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使用时间
现代神经界面允许在脑电路中访问多达一百万个神经元的活动。但是，带宽极限通常在更大的空间采样（更多通道或像素）和采样的时间频率之间创造权衡。在这里我们证明，可以通过利用神经元之间的关系来获得神经元时间序列中的时空超分辨率，该神经元嵌入了潜在的低维数量人群动力学中。我们新颖的神经网络训练策略，通过时间（SBTT）进行选择性反向传播，从而从数据中学习了潜在动力学的深层生成模型，在这些数据中，观察到的一组变量在每个时间步骤都会发生变化。由此产生的模型能够通过将观测值与学习的潜在动态相结合来推断缺失样本的活动。我们测试SBTT应用于顺序自动编码器，并证明了电生理和钙成像数据中神经种群动态的有效和更高的表征。在电生理学中，SBTT可以准确推断界面带宽较低的神经元种群动力学，从而为植入的neu-roelectronic Interfaces提供了明显的动力节省的途径。在两光子钙成像的应用中，SBTT准确地发现了神经population活性的高频时间结构，从而大大优于当前的最新技术。最后，我们证明，通过使用有限的高带宽采样对预处理动力学模型，然后使用SBTT将这些模型适应这些模型以获取稀疏采样的数据，可以进一步提高性能。
系统基因不一致是由广泛的...
摘要。系统基因组学使我们能够通过时间和估计这些信号的系统发育网络的进化过程的历史信号。来自全基因组数据的见解进一步使我们能够从基因组杂交，渗入和祖先多态性中指出对系统发育信号的贡献。在这里，我们关注这些过程如何导致响尾蛇（Crotalus and Sistrurus属）之间的系统发育不一致，该群体基于多种分子数据集和分析方法存在许多相互矛盾的系统发育假设。我们使用从几乎所有已知物种中采样的转录组产生的基因组数据来解决响尾蛇系统发育的不稳定性。这些基因组数据，通过基于联合和网络的方法进行分析，揭示了许多快速物种形成的实例，在这些实例中，各个基因树与物种树相冲突。此外，响尾蛇的进化历史主要由不完整的物种和频繁的杂交主导，这两者都可能影响了过去对系统发育的解释。我们提出了一个新的框架，其中只能根据全基因组数据和基于网络的分析方法才能理解该组的进化关系。我们的数据表明，像在响尾蛇中看到的那样，网络辐射只能在系统基础环境中才能理解，在我们尝试了解其他快速辐射物种中进化史的尝试中，需要采取类似的方法。[异常区域; crotalinae;多样化;剖宫产；渗入；系统基因学；重组。]
平面随机增长模型中的波动下限
即使经过多年对随机增长模型（如首次和最后一次渗透和定向聚合物）的研究，许多问题在技术上仍然是神秘的或遥不可及的。例如，除了保证通过时间/自由能的线性增长率的基本形状定理之外，还存在亚线性波动，其渐近性尚未建立。即使在平面设置中，对于该设置，推测图景很清晰，但一般工具远不能使其严格。这与可积模型形成鲜明对比，可积模型的波动指数只是已证明的一小部分。在本文中，我们考虑了三个广泛研究的随机增长模型：首次渗透（FPP）、最后一次渗透（LPP）和随机环境中的定向聚合物。虽然这些模型在衡量增长的方式上有所不同，但它们都拥有一个大数定律，即增长率是渐近线性的。然而，更神秘的是亚线性波动。在二维版本中，这些模型被认为属于 Kardar–Parisi–Zhang 普适性类 [30]，尤其是增长涨落的阶数为 n 1 / 3。除了 LPP 和定向聚合物具有精确可溶性的特殊情况外，严格的结果与这一目标相去甚远，在某些情况下甚至不存在。本文的目标有两个。首先，我们描述一种通用策略，用于证明随机变量序列（在定义 2.1 中明确定义）涨落阶的下界。该方法改编自第二作者最近在 [23] 中开发的技术。它很通用，因为它可以用于由独立同分布随机变量组成的各种问题，其中不对这些变量的共同分布做出任何假设。其次，我们应用该方法研究平面 FPP、LPP 和定向聚合物的生长涨落。在这三种情况下，我们都能证明 √ log n 阶波动的下限。此外，对于 FPP，我们扩展了形状
