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    PNAS:饮食调控大脑网络的稳定性—大脑老化的生物标志物

    流行病学研究表明,胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展,而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入,与葡萄糖相比,酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里,我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物,使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性,我们另外扫描了42名成年人,使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响,一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中,大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现,60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的,葡萄糖都使网络不稳定,而酮则使网络稳定。总之,我们的结果表明,脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量,因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。

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    CVPR2021 | 国防科大:基于几何稳定性分析的物体位姿估计方法

    机器之心专栏 机器之心编辑部 物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来,随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展,在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。国防科技大学的研究人员致力于通过将几何稳定性概念引入物体 6D 姿态估计的方法来解决问题。 物体 6D 姿态估计的目的是确定物体从模型坐标系到相机坐标系的刚性变换矩阵。现有方法通常通过求解观测物体与物体三维模板模型的对应关系或使用深度神经网络回归的方法计算物体位姿。得益于图像卷积神经网络的发展,现有位姿估计方法大

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    Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

    尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步,但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标,本文作者训练了到目前为止最大规模的生成对抗网络(BigGAN),并对这种规模下的网络在训练时的不稳定性进行了研究。作者发现,将正交正则化用于生成器网络能够起到很好的效果,通过对隐变量的空间进行截断处理,能够在样本的真实性与多样性之间进行精细的平衡控制。本文提出的方法在类别控制的图像生成问题上取得了新高。如果用ImageNet的128x128分辨率图像进行训练,BigGAN模型生成图像的Inception得分达到了166.3,FID为9.6。

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    官方解读丨《分布式系统稳定性建设指南》蓝皮书

    作者 | 中国信息通信研究院 随着分布式架构成为主流的系统架构设计方案,业务系统的迭代速度越来越快,后端系统架构越来越复杂,单一节点问题可能被无限放大,大规模分布式系统的稳定性保障能力越来越成为业界关注的重点。与此同时,伴随着技术角色分工越来越细、技术专业化程度越来越深,分布式系统的架构特性为其稳定性建设中的架构设计、组织设计等也带来了新的挑战。很多企业缺乏解决分布式架构下的系统稳定性、服务高可用建设相关问题的经验。 如何全局、精准、高效地进行分布式系统的稳定性建设工作?为此,中国信息通信研究院在以“云赋新

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    J. Chem. Inf. Model. | 人工智能增强多物种肝脏微粒体稳定性预测

    今天给大家介绍一篇由中南大学湘雅药学院曹东升教授团队在Journal of Chemical Information and Modeling近期发表的关于肝微粒体稳定性性质预测模型的文章《Enhancing Multi-species Liver Microsomal Stability Prediction through Artificial Intelligence》。该文献通过整合多个数据库的数据,构建了一个庞大的多物种肝微粒体稳定性数据集,并利用机器学习算法构建了106个共识模型。通过SHAP方法和原子热图分析,揭示了影响肝微粒体稳定性的重要特征。研究还应用MMPA方法和亚结构衍生算法,提取了与肝微粒体稳定性相关的分子转化规则。这项研究为药物研发领域提供了新预测模型和分子解释,为药物设计和筛选提供了重要的指导和支持。

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