Гос тюнинг: Тюнинг центр ГОС-Тюнинг | Интернет-магазин ГОС-Тюнинг в Москве

Обвес Киа Оптима (+) / Kia Optima JF — ГОС-Тюнинг, Москва

Затем отводим поворотный кулак в сторону, не натягивая тормозной шланг. Отворачиваем крепежные гайки верхней опоры и снимаем амортизационную стойку Kia.

Тюнинг Киа Оптима (30 фото)

После этого устанавливаем новую деталь и собираем конструкцию в обратном порядке. Аналогичным образом проходит замена стойки для второго переднего колеса.

В кабине есть практически все приспособления, обвес киа оптима облегчить управление модели и сделать эксплуатацию Киа более комфортной. Среди полезных аксессуаров для тюнингакоторые можно дополнительно установить в салон Оптима, можно отметить видеорегистратор с антирадаром и зеркало с камерой заднего вида.

Что касается изменений интерьера салона, то по желанию водителя Kia можно выполнить тюнинг путем замены обвес киа оптима обшивки другим, более дорогостоящим материалом. В дополнение к этому можно перекрасить панель приборов и другие пластиковые элементы салона. Замена штатной обшивки авто Еще один эффективный вариант тюнинга салона — это замена сидений авто спортивными креслами.

Бытует мнение, что такие детали не комфортные и подходят далеко не каждому водителю. Отчасти это правда, на рынке действительно есть кресла, рассчитанные на большие нагрузки. Комфортно обвес киа оптима в них не получится, так как эти детали очень твердые.

Однако обвес киа оптима спортивные сиденья повышенной комфортности, которые подойдут каждому автовладельцу. Они сделаны из мягких материалов и абсолютно не затрудняют посадку и высадку водителя и пассажиров. В установке кресел ничего сложного. Для замены необходимо демонтировать штатные сиденья Kia, после чего очистить посадочные места.

Затем механизм крепежного рычага обезжиривается и можно приступать к установке новых кресел. Ручки дверей и решетка радиатора может дополняться хромированными накладками.

Это можно наглядно увидеть обвес киа оптима фото и видео в статье. Тюнинг Киа Оптима Тюнинг Киа Оптима фото Тюнинг Киа Оптима фото Так же при тюнинге Киа Оптима тонируются стекла и вешается задний спойлер, для большей устойчивости на трассе, особенно при больших скоростях.

Некоторые любители Kia Optima наносят необычную аэрографию, что делает машину настоящим эксклюзивом. обвес киа оптима

Так же аэрография кроме эстетического вида имеет и практическое значение. Ведь после нанесения аэрографии в тюнинге Оптима авто становится ярким и приметным, а это именно то, что отпугивает автоугонщиков.

Тюнинг Киа Оптима фото.

Акции Tesla сильно упали. И на то есть четыре причины

Tesla – по-прежнему первый автопроизводитель по уровню рыночной капитализации, но за последнее время акции компании сильно упали. Ни о каких уровнях выше 800 долларов за одну ценную бумагу речи уже не идет, новая реальность – 600 долларов за штуку. Столько же одна акция Tesla стоила 4 декабря прошлого года, а вообще падение за 2021 год составило примерно 15%. В чем причина?

На самом деле причин для снижения стоимости акций Tesla немало. Первая – это Федеральная резервная система и ее политика. ФРС в конце прошлой недели отметила, что по мере восстановления экономики США после пандемии COVID-19 страна столкнется с ростом цен и инфляцией. Финансовые аналитики сразу решили, что регулятор может повысить процентные ставки для сдерживания инфляции. Доходность облигаций начала расти, а акции (особенно технологических компаний), соответственно, упали.

Вторая причина – усиление конкуренции, что очень заметно по активности китайских компаний и Volkswagen. Tesla всегда была лидером в отрасли, но с усилением конкуренции на рынке некоторые инвесторы предпочли избавиться от акций компании.

Дефицит чипов – третья причина. С ним столкнулась вся отрасль, и Tesla не стала исключением. 25 февраля Илон Маск (Elon Musk) заявил, что головное предприятие во Фримонте (Калифорния), вынуждено было простаивать два дня из-за нехватки компонентов. Само собой, такие простои несут угрозу планам поставок и добавляют скепсиса аналитикам.

Наконец, четвертая причина – это банальный рост расходов. Подготовка массового производства пикапа Cybertruck и тягача Semi, обновление Model X и Model S, запуск в производства Model 2 в Китае, строительство европейского завода – все это стоит (или стоило в случае обновления флагманских моделей) огромных денег. А тут еще как назло «навязанный» NHTSA отзыва 158 000 Model S из-за выходящих из строя модулей памяти eMMC…

В общем, начало 2021 года выдалось для Tesla не беспроблемным, что отразилось на стоимости акций. Однако уже один хороший финансовый отчет может подтолкнуть котировки вверх. Будет ли он? Скоро узнаем: март – последний месяц первого квартала 2021 года.

