导致门诊就诊,发病率为每1000人390.51(3)。腰痛的高风险因素包括需要身体劳累,与身体健康状况共存,吸烟和肥胖的职业(4)。腰痛可以按照症状的持续时间进行分类。慢性下腰痛,疼痛持续了六个月以上,通常是由于85%的病例中的非特异性原因引起的(5)。其他原因包括腰椎变性,椎间盘疾病,腰椎骨折,脊柱感染和癌症(6)。患者的慢性疼痛会导致感觉运动控制障碍(7),例如核心和深背部肌肉的激活延迟激活以及表面背部肌肉的过度激活。,即使在初次缓解后,这也会引起反复的疼痛,因为潜在的运动控制问题持续存在,使疼痛慢性(8)。研究表明,周围神经系统感知的改变,例如联合本体感受(9)和疼痛阈值增加(10),可能会导致脑神经可塑性的变化。因此,刺激适当神经元控制的治疗
摘要电生理学对于记录神经活动而言已证明是无价的,而神经偶像的发展探针显着增加了记录的神经元的数量。这些探针通常是急性植入的,但是急性记录不能在自由移动的动物中进行,并且无法在几天内跟踪记录的神经元。要研究诸如导航,学习和记忆形成之类的关键行为,必须长期植入探针。理想的慢性植入物应(1)允许神经元稳定记录数周; (2)允许在露天后重复使用探针; (3)足够轻便用于小鼠。在这里,我们介绍了“ Apollo植入物”,这是一种符合这些条件的开源和可编辑的设备,可容纳多达两个Neuropixels 1.0或2.0探针。植入物包含一个“有效载荷”模块,该模块附加到探测器上并可以回收,以及一个固定在头骨上的“对接”模块。设计是可调的,可以轻松更改探针,插入角度和插入深度之间的距离。我们在头部固定小鼠中进行了八个实验室,自由移动的小鼠和自由移动的大鼠测试了植入物。即使在相同探针的重复植入后,在几天内记录的神经元数量也是稳定的。Apollo植入物为可重复使用的慢性神经偶像记录提供了便宜,轻巧且灵活的解决方案。
摘要#1875257 Sarah B Kingan 1、Guilherme De Sena Brandine 1、Jocelyne Bruand 1、Jeff Zhou 1、Valeriya Gaysinskaya 1、Janet Aiyedun 1、Julian Rocha 1、Duncan Kilburn 1、Egor Dolzhenko 1、Zoi Kontogeorgiou 2、Anita Szabo 3, Christina Zarouchlioti 3, Robert Thaenert 4, Pilar Alvarez Jerez 5, Kimberley Billingsley 5, Sonia Lameiras 6, Sylvain Baulande 6, Alice Davidson 3, Georgios Koutsis 7, Georgia Karadima 2, Stéphanie Tomé 8, Michael A Eberle 1 1. Pacific Biosciences (PacBio),门洛帕克,美国、2. 雅典国立卡波迪斯特里安大学,第一神经病学系,希腊雅典,3. 伦敦大学学院,眼科研究所,英国,4. Quest Diagnostics,马尔伯勒,美国,5. 美国国立卫生研究院,阿尔茨海默病和相关痴呆症中心,国家老龄化研究所,贝塞斯达,美国,6. 居里研究所,PSL 研究大学,ICGex 下一代测序平台,法国巴黎,7. 雅典国立卡波迪斯特里安大学,神经遗传学科,第一神经病学系,Eginition 医院,医学院,希腊雅典 8. 索邦大学,法国国家健康与医学研究院,肌肉学研究所,肌肉学研究中心,法国巴黎
图像介绍是一种有前途但具有挑战性的方法,它填充了图像中巨大的自由形式空白区域。最近的大多数论文都集中于将蒙面的图像分成2个有效和无效元素的矩阵,从而使系统更加复杂。本文提出了一种名为Reconv的新型算法,该算法使用重复的标准卷积操作,该操作以相同的方式处理图像的有效元素和无效元素。我们建议的方法的结果重新配置,表明,与较早的方法相比,我们的系统产生的输出更适合于现实世界应用。在药物和酒精成瘾治疗和研究的背景下,该技术提供了几种独特而新兴的应用,例如治疗性视觉刺激修饰。介绍技术可以填补与成瘾相关图像中缺少的数据,例如损坏的MRI扫描或不完整的调查响应,从而增强了成瘾研究中使用的机器学习模型的预测能力。对两种数据集类型的广泛比较研究验证了我们的方法。使用PSNR,SSIM和FID等不同措施评估了建议策略的有效性。结果表明,与现有的现代方法相比,我们建议的方法在性能方面表现出色。
