不平衡或 Ad-hoc 环境中。因此，本研究的目的是提高传感器节点经常遇到障碍物或障碍物的位置的定位过程的准确性。蜂群优化 (BSO) 算法用于分割传感器节点，以提高锚节点和未知节点对之间的到达方向 (DoA) 估计的准确性。即使在存在不平衡条件的情况下，涉及三个独立蜂群的所提出的 DoA-BSO 也可以识别合理的锚节点以及排列成簇的分段节点。为了获得预期结果，目标函数的设计考虑了锚节点和未知节点对的跳数、能量和传输距离等因素。研究在大规模 WSN 中使用传感器节点对进行，以确定 DoA-BSO 的定位精度。将 DoA-BSO 与传统方法进行比较时，元启发式算法的结果表明，它显著提高了节点的准确性和分割性。
演讲稿 2024 年物理学奖
• 该技术最初受到大脑结构的启发。大脑由相互连接的神经元（或细胞）组成。 • 人工神经网络是作为计算机内部的模拟而构建的。在人工神经网络中，大脑的细胞由相互连接的节点（或点）表示。节点可以具有不同的值，例如 0 或 1，或其他类型的值。节点通过使它们之间的链接更强或更弱来相互影响。 • 训练网络使同时活跃的节点之间的链接更强，同时不活跃的节点之间的链接更弱。