Новые технологии. Новости шинного рынка. Topof.ru

Уточнить странуАвстралияАзияБангладешБахрейнБрунейВьетнамГонконгИзраильИндияИндонезияИорданияИракИранКамбоджаКатарКипрКитайКореяКувейтЛаосЛиванМалайзияМонголияМьянмаНепалОбъединенные Арабские Эмираты (ОАЭ)ОманПакистанСаудовская АравияСингапур (Республика Сингапур)СирияТайваньТайландТурцияФилиппиныШри-ЛанкаЯпонияАфрикаАлжирАнголаГанаДемократическая Республика КонгоЕгипетЗамбияЗимбабвеКенияКот-д’ИвуарЛиберияЛивияМароккоМозамбикНигерияСенегалТанзанияУгандаЭфиопияЮжно-Африканская Республика (ЮАР)ЕвропаАвстрияАлбанияБельгияБолгарияБосния и ГерцеговинаВеликобританияВенгрияГерманияГолландияГрецияДанияИрландияИсландияИспанияИталияЛюксембургМакедонияМальтаМонакоПольшаПортугалияРумынияСербияСловакияСловенияФранцияХорватияЧехияШвейцарияНовая ЗеландияРоссияСеверная АмерикаКанадаМексикаСШАСкандинавияНидерландыНорвегияФинляндияШвецияСНГ и страны бывшего СССРАзербайджанАрменияБеларусьГрузияКазахстанКиргизияЛатвияЛитваМолдавияПриднестровьеТаджикистанТуркменистанУзбекистанУкраинаЭстонияЦентральная АмерикаБагамские ОстроваКоста-РикаКубаНикарагуаПанамаЯмайкаЮжная АмерикаАргентинаБразилияВенесуэлаКолумбияПарагвайПеруЧилиЭквадор

Уточнить бренд4GO5zigenAcceleraAchillesAcuraAderenzaAdvantiAeolusAEZAitlAlcoa WheelsAlessioAlfa RomeoAllianceAlutecAmeri SteelAmerican RacingAntaresAnteraAntyreAnzioAplusApollo TyresApriliaArmstrong TiresArtecASAAsantiAston MartinAstra OtopartsASWAtlasATPATSAtturoAudiAufineAuroraAustoneAutoGripAutostoneAvonAvusAWSBandagBarumBAWBBSBentleyBergougnanBFGoodrichBirla TyresBKTBlackLionBlueStarBMWBontyreBorbetBOTOBrasaBridgestoneBuickCadillacCamsoCapitolCatwildCeatChaoYangChengshanCheryChevroletChevrolet-DaewooChryslerCitroenCMSCoker Classic TyreCompasalConstancyContinentalContyreCooperCordiantCSTCultorCycloneDaciaDäckia TiresDaewooDavantiDaytonDeanDebicaDeestoneDelinteDesser Tire & Rubber Co. Inc.DevinoDezentDiabloDick CepekDJDMACKDodgeDongFengDOTZDouble CoinDouble HappinessDoubleStarDUBDucatiDunlopDunlop AircraftDuroDurunDynamicDynatrail+EffiplusEldoradoEllerbrock (Kontur)EnkeiEnzoEsa-TecarEuroDisk (ФМЗ)EuroStoneEurotecEuzkadiEvergreenFalconFalkenFateFAWFederalFedimaFerrariFiatFierceFirenza (Akina)FirestoneFondmetalFordForsageFortioFortunaFortuneFuldaFull BoreFullrunFullwayFuzionGalaxyGeelyGeneral TireGeostarGislavedGitiGMCGoodrideGoodtyreGoodyearGRGreat WallGreen DiamondGremaxGRIGroundspeedGT RadialHaimaHankookHarley DavidsonHeadwayHeidenauHerculesHeroHerovicHiflyHigh PerformerHondaHoosierHorizonHuashengHummerHyosungHyundaiIceland TyresImperialInfinitiInfinity TyresInsa TurboInterstateIronmanIsuzuIvecoJaguarJeepJinyuJK TyreJT TiresKAMAKapsenKaroKawasakiKellyKendaKFZKiaKinforestKingstarKleberKnievelKonigKormetalKormoranKoseiKumhoKyowaL.A.ConnectionLamborghiniLanciaLand RoverLandSailLanxessLassaLaufennLAVR nextLeaoLexaniLexusLifanLincolnLingLongLongMarchLotusLS wheelsM&K Forged WheelsMaborMagna TyresMakMaloyaMarangoniMarshalMaseratiMaster SportMastercraftMatadorMaxamMaximoMaxtrekMaxxisMaybachMayrunMazdaMCLarenMedeoMefroMembatMentorMercedesMercedes-BenzMercuryMetzelerMGMHTMichelinMickey ThompsonMille MigliaMinervaMiniMitasMitsubishiMohawk Rubber Co.MomoMRF LtdMSWNAMANankangNexenNext TreadNissanNittoNobleNokianNordexxNordicNORTECO.Z RacingOhtsuOpelOtaniOvationPacePantherPatriotPep BoysPetlasPeugeotPirelliPit BullPneumantPoint SPontiacPorschePremiorriPrimewellPrimexPro CompRacing Wheels (RW)RadarRange RoverRapidRemingtonRenaultReplay (Replica LS)RHRialRigdonRikenRimacRingtreadRoadhandlerRoadLuxRoadMasterRockmasterRolls-RoyceRonalRotallaRSRunwayRVSSaabSailunSatoyaSaturnSavaSaxonScaniaSchmidt RevolutionScionSeatSemperitShinkoSilverstoneSimexSkodaSlikSmartSMCSolidealSpeedLine CorseSpeedy WheelsSportivaSsang YongSSWStar PerformerStarcoStarfireStilautoStunnerSubaruSumitomoSunnySuper SwamperSuzukiSyronTaurusTECH LineTeslaTGRacingThundererTianliTigarTimberlandTISTitanTooraTornelTorqueToyoToyotaTracmaxTrayalTrelleborgTri-AceTriangleTristarTSWTungaTurnpikeTyrexUniroyalVanderbiltVaultVee RubberVertiniVianorViattiVikingVipalVogueVolkswagenVolvoVredesteinVSPWanliWarriorWest LakeWigerWiger Sport PowerWindaWindPowerWRCYamahaYartuYokohamaYOTOZeetexZenettiZeppZetaZinikАмтелАрктиктрансАШКБелАЗБелшинаВикомВолтайрВоронежский ШЗВСМПОГАЗДнепрошинаЕреванский шинный заводЖигулиЗАЗЗИЛКамАЗКиККировский ШЗКраМЗКрасноярский ШЗКременчугский КЗКУМЗЛадаМагАлТекМАЗМегалюмМосквичМосковский ШЗНИИШПОкаОмскшинаПАЗПромаРосаваСКАДСМКТаганкаУАЗУралУралшинаЯрославский ШЗ