海洋古细菌的烷烃厌氧降解
本文研究了二元混合电极的电化学行为，其中包括等效量的锂离子电池活性材料，即lini 0.5 MN 0.3 CO 0.3 CO 0.2 O 0.2 O 2（NMC），LIMN 2 O 4（LMO），寿命0.35 MN 0.65 MN 0.65 PO 4（LFMP）和Lifepo 4（Lifepo 4（life testro controtro）和lif intres intros introse intros intros introse contring intring intring intring intring in actring in acting and a） Operando X射线衍射（XRD）。所有可能的50:50混合组合进行了研究，并在连续和脉冲电荷和放电过程中遵循混合组分之间的电流分布。结果表明，单个材料的电压曲线对当前分布的显着影响，每个组件的有效C率在整个电荷状态（SOC）中变化。脉冲解耦电化学测试揭示了在放松过程中混合成分之间的电荷交换，展示了“缓冲效果”，该效应也已通过时间分辨的操作数XRD实验在实际混合物中精心考虑考虑束诱导的效果的真实混合物中捕获。发现电荷转移的方向性和大小取决于组件和细胞SOC的性质，也受温度的影响。这些依赖性可以合理化，考虑到混合组成部分的热力学（电压谱）和反应动力学。这些发现有助于促进对混合电极内部动力学的理解，这是对合理设计的有价值的见解，以满足锂离子电池的多样化运营需求。
无症状颈动脉狭窄患者心脏外科手术前行颈动脉支架植入术的脑灌注变化CT测量
摘要 目的：利用 CT 灌注 (CTP) 技术在分期颈动脉支架术 (CAS) 和心脏手术期间识别脑灌注受损的无症状患者。方法和结果：这是一项前瞻性、非随机研究，研究对象为 16 名神经系统无症状患者，旨在使用 CTP 分析 CAS 前后的脑灌注。治疗前，非目标半球的平均通过时间 (MTT) 明显低于目标半球，而脑血流量 (CBF) 明显高于目标半球（分别为 4.64±1.08 s vs. 5.67±1.29 和 57.37±24.90 s vs. 48.19±13.02）。平均 dMTT（接受治疗和未接受治疗半球的 MTT 值绝对差异）从颈动脉血运重建前的 0.92±1.08 秒减少到颈动脉血运重建后的 0.04±0.30 秒（p<0.05），平均相对 CBF（接受治疗半球与未接受治疗半球的比率）从血运重建后的 0.92±0.12 增加到 1.04±0.12（p<0.05）。基于治疗前 dMTT 的亚组分析显示，50% 的 dMTT 较大的患者发生显著变化。联合手术后 30 天报告了一次短暂性脑缺血发作。结论：本研究中约 50% 的无症状患者在颈动脉支架植入后脑灌注显著改善。这表明在计划接受心脏手术的严重颈动脉疾病无症状患者中可能存在脑循环受损。
应用说明