摘要 - 函数-AS-A-Service(FAAS)引入了一个轻巧的,基于功能的云执行模型,该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商(CSP)提供了近乎无限的功能弹性,但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值(例如CPU或内存)来确定和调整所需的功能实例或资源,称为自动化,以应对需求和性能。但是,阈值配置需要专家知识,历史数据或对环境的完整视图,从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习(RL)算法被证明有益于分析复杂的云环境,并导致适应性的政策,从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰,并且可见度有限,使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成,并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程(POMDP)。因此,在本文中,我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂,并将其与无模型近端策略优化(PPO)算法进行比较。我们探讨了长期术语内存(LSTM)网络与最先进的PPO算法的集成,以发现在我们的实验和评估设置下,经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为,基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18%,功能执行13%,占8.4%的功能实例。
摘要:本文研究了连续凸优化制导与鲁棒结构化 H ∞ 控制的耦合,用于可重复使用运载火箭 (RLV) 的下降和精确着陆。更具体地说,该制导和控制 (G&C) 系统预计将集成到非线性六自由度 RLV 控制动力学模拟器中,该模拟器涵盖配备推力矢量控制系统和可操纵平面翼的第一级火箭的气动和动力下降阶段,直到垂直着陆。进行了成本函数策略分析,以找出最有效的闭环实现方法,其中包括鲁棒控制系统和所涉及的运载火箭飞行力学。此外,还详细介绍了通过结构化 H ∞ 进行控制器合成。后者是在下降轨迹的不同点使用比例-积分-微分 (PID) 类结构构建的,并对姿态角、速率和横向体速度进行反馈。通过上述模拟器的线性分析和非线性情况验证了该架构,并通过在正常条件下以及存在扰动的情况下与基线系统比较性能和稳健性来验证 G&C 方法。总体结果表明,所提出的 G&C 系统是可重复使用发射器真实下降飞行和精确着陆阶段的相关候选系统。
在光发射的一步模型中报告了一种用于角度分辨光发射光谱(ARPES)计算的多功能方法。初始状态是使用投影仪调节波(PAW)方法从重复slab计算获得的。arpes最终状态是通过将正能量的重复标记特征状态与满足时间转移的低能量电子衍射边界条件相匹配的。匹配方程的非物理解(不尊重频道保护)被丢弃。该方法应用于石墨烯的表面正常光发射,这是光子能量从阈值到100 eV的函数。将结果与独立执行的多个散射计算进行了比较,并获得了非常良好的一致性,前提是使用从爪子伪载体重建的全电子波来计算光发射矩阵元素。但是,如果直接使用了伪瓦,则通过数量级,σ-和π频带发射之间的相对强度是错误的。石墨烯ARPES强度具有强大的光子能依赖性,包括共振。来自π带的正常发射光谱在31 eV的光子能量下显示了迄今未报告的尖锐共振。共振是由于二维间互间跃迁引起的,并突出了最多的矩阵元素效应的重要性,而不是最终状态平面波近似。
蛋白质tau的抽象聚集定义了tauopathies,其中包括阿尔茨海默氏病和额颞痴呆。特定的神经元亚型有选择地容易受到tau聚集的影响,随后的功能障碍和死亡,但潜在的机制尚不清楚。系统地揭示了控制人类神经元中Tau聚集体积累的细胞因子,我们在IPSC衍生的神经元中进行了基于基因组CRISPRI的修饰筛网。屏幕发现了预期的途径,包括自噬,以及意外的途径,包括ufmylation和GPI锚构成。我们发现E3泛素连接酶CUL5 SOCS4是人类神经元中tau水平的有效修饰符,泛素化tau,与小鼠和人类中的auopanty的脆弱性相关。线粒体功能的破坏会促进tau的蛋白酶体错误处理,从而产生tau蛋白水解片段
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图2:Evodiff会产生逼真的和结构上的蛋白质序列。(a)用于评估Evodiff序列模型产生的序列的可折叠性和自洽的工作流量。(b-c)可折叠性的分布,通过序列PLDDT的序列(b)的序列PLDT衡量,以及通过scperperxity(C)测量的自谐度,用于测试集,Evodiff模型和基础线的序列(n = 1000个序列;每个模型;盒子图显示Me-Dian和Internetrokile范围)。(d)序列PLDDT与测试集(灰色,n = 1000)和640M参数OADM模型Evodiff-seq(蓝色,n = 1000)的序列相对于scperperxity。(e)从Evodiff-Seq(640m参数OADM模型)中成功表达和表征无条件的世代的结构和指标。omegafold预测,并报告了每个结构的平均PLDDT。%的覆盖率和对最高爆炸击中的%身份在每个设计下面表示。(f)(e)设计序列的圆二色性(CD)光谱。(g)从CD光谱(蓝色)与Omegafold(灰色)推断出的每个序列的结构组成。Alphafold预测包含在图中S6进行比较。