Уточнить рубрикуАвтомобильные новостиБ/У шиныМаркетингНовинки и инновацииПолезная информацияПромышленностьСобытияСпортЭкономика

Уточнить подрубрикуCall Центры для потребителейPR-агенстваАвто- и мотоспортАвтотюнингАкции, розыгрышиАналитика авторынкаАналитика, статистика, отчетностьАттестация, сертификация, аудитБаскетболБегБезопасностьБлаготворительностьВ мире модыВидео реклама, кино и мульфильмыВосстановление и ремонт шинВыборы, баллотирования и претенденты на гос. постыВыставки, конференцииГодовщины, юбилеиГольфДистрибуция, развитиеЗабастовкаЗабота о сотрудникахЗаконопроекты, требованияИмпорт, экспорт б/у шинИнвестицииИндустрия развлеченийИнтервьюИнтересноеИски и обвиненияИскусствоИсследованияКадровые назначенияКомплектацияКомпьютерные игрыКонсультации, презентацииКредитКупля / продажаМассовые увольненияМероприятия, конкурсыМонополистыНавигаторы и прочие автомобильные гаджетыНаграждения, благодарностиНаружная рекламаНовинкиНовые технологииОтзыв шинОтчетПереговорыПечатная рекламаПовышение ценПостеры, календариПредставительствоПресс-релизыПрогнозыПроизводствоПроисшествияПротесты и митингиПрофилактика и уход за колесамиПроцедура банкротстваПутеводители, дирижаблиРаспродажаРасширение линейкиРекорды и победыРост производстваСимволы, идентификацияСлухи, сплетни, скандалыСнижение производстваСнижение ценСотовые телефоны, коммуникаторы, смартфоныСотрудничествоСоциальные сети, блоги, сайтыСпонсорствоСтатьиСырье и материалыТендерТесты и рейтингиТехнологии в автомобилестроенииТюнингУтилизация и переработка шинФинансовые показателиФутболХоккейЦенные бумагиЭкология

Локальная настройка спинового состояния нанокадров кобальта и селенида железа для ускоренного выделения кислорода

Экономия водорода за счет разделения воды является незаменимым краеугольным камнем устойчивой энергетики, но этому препятствует медленное анодное окисление воды. Следовательно, рациональная конструкция высокоэффективных электрокатализаторов выделения кислорода является ключом к открытию его более широкого использования. В данном документе для эффективного окисления воды сообщаются наночастицы селенида железа и кобальта, для которых требуется всего 270 мВ перенапряжения, чтобы получить плотность тока 10 мА · см. (РуО ₂ ).Более того, легирование железом регулирует локальное спиновое состояние разновидностей кобальта, что дополнительно ускоряет перенос заряда и образование кислородсодержащих промежуточных продуктов и, следовательно, способствует усиленному выделению кислорода. Эта работа демонстрирует высокоэффективный электрокатализатор выделения кислорода и может стать пионером многообещающего подхода, который включает настройку локальной электронной структуры для достижения улучшенной электрокаталитической активности в технологиях преобразования энергии.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент…

Что-то пошло не так. Попробуйте еще раз?

ExperTune добавляет нестабильную настройку к контролю уровня

• 3 сентября 2012 г.
• ExperTune Inc

ExperTune добавляет настройку нестационарного состояния в Level Control

3 сентября 2012 г. — Программное обеспечение ExperTune теперь включает функции моделирования нестационарного состояния (NSS) для интеграции контуров управления.Эти инструменты обеспечивают быстрое и простое моделирование и настройку элементов управления уровнем.