应用说明 光子数分辨探测器 光子数分辨 (PNR) 探测器可以识别一次探测事件中到达的光子数。到目前为止，基于超导纳米线 (SNSPD) 的单光子探测器只能通过将 SNSPD 的多像素阵列连接到读出电路来分辨光子数，读出电路决定同时点击的像素数。但是，对更多像素的需求增加了系统成本，并且增加了多个光子被同一像素吸收的概率，从而减少了光子数信息。Single Quantum 最近改进了 SNSPD 的定时抖动和恢复时间。这为 PNR 提供了一种不太复杂的解决方案：仅使用一个 SNSPD，就可以通过简单的抖动测量来测量 PNR。 测量设置 同时吸收的光子数会影响 SNSPD 电读出脉冲上升沿的斜率。可以通过将 SNSPD 读出脉冲与脉冲激光源进行时间关联来提取此斜率变化。为进行此测量，使用脉冲宽度为 2.3 ps 且重复率低于 SNSPD 恢复时间 ( f rep < 1/(5 τ ) ) 的 1064 nm 脉冲激光器。脉冲激光器的波长并不重要，但脉冲宽度必须比读出脉冲的上升时间短得多，这目前将此方案限制在基于皮秒激光的实验中。激光输出被分成两根光纤。第一根光纤连接到快速光电二极管，产生起始事件。第二根光纤通过衰减器连接到 SNSPD，以降低光功率，使 SNSPD 平均吸收 μ 个光子。SNSPD 通过时间相关装置与光电二极管相关。我们使用带宽为 4 GHz 的 40 GS/s 示波器来关联 SNSPD 和光电二极管。我们的工程师可以协助您为此类测量选择合适的相关电子设备。
HACCP语句
收获和加工生牛肉产品的设施确实考虑了大肠杆菌O157：H7和指定的非O157 Shiga毒素大肠杆菌（STEC）是“收获HACCP计划中有可能发生的危险”。作为干预措施，美国和加拿大的饲养牛牛肉收割设施安装了car体洗涤，前远处的冲洗柜，卵后酸冲洗后柜和蒸汽巴氏杀菌柜。牛肉收割设施具有以下安装干预措施的组合；隐藏的car体洗涤，蒸汽真空，酸冲洗柜和蒸汽巴氏杀菌柜或热水处理。为了消除或减少可检测到的危险，Cargill已以经过验证的蒸汽巴氏杀解干预措施或经过验证的热水处理形式鉴定出热巴氏杀菌，作为牛肉癌症的关键控制点（CCP），用于牛肉cCP，CCP的CCP CCP CCP通过时间/温度监控概率来验证科学研究和内部使用。这些验证程序符合9 CFR 417和SFCR的要求。Cargill已将酸冲洗柜确定为在热巴氏灭菌之前已去除的红肉内外的经过验证的干预措施。所有CCP和控制点临界限制均以频率进行监控，以确保过程控制。此外，在包装亚主要物质之前，立即使用过氧乙酸抗菌剂。该代理人被USDA-FSI（指令7120.1）和CFIA确认为“处理辅助”，因此，对标记或将其包括在成分语句中没有任何意义。这种处理已在使用指标微生物的设施中在微生物学上得到了验证。
提高 ERP 的跨学科性能——...
脑机接口 (BCI) 是一种通过计算机为任何人提供通信渠道的系统。最初，它被提议用于帮助残疾人，但实际上已被提出更广泛的应用。然而，BCI 系统中的跨受试者识别很难脱离个体特定特征、不稳定特征和环境特定特征，这也使得开发高可靠性和高稳定性的 BCI 系统变得困难。快速序列视觉呈现 (RSVP) 是最新的拼写器之一，具有干净、统一的背景和单一刺激，可以唤起个体差异较小的事件相关电位 (ERP) 模式。为了建立一个允许新用户直接使用的 BCI 系统而无需校准或校准时间更短，RSVP 被用作诱发范式，然后提出了相关分析等级 (CAR) 算法来改进跨个体分类并同时使用尽可能少的训练数据。58 名受试者参加了实验。闪光刺激时间为200 ms,关闭时间为100 ms,通过时间将P300成分锁定在目标表征上。结果发现,与矩阵范式相比,RSVP能在被试间诱发更多相似的ERP模式。然后对每两个平均ERP波形计算并统计夹角余弦,矩阵范式下所有被试的平均匹配数为6,而RSVP范式在阈值设为0.5时平均匹配数范围为20,是矩阵范式的3倍多,定量表明RSVP范式诱发的ERP波形产生的个体差异更小,更有利于跨被试分类。还计算了 RSVP 和矩阵范式的信息传输速率 (ITR)，RSVP 范式的平均 ITR 为 43.18 比特/分钟，比矩阵范式高 13%。然后，计算了受试者工作特征 (ROC) 曲线值，并使用所提出的 CAR 算法和传统随机选择进行了比较。结果表明，所提出的 CAR 的性能明显优于传统随机选择，并获得了最佳的 AUC 值
