从大脑活动中解码图像一直是一个挑战。由于深度学习的发展,有可用的工具来解决这个问题。解码图像旨在将神经脉冲序列映射到低级视觉特征和高级语义信息空间。最近,有一些从脉冲序列解码的研究,然而,这些研究较少关注神经科学的基础,很少有研究将感受野合并到视觉图像重建中。在本文中,我们提出了一种具有生物特性的深度学习神经网络架构,从脉冲序列重建视觉图像。据我们所知,我们首次实现了一种将感受野属性矩阵集成到损失函数中的方法。我们的模型是一个从神经脉冲序列到图像的端到端解码器。我们不仅将 Gabor 滤波器合并到用于生成图像的自动编码器中,还提出了具有感受野特性的损失函数。我们在两个数据集上评估了我们的解码器,这两个数据集包含猕猴初级视觉皮层神经脉冲和蝾螈视网膜神经节细胞 (RGC) 脉冲。我们的结果表明,我们的方法可以有效地结合感受野特征来重建图像,为基于神经信息的视觉重建提供了一种新方法。
摘要背景:小脑皮层负责协调运动、适应特殊条件并参与存储记忆。该皮层会经历与年龄相关的病理变化,表现为皮层厚度下降、神经元丢失(特别是浦肯野细胞)、星形胶质细胞肥大和增生以及氧化状态改变。这些变化是导致各种老年病的原因。本研究旨在评估小脑浦肯野细胞和星形胶质细胞的组织学变化,并确定白化大鼠中丙二醛 (MDA) 和谷胱甘肽 (GSH) 与年龄的关系,并找出细胞变化与氧化状态之间的可能相关性。方法:处死两组白化大鼠(3-6个月和22-26个月),切除小脑,分成三部分。第1部分
本文介绍了一种光伏 (PV) 储能系统的综合设计和控制策略。该系统由一个 2kW 光伏系统、两个转换器电路、一个 6 欧姆的电阻负载和一个集成直流总线的锂离子电池存储组成,为电阻负载提供恒定功率。该方案提供了两种转换器拓扑,一种是升压转换器,另一种是 DC/DC 双向转换器。升压转换器直接串联连接到 PV 阵列,而双向 DC/DC 转换器 (BDC) 连接到电池。升压转换器用于调节 PV 阵列的最大功率点跟踪 (MPPT)。双向控制器的闭环控制采用 Takagi-Sugeno 模糊 (TS-Fuzzy) 控制器来实现,以调节电池充电和放电功率流。所提出的方案提供了良好的直流总线电压稳定性。给出了所提出的控制方案在 MATLAB/Simulink 下的仿真结果,并与比例积分 (PI) 控制器进行了比较。在实时数字模拟器(RTDS)上验证了MATLAB获得的仿真结果。
西伯利亚野黑麦 (Elymus sibiricus L.) 是一种异源四倍体物种,是一种原产于温带地区的潜在优质多年生牧草作物。我们利用代表 10 个重复序列的荧光结合寡核苷酸,包括 6 个微卫星重复序列、2 个卫星重复序列和 2 个核糖体 DNA,通过连续荧光原位杂交和基因组原位杂交分析来表征 E . sibiricus 染色体。我们的结果表明,微卫星重复序列 ( AAG ) 10 或 ( AGG ) 10 、卫星重复序列 pAs1 和 pSc119.2 以及核糖体 5S rDNA 和 45S rDNA 是唯一染色体的特异性标记。通过进一步的多态性筛选,在不同 E .西伯利亚小麦品种的基因组多态性分析采用 (AAG) 10、Oligo-pAs1 和 Oligo-pSc119.2 探针混合物。不同基因组和不同个体染色体之间的染色体多态性各不相同。特别是在种群内和种群间鉴定出 H 基因组中两种不同形式的 E 染色体。本文讨论了这些结果对西伯利亚小麦基因组研究和育种的意义,以及改进基于荧光原位杂交的核型分析的新方法。
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13:30-14:20 北野宏明,系统生物学研究所所长,冲绳科学技术研究生院教授,山口大学医学院客座教授 “诺贝尔图灵挑战赛:打造科学发现的引擎”
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