Регуляторы уровня могут быть трудными для моделирования и настройки с помощью традиционных методов, потому что сигналы уровня редко находятся в установившемся состоянии, если контроллер уже хорошо настроен. Это во многом связано с интегрирующей природой контроллера уровня. Инструменты работают со всеми другими интегрирующими процессами, такими как контроль давления в бензобаке.

Методы позволяют пользователю разрабатывать модели контроля уровня и настройки, даже если процесс не достиг установившегося состояния.Это означает, что пользователи могут разработать отличную настройку для элементов управления уровнем, даже когда доступно мало данных.

Настройка нестабильного состояния (NSS) легко интегрируется с программным обеспечением ExperTune PlantTriage и PID Loop Optimizer. Инструменты ExperTune также предоставляют уникальные возможности настройки как для жесткого контроля, так и для сценариев с уравнительным резервуаром. Также включен встроенный мастер, основанный на технике настройки уровня Ф. Грега Шински. Ответив на ряд простых вопросов, пользователь может разработать оптимальную настройку уравнительных резервуаров.Моделирование нестабильного состояния включено в PlantTriage версии 11 и выше, а также в PID Loop Optimizer версии 21 и выше. Настройка нестабильного состояния для регуляторов уровня добавляет к существующим возможностям ExperTune NSS для других динамических циклов.

«Глядя на тысячи контроллеров уровня и их настройку, мы заметили закономерность». говорит Джордж Бакби, вице-президент по разработке продуктов ExperTune. «Регуляторы уровня обычно являются одними из самых плохо настроенных регуляторов на производственных предприятиях.У регуляторов уровня очень отличная динамика от большинства других регуляторов, таких как температура, давление и поток. Эти новые инструменты упрощают настройку элементов управления уровнем, даже когда уровень движется ».

A насчет ExperTune
Более 25 лет ExperTune создает отмеченное наградами программное обеспечение для оптимизации, которое сейчас работает на тысячах предприятий по всему миру. Оптимизатор контура ПИД-регулирования ExperTune — это ведущее в отрасли программное обеспечение для настройки контуров регулирования, завоевавшее десятки наград за свою историю. Программное обеспечение PlantTriage® Control Performance Monitor контролирует оптимизацию всего завода, включая оборудование, операции и средства управления. Набор инструментов оптимизации PlantTriage предназначен для повышения эффективности процессов. Инструменты включают в себя обнаружение и устранение качелей или колебаний, анализ взаимодействия, моделирование, надежность, линеаризацию, анализ износа клапана, линеаризацию pH, анализ временных рядов, улучшение производительности MPC, 6-сигма, частотную характеристику и инструменты настройки ПИД.ExperTune является членом OPC Foundation. PlantTriage также легко интегрируется с ProcessApex Unit Operations Evaluator.

Перейти на сайт ExperTune Inc

Узнать больше

Основы настройки Dyno — Haltech

Вы когда-нибудь задумывались, что происходит, когда ваш тюнер ставит вашу машину на дино? В этой статье мы приоткрываем завесу над черной магией Dyno Tuning.

Типы Dynos

Существует три основных типа динамометров: динамометрический стенд двигателя, динамометрический стенд ступицы и динамометрический стенд шасси. У каждого свой набор достоинств и недостатков.

Двигатель Dyno отлично подходит для получения стабильных результатов в стабильных условиях. Двигатель снимается с автомобиля или ставится прямо на динамометрический стенд после сборки и подключается непосредственно к динамометрическому датчику нагрузки (без коробки передач).

Подача водяного охлаждения, топливная система, а иногда и система зажигания динамометрического стенда подключались к двигателю, и он запускался и готов к настройке. Часто это очень трудоемкая задача, и она лучше подходит для программ разработки двигателя или двигателя, который нужно модифицировать в течение нескольких недель или месяцев.

Если вы не хотите или не нуждаетесь в снятии двигателя с автомобиля, более практичным вариантом будет Chassis Dyno . Автомобиль выезжает прямо с улицы, пристегнут ремнями к роликам и готов к настройке.

Это, безусловно, самый быстрый способ настройки, но у него есть свои недостатки. Автомобиль привязывается к роликам таким способом, при котором чем сильнее автомобиль хочет тянуть вперед, тем сильнее возрастает сила, направленная вниз.Это приводит к тому, что автомобиль сильнее прижимается к роликам.

Это работает действительно хорошо и обеспечивает стабильные результаты — до определенного момента, после которого вы в конечном итоге боретесь с пределом тягового усилия шины. Этот предел обычно составляет около 800-1000 л.с. в зависимости от автомобиля и / или настройки динамометрического стенда.

Динамометрический стенд с шасси идеально подходит для быстрого включения и выключения автомобилей мощностью до 800 л.с. с минимальным временем настройки.

Затем у нас есть Hub Dyno , который крепится болтами непосредственно к ведущим ступицам автомобиля, без колес и шин.Это отличное решение для мощных гоночных и уличных автомобилей и отличное решение «посередине» между Chassis Dynos и Engine Dynos.

