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埃斯酮胺的多巴胺能作用是通过涉及谷氨酸和阿片类药物受体的双重机制介导的
Esketamine代表了一种用于治疗情绪障碍的新药物。与传统的基于单胺能的疗法不同，埃斯酮胺主要靶向N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDAR）。然而，埃斯酮胺是一种复杂的药物，对NMDAR具有低亲和力，也可以与其他靶标（例如阿片受体）结合。其抗抑郁特性的精确作用机理仍然存在争议，其滥用的潜力也是如此。情绪和奖励处理交集的关键组成部分是多巴胺能系统。在这项研究中，我们使用行为模型和体内纤维光度法来探索小鼠伏隔核中埃斯酮胺的神经化学作用。我们的发现证明了埃斯酮胺对细胞外多巴胺动力学的多模式影响。通常，埃斯酮胺会增加多巴胺能的张力，同时减少谷氨酸能传播。然而，它减少了多巴胺的阶段性活性并损害了奖励诱发的多巴胺释放。这些作用部分，有条件地被阿片类拮抗剂纳洛酮阻塞，需要谷氨酸能输入。总而言之，我们的研究揭示了神经递质系统之间的复杂相互作用，这表明埃斯酮胺的神经化学作用既依赖电路和状态依赖性。
热带森林机载SAR图像的纹理及其...
摘要。在 C 波段，SAR 图像在不同类型的自然土地覆盖之间通常表现出很小的平均振幅变化。但是，在这种图像的纹理属性中经常可以找到大量信息，尤其是在以高空间分辨率获取时。这种纹理信息可能有助于观察影响陆地表面植被均匀性的过程，例如人类干扰后再生热带森林的阶段性演替，其特点是随着再生物种被硬木物种取代，冠层均匀性逐渐降低。在本研究中，比较了三种测量巴西中部热带森林地区 C 波段机载 SAR 图像纹理的技术。通过使用 Landsat TM 图像的时间序列来独立估计再生年龄，评估这些测量对森林再生阶段的依赖性。每种纹理测量都能够很好地区分成熟森林和其他类型的植被，而仅使用图像振幅无法做出相同的区分。不同年龄的再生树似乎可以进一步区分，但很难定量证明，因为很难对再生年龄进行令人满意的验证。
功率感知的深度学习模型与μ-Serve一起服务
摘要随着大型深度学习模型的日益普及 - 服务工作量，迫切需要减少模型服务集群的能源消耗，同时对满足满足的吞吐量或模型服务的延迟需求。模型多路复用方法，例如模型阶段性，模型放置，复制和批处理旨在优化模型服务性能。但是，它们没有利用GPU频率缩放机会来节省。在本文中，我们证明了（1）GPU频率缩放在功率节省中用于模型服务的好处； （2）对细粒度模型多路复用和GPU频率缩放的共同设计和优化的必要性。我们探索了共同设计的空间，并提出了一种新型的功能感知模型服务系统µ-Serve。µ-Serve是一个模型服务框架，可优化在均质GPU群集中有效使用多个ML模型的功耗和吞吐量/吞吐量。生产工作负载的评估结果表明，通过动态GPU频率缩放（降低61％）而无需违反SLO的动态频率缩放（最多减少61％），可节省1.2–2.6倍的功率。
公司演示
本演示文稿可能会根据我们当前对未来事件的期望和信念包含某些前瞻性陈述和预测，并受到重大不确定性和风险的影响，因为它们与事件有关，并取决于将来会发生的情况。从本质上讲，其中一些前瞻性陈述可能会影响Hansa Biopharma的业务，财务状况和经营业绩（或其父母，分支机构或子公司的业务结果）。诸如“预期”，“假设”，“相信”，“ can”，“ can”，“ cans”，“估计”，“期望”，“预测”，“预测”，“预测”，“预期”，“可能”，“可能”，“可能”，“可能”，“计划”，“应该”，“应该”，“项目”，“将”，“ WILL”，“ WILL”，“ WILL”，“ WILL”，或者在每种情况下，或者在每种情况下，识别词或其他阶段，都可以识别术语或其他阶段，以识别术语或其他阶段性的术语。有许多因素可能导致实际结果和发展与预测的陈述中明确或暗示的那些因素差异，或者在前瞻性陈述中或影响实现特定投影的程度。这些因素可能包括但不限于Hansa Biopharma策略的实施变化及其进一步发展的能力；与Hansa Biopharma候选者的开发和/或批准有关的风险和不确定性；正在进行的临床试验和预期试验结果；如果获得批准，可以商业化Imlifidase的能力；法律或监管框架，要求或标准的变化； Hansa Biopharma潜在市场和工业的技术变化和新产品；开发新产品并增强现有产品的能力；竞争的影响，通用经济和行业状况的变化以及立法，监管和政治因素的影响。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
TD Cowen Healthcare会议2024
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Q4和全年结果电话会议
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公司演示
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多动症患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质强化敏感性和神经信号减弱有关
个人如何从正面和负面的奖励反馈中学习并据此做出决策，可以通过强化学习的计算模型形式化（Sutton and Barto 1998）。RL 模型的核心是奖励预测误差 (RPE)，它反映了已实现奖励和预期奖励之间的差异。从神经上讲，预测误差由中脑多巴胺的阶段性释放发出信号（Hollerman and Schultz 1998，Schultz 2013），同时纹状体和其他大脑区域的神经活动也相应出现（Pine, Sadeh et al. 2018）。人类功能性神经影像学研究报告了中脑、纹状体和几个皮质区域中 RPE 的相关性（O'Doherty, Dayan et al. 2004，D'Ardenne, McClure et al. 2008，Daw, Gershman et al. 2011，Deserno, Huys et al. 2015）。 RL 神经行为相关性的个体差异确实与人类多种多巴胺测量方法有关，包括药理学操作（Pessiglione、Seymour 等人 2006 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Deserno、Moran 等人 2021 年）、神经化学正电子发射断层扫描 (PET)（Deserno、Huys 等人 2015 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Calabro、Montez 等人 2023 年）和特定基因型（Frank、Moustafa 等人 2007 年、Dreher、Kohn 等人 2009 年）。
启用了脊髓损伤中的自愿性手掌握恢复
宫颈脊髓损伤后的手功能丧失严重损害了功能独立性。我们描述了一种在一个完全宫颈四肢瘫痪（C5美国脊柱损伤关联量表a）中，使用便携式全植入式脑部计算机界面的一个完全宫颈四肢瘫痪量（C5美国脊柱损伤关联量表a）的方法来恢复手动掌握的能力控制。大脑 - 计算机界面由放置在主要手动皮层上的硬膜下表面电极组成，并连接到锁骨下方皮下植入的发射器，从而可以连续读取皮层学活性。运动意愿来触发主要手的功能性电刺激。移动信息信息可以在29周内的阶段性研究中进行一致的解码，平均准确性为89.0％（范围为78–93.3％）。在各种上肢任务的速度和准确性中都观察到了改进，包括提起小物体并将对象传输到特定目标。在开环试验期间，在家解码的准确性达到91.3％（范围80-98.95％），在闭环试验期间的授予率为88.3％（范围77.6-95.5％）。重要的是，本研究未探索功能结果和解码器指标的时间稳定性。完全植入的大脑 - 计算机界面可安全地用于可靠地从运动皮层中移动，从而可以准确地对手掌握。