莫哈韦沙漠中的火和入侵物种对土壤种子库社区的均质化
土壤种子库通过时间存储效应和发芽池的功能来帮助维持物种多样性，这些池可以优化不同的环境条件。这些特征促进了本地植物群落的持久性，但是非本地物种的骚乱和相关的入侵等干扰会破坏这些储量，从而从根本上改变继任轨迹。在沙漠中尤其如此，在沙漠中，本地植物群落不太适应火灾。虽然对沙漠植物社区的影响并不少见，但有关生物库的短期和长期影响的信息较少。为了更好地了解沙漠种子库的火灾和入侵物种的影响，我们调查了土壤种子库的生物多样性，从1972年至2010年之间在北美莫哈韦（Mojave）的沙漠生态区之间燃烧的30种野生鱼类生物多样性。我们评估了FIFEREMIMES的特征（频率，燃烧和燃烧严重程度）如何与气候和侵入性植物相互作用，以A - ，B-和G-多样性的量度相互作用。由于B-多样性是对社区变异性的直接度量，并且揭示了有关生物多样性损失的重要信息，因此我们进一步研究了B多样性的嵌套和离职组成部分。平均烧伤位置的A-和G多样性通常高于未燃烧的参考地点，但是单个的变量对种子库多样性的模式几乎没有影响。燃烧的区域种子库倾向于由非母体入侵物种（主要是两种草）（Bromus Rubens，Bromus tectorum）和一个入侵型福布（Cicutarium）主导。我们观察到的最引人注目的模式是在A-，B-和G多样性中的集体急剧下降，其侵入性物种优势增加，表明种子库社区的均质化，并在结束后具有侵入性物种的殖民化。均质化的证据得到了降低和燃烧区域的嵌套增加的进一步支持。我们的发现强调了诸如植物入侵之类的生物学过程如何与火灾的干扰相结合，以改变沙漠生态系统中种子库组成和多样性的模式。
最初发表于：托马斯的Bohnstingl；苏里纳（Surina），安贾（Anja）； Fabre，Maxime； Demirag，Yigit；夏洛特的弗伦克尔； Payvand，Melika； Indiveri，Giacomo；裤子
摘要 - 急流尖峰神经网络（SNN）的灵感来自生物神经系统的工作原理，这些原理提供了独特的时间动态和基于事件的处理。最近，通过时间（BPTT）算法的错误反向传播已成功地训练了局部的SNN，其性能与复杂任务上的人工神经网络（ANN）相当。但是，BPTT对SNN的在线学习方案有严重的局限性，在该场景中，需要网络同时处理和从传入数据中学习。特别是，当BPTT分开推理和更新阶段时，它将需要存储所有神经元状态以及时计算重量更新。要解决这些基本问题，需要替代信贷分配计划。在这种情况下，SNN的神经形态硬件（NMHW）实现可以极大地利用内存计算（IMC）概念，这些概念（IMC）概念遵循记忆和处理的脑启发性搭配，进一步增强了他们的能量效率。在这项工作中，我们利用了与IMC兼容的生物学启发的本地和在线培训算法，该算法近似于BPTT，E-Prop，并提出了一种支持使用NMHW的经常性SNN推理和培训的方法。为此，我们将SNN权重嵌入了使用相位变更内存（PCM）设备的内存计算NMHW上，并将其集成到硬件中的训练设置中。索引术语 - 在线培训，尖峰神经网络，神经形态硬件，内存计算，相位变化内存我们使用基于PCM的仿真框架和由256x256 PCM Crossbar阵列的14NM CMOS技术制造的内存内计算核心组成的NMHW开发了模拟设备的精确度和瑕疵的方法。我们证明，即使对4位精确度也是强大的，并实现了32位实现的竞争性能，同时为SNN提供了在线培训功能，并利用了NMHW的加速收益。