Вы можете получить точные, воспроизводимые результаты в автомобилях, которые развивают далеко к северу от 2000 л.с., или вы можете выполнить точную настройку уличного автомобиля в 400 л.с. Обратной стороной является немного больше времени на настройку, чем в Chassis Dyno, и для каждого типа шпилек и длины задней части может потребоваться другой адаптер для крепления на dyno.

Как работает Dyno

Независимо от стиля динамометрического стенда он должен выполнять следующие функции:
• Измерять скорость замедлителя. (от датчика скорости на валу ролика)
• Управляйте скоростью вращения вала замедлителя.
• Измерьте нагрузку на рычаге-замедлителе. Из тензодатчика, установленного между замедлителем и шасси динамометрического стенда. Это механическое соединение — единственное, что останавливает поворот ретардера вперед, и единственное, что измеряет, насколько сильно ретардер прижимается к шасси динамометрического стенда.

Для того, чтобы контролировать скорость ускорения ролика или поддерживать определенную скорость ролика, к концу общего вала, на котором установлена ​​машина, прикреплен «вихретоковый замедлитель».Обычно на каждую кровать приходится один или два ретардера, больше замедлителей означает больше мышц, чтобы удерживать больше силы! В нашем конкретном динамометрическом стенде на каждую кровать установлен один замедлитель.

Вихретоковый замедлитель обычно используется в американских горках и тормозах поездов и работает, подавая на устройство определенное количество электроэнергии, чтобы обеспечить необходимое количество сопротивления или тормозной силы. Результатом этих усилий является тепло, которое замедлитель рассеивает с помощью своего собственного внутреннего вентилятора, подобного конструкции, чтобы поддерживать температуру ядра замедлителя до минимума.

Поскольку мы знаем скорость ролика и силу, прилагаемую к датчику веса, мы можем рассчитать количество генерируемой мощности в лошадиных силах, используя причудливую формулу:

Так что все это значит? На нашем динамометрическом стенде шасси это означает, что мы можем удерживать автомобиль при любой постоянной скорости движения и любой нагрузке на двигатель, чтобы измерить выходную мощность и отрегулировать систему управления двигателем до тех пор, пока двигатель в этот момент не достигнет максимальной мощности — это называется Настройка устойчивого состояния »

Мы также можем провести тест на рампе, позволяющий двигателю разогнаться с 2000 до 7000 об / мин за 15 секунд, по существу выбирая, сколько метров или футов в секунду дино позволит двигателю разгоняться. Это известно как «Power Run»

.

После завершения настройки устойчивого состояния мы можем затем настроить параметры управления двигателем на всех участках нагрузки и оборотов, чтобы получить максимальную мощность при каждом числе оборотов и нагрузке двигателя.

Тонкая настройка технологии State-of-the-App — The Hindu

Более пристальное изучение технологических платформ в штатах Индии может привести к улучшению государственных услуг и повышению доверия пользователей

13 января этого года подписчики английских газет в Индии проснулись от полностраничной рекламы WhatsApp на первых полосах.Ранее на этой неделе WhatsApp объявил о предстоящем изменении своей политики конфиденциальности, что вызвало растущую обеспокоенность по поводу конфиденциальности среди многих пользователей, и которые начали переключаться на другие службы обмена сообщениями, такие как Signal и Telegram. Это привело к тому, что WhatsApp выпустил рекламные объявления, призванные защищать конфиденциальность своих пользователей. Этот беспрецедентный шаг компании, принадлежащей Facebook, указывает на то, что индийские потребители становятся все более осведомленными и обеспокоенными вопросами защиты данных и конфиденциальности — тенденция, которая усилилась в недавнем прошлом.

Платформы и COVID-19

Проблема конфиденциальности имеет решающее значение для государственных технологических платформ и услуг, поскольку правительства, как правило, обладают монополией на предоставление государственных услуг, в отличие от частного сектора. Следовательно, «перенос» или «цифровая миграция», как в случае с WhatsApp, не подходят. Вместо этого необходимо изучение государственных технологических платформ для повышения осведомленности. Мы видели это в действии в случае Aadhaar (платформа правительства Индии для биометрической цифровой идентификации) и Aarogya Setu (приложение правительства Индии для отслеживания контактов во время пандемии нового коронавируса).

С момента объявления о первой блокировке 24 марта 2020 года в 25 штатах и ​​союзных территориях Индии было разработано не менее 35 мобильных приложений, специально предназначенных для борьбы с COVID-19. Из них 27 мобильных приложений предоставляют общую информацию о COVID-19, а семь позволяют отслеживать близлежащие случаи COVID-19. Из всех мобильных приложений 15 имеют функцию отслеживания карантина, и по крайней мере четыре из них требуют предварительной регистрации в Департаменте здравоохранения штата.

Оценка 35 мобильных приложений показала, что 17 мобильных приложений предоставляют информацию о больницах COVID-19, в то время как только три приложения предоставляют информацию о изоляторах.Некоторые из мобильных приложений также способствовали доставке на дом основных товаров, таких как продукты и лекарства, а в семи приложениях пользователи могли подавать заявки на получение пропуска для передвижения.

Тем не менее, цифровое исключение все еще существует.

Разработка мобильных приложений COVID-19 была хорошо воспринята и воспринята как сильная проактивная инициатива, особенно со стороны тех слоев населения, которые получили цифровые возможности. Однако по состоянию на октябрь 2020 года более 40% абонентов мобильной связи в Индии не имеют доступа к Интернет-услугам.Это включает в себя те, у которых есть обычные телефоны без Интернета, а если добавить их к тем, у кого нет мобильного телефона вообще, цифровое исключение Индии может составить более 50%. Следовательно, хотя создание мобильных приложений делает информацию доступной для тех, у кого есть технологии для доступа к ней, это не решает проблемы для отдельных лиц и сообществ, которые остаются исключенными в цифровой форме.

Также читайте | Что беспокоит приложение Aarogya Setu?

Отсутствие согласованности, проблемы с конфиденциальностью

Из приведенных выше данных следует, что в разработанных мобильных приложениях не использовались стандартизация информации и скоординированный подход к разработке. Анализ показывает, что различные мобильные приложения по COVID-19, управляемые правительствами разных штатов, не имеют единообразия с точки зрения функций, функций и частоты обновления информации, которую они предлагают. Поскольку во многих мобильных приложениях информация обновлялась вручную, данные в мобильном приложении отличались от фактических данных, что приводило к множеству источников правды. Следовательно, правительствам следует продолжать создавать функциональные телефоны доверия, средства автоматического набора номера, текстовые SMS-сообщения и другие каналы, чтобы гарантировать, что лица с ограниченным цифровым доступом имеют доступ к той же информации, что и лица с цифровыми полномочиями, особенно во время кризисов, таких как пандемия.

Возвращаясь к конфиденциальности, большинство этих государственных мобильных приложений также значительно различаются по конфиденциальности данных, которые они предоставляют, в зависимости от информации или разрешений, которые они запрашивают у пользователя. Мы заметили, что 31 из 35 мобильных приложений запрашивают доступ к службам определения местоположения, девять мобильных приложений запрашивают доступ к идентификатору устройства и информации о вызовах, пять мобильных приложений запрашивают доступ к настройкам Bluetooth, 15 мобильных приложений запрашивают доступ к камере, три мобильных приложения запрашивают доступ. чтобы получить контактную информацию, а три мобильных приложения даже запрашивают доступ к учетным записям пользователей на устройстве.

Комментарий | Проблемы конфиденциальности во время пандемии

Кажется, что эти запросы данных могут не соответствовать двум общепринятым принципам конфиденциальности данных — необходимости (необходимы ли данные для достижения цели мобильному приложению?) И соразмерности (соразмерен ли сбор данных в какой степени нарушается право человека на неприкосновенность частной жизни?). В разработанных мобильных приложениях можно было бы проактивно следовать установленным принципам конфиденциальности с точки зрения дизайна, таким как минимальный сбор данных и сквозная безопасность данных. Избыточные функции многочисленных мобильных приложений государств по COVID-19, дублирование усилий, неоднородность в конфиденциальности данных и путаница среди конечных пользователей указывают на большую потребность в открытом, совместимом интерфейсе прикладного программирования (API) — основанная на микросервисах архитектура, которая может интегрировать (или размещать) цифровые приложения государства с приложением центрального правительства.

Возможные решения

Принятие архитектуры микросервисов на основе API и объединенной структуры базы данных с соответствующей структурой управления могло бы решить эти проблемы.Это позволило бы, например, Aarogya Setu интегрироваться с множеством мобильных приложений штата, чтобы предлагать как свои стандартные услуги, то есть отслеживание контактов и информацию в режиме реального времени по делам, так и индивидуальные услуги или субприложения для конкретного штата, такие как как информация о больничных койках и продуктовых магазинах, среди прочего.

Многие страны Европы рассматривают возможность перехода от централизованного информационного потока к децентрализованному информационному потоку для приложений отслеживания контактов.Во многом это было вызвано опасениями по поводу конфиденциальности, поскольку централизованные базы данных могут иметь более высокий риск утечки данных и нарушений безопасности. Кроме того, децентрализованный информационный поток из-за того, что информация находится во многих отдельных системах, а не в централизованной системе, увеличивает стоимость, уменьшая при этом вознаграждение за успешное нарушение.

Также читайте | Правительство выпускает внутренний код Aarogya Setu для повышения прозрачности.

Несколько мобильных приложений правительства штатов используют централизованный подход.Следовательно, в будущем при проектировании этих мобильных приложений следует оценить необходимость централизованного подхода и выяснить, можно ли достичь тех же целей с помощью децентрализованного информационного потока.

Учитывая наличие структурированных аудитов, которые постоянно обращают внимание на технологии, поддерживаемые правительством Индии, распространение такого же уровня контроля на технологические платформы, разработанные в Штатах, дает возможность улучшить общественные услуги в целом и доверие общественности, необходимое для поощрения более широкое распространение.

Карстен Мейпл — научный сотрудник Тьюринга и профессор инженерии киберсистем в WMG Университета Уорика, Великобритания. Венкат Голи возглавляет Центр ответственных технологий в MSC (ранее MicroSave Consulting). Статья подготовлена ​​в рамках проекта India Pandemic Technology Review Project

.

Превосходя современное искусство за счет настройки базовых линий | Рэйчел Татман

Давайте сначала сделаем шаг назад. Как мы в настоящее время оцениваем модели?

Если вы когда-либо участвовали в соревнованиях Kaggle, вы, вероятно, уже знаете, как они работают: вам предоставляются данные обучения для построения модели, которая оптимизируется для определенной метрики.Затем ваша модель, как и все остальные, оценивается по другому набору данных и ранжируется на основе целевого показателя. После окончания приема заявок каждая модель оценивается по третьему, невидимому набору данных, и выигрывает та, какая модель работает лучше всего! (Конечно, при условии, что они соблюдают правила конкретного конкурса.)

Однако с академическими исследованиями в области машинного обучения все работает немного иначе. Как правило, исследователи создают новую модель для конкретной поставленной задачи, используя данные для этой задачи.Некоторые примеры:

Затем они сравнивают производительность своего алгоритма с базовым показателем, который был запущен на том же наборе данных. Если это задача, которая существует какое-то время, обычно сравнивают вашу систему с результатами, представленными в другой статье, но для более новых задач исследователи обычно сами определяют базовые показатели.

Тест производительности — это задача, которая включает набор данных и способ оценки производительности. Базовый уровень — это хорошо известный алгоритм, который можно применить к задаче эталонного тестирования.

В исследованиях нет «выигрышной» модели, но статьи, которые предлагают новый подход, а затем показывают, что это улучшение по сравнению с ранее установленными методами, как правило, публикуются. (Для исследователей прием на работу и продвижение по службе основаны на количестве и качестве опубликованных статей, поэтому публикация ваших статей — это хорошо!)

Вероятно, самая большая разница между этими двумя сообществами заключается в том, что исследователи вынуждены сосредоточиться на новых виды моделей.Если старая модель действительно эффективна в соревновании Kaggle, у конкурентов нет причин не использовать ее … но трудно опубликовать статьи, если главный вывод таков: «То, что мы делали в течение десяти лет, все еще действительно хорошо. ».

[R] Проведение экспериментов сложно и требует больших экспериментов для достижения надежных результатов. (Рендл и др., Стр. 9)

Еще раз повторю: проводить эксперименты с машинным обучением сложно. Рендл и соавторы указывают на два места, где настройка может пойти не так:

1) Вы можете довольно легко пропустить сладкие места, настраивая гиперпараметры .Границы области поиска могут быть слишком близко друг к другу или слишком сильно смещены в одном направлении. Возможно, вы используете неправильную поисковую сетку. Результаты, которые вы получили на меньшей модели, могут не увеличиваться. Короче говоря: хорошо настроить модели сложно, и легко испортить.

2) Возможно, вам не хватает небольших, но важных шагов в предварительной обработке или во время изучения . Вы перетасовали данные о тренировках? Сделать z-преобразование? Вы используете раннюю остановку? Все эти варианты повлияют на результат вашей модели. Эти шаги может быть непросто выполнить правильно, особенно если вы пытаетесь воспроизвести чужие результаты. (В частности, если о них не сообщают, а исходные авторы не выпустили свой код!)

Даже если вы сделаете все, что должны, и получите довольно твердую базовую линию, возможно, эти базовые алгоритмы могут работать еще лучше. с дополнительной настройкой — особенно тем, кто хорошо знаком с этим методом, который знает все советы и рекомендации. Чтобы узнать, что лучше всего подходит для конкретного режима, требуется много проб и ошибок. l; что является частью того, что затрудняет настройку базовых показателей.Даже если бы авторы статьи действительно приложили все усилия для настройки базовых показателей, кто-то с большим опытом или немного другим подходом мог бы получить еще лучшие результаты. (Что-то вроде конкурса Kaggle; тот, кто хорошо знаком с настройкой моделей XGBoost, вероятно, получит с ними лучший результат, чем тот, кто использовал их всего пару раз.)

И хотя есть стимул инвестировать много времени на настройку моделей, включая ваши базовые, в соревнованиях в стиле Kaggle (неважно, какой инструмент вы используете, если он работает хорошо!), исследовательские центры обычно не поощряют тратить много времени на настройку базовых показателей .Фактически, если эта настройка показывает, что базовая линия превосходит метод, который вы придумали, это может фактически затруднить публикацию статьи, описывающей вашу новую модель, на , . Это похоже на «проблему с файловым ящиком», когда исследователи не так часто сообщают о негативных результатах.

Рендл и др. Предлагают две вещи, которые могут здесь помочь: стандартизация тестов и стимулирование сообщества машинного обучения к тому, чтобы тратить время на настройку этих тестов.

Не изобретайте колесо

«Изобретая колесо заново» означает переделывать уже проделанную работу. Если есть хорошо зарекомендовавший себя эталонный тест для конкретной задачи, который уже был хорошо настроен, то вам следует сравнить его с эталоном! (В качестве бонуса, если вы работаете над установленной задачей и можете использовать полученные результаты, а не запускать их повторно, то вы экономите время и вычислительные ресурсы. 🤑)

Стимулируйте выполнение (и настройку!) Базовых показателей

Это один немного сложнее: чрезвычайно сложно изменить структуру стимулов или систему ценностей в устоявшемся сообществе.Авторы отмечают, что соревнования по машинному обучению, будь то на платформе, такой как Kaggle, или организованные в рамках исследовательского сообщества, являются одним из способов сделать это. Я бы также добавил, что если вы просматриваете статьи по машинному обучению, при написании своих обзоров учитывайте как новизну (новый ли этот метод?), Так и полезность (приносит ли эта статья пользу сообществу в целом?).

Тот факт, что метод моделирования был предложен совсем недавно, не означает, что он обязательно превзойдет старый метод (даже если результаты в статье предполагают, что это возможно).Настройка моделей требует времени и опыта, но при тщательной настройке установленные базовые модели могут работать очень хорошо и даже превосходить современные. Использование стандартизированных тестов с хорошо настроенными базовыми показателями может помочь сократить количество повторяемых работ, а также привести к более надежным результатам. А если вы просто ищете лучший метод для конкретного проекта, возможно, вам лучше будет начать с более понятных моделей.

Если вам интересно прочитать весь документ, особенно подробности о настройке базовой линии для различных рекомендательных систем, вы можете проверить это на Arxiv.

Пространственная настройка и состояние мозга учитывают активность дорсального гиппокампа CA1 в непространственной задаче обучения

Статья хорошо написана и иллюстрирована и вносит важный вклад в наше понимание роли гиппокампа в условных реакциях. По сути, это показывает, что они зависят от пространственной функции этой области мозга и являются просто отражением одного аспекта этой пространственной функции, а именно того, что, когда животное спокойно сидит в поле места, его уровень возбуждения падает с сопутствующим уменьшением стрельбы. ячейки места.CS увеличивает возбуждение и через это изменение состояния восстанавливает работу клетки. Нет никаких доказательств роли кондиционирования гиппокампа, независимого от этого влияния возбуждения на пространственное возбуждение. Важно отметить, что результаты исключают гипотезу соединения CS-пространственного местоположения, поскольку CS не запускает ячейки в поле места во время работы.

Хотя первичные результаты представлены четко, в анализе есть пробелы, которые следует устранить. В частности, заметно отсутствие анализа тета-активности и ее связи с кондиционированием и CS-зависимым ответом гиппокампа.

Мы ценим вдумчивые и конструктивные комментарии рецензентов, которые помогли нам существенно улучшить рукопись. В ответ на их отзывы мы добавили дальнейший анализ и обсуждение, которые, по нашему мнению, решают поднятые ими проблемы. К наиболее важным изменениям относятся следующие:

• Мы анализируем тета-колебания гиппокампа на предмет нарушений, связанных с CS или US. Мы представляем этот анализ в виде набора новых рисунков (Рисунок 5 и соответствующие приложения) и обсуждаем эти результаты в тексте.

• Мы устраняем потенциальное противоречие между поведением животного и его местонахождением. Теперь мы анализируем ответ CA1 отдельно для испытаний, проведенных на треке и конечных коробках (Рисунок 3 — рисунок в приложении 2), который подтверждает, что это действительно поведение (бег против сидения), а не местоположение (трек против конечного бокса), это объясняет разницу в наблюдаемом ответе CS.

• Мы представляем дополнительные примеры одноклеточных и анализ.Мы считаем, что эти дополнительные иллюстрации (рисунок 2 — рисунки с 1 по 3) дополняют сводный анализ, представленный на основных рисунках.

Мы обсуждаем эти изменения более подробно ниже в ответах по пунктам на комментарии рецензентов.

Существенные изменения:

1) В разделе «Обсуждение» авторы показывают, как их результаты объясняют все предыдущие открытия о роли пирамидных клеток гиппокампа в экспериментах по кондиционированию. С другой стороны, они признают, что не могут объяснить влияние поражений гиппокампа на кондиционирование моргания глаз. Их единственное предположение состоит в том, что пространственные сигналы имеют решающее значение для обучения, инвариантного по пространству, но это не кажется очень убедительным или правдоподобным. Не учитывается возможность того, что условное обозначение мелькающего следа зависит от контекста и что пространственный контекст зависит от гиппокампа. Надел и Виллнер (1980) первоначально предположили, что роль гиппокампа в некоторых из этих задач обусловливает обусловливание пространственного контекста, который может обеспечивать возбуждающий или вызывающий события вход, который способствует ассоциации между CS и США, особенно если есть интервал между ними (см. также O’Keefe 1999).

В нашем Обсуждении мы описали четыре возможных объяснения очевидного несоответствия между эффектом поражений гиппокампа и нашим выводом о том, что вызванные CS изменения частоты возбуждения дорсального CA1 не являются необходимыми для выполнения задачи: (1) поражения могут нарушать работу других частей гиппокамп или другие области мозга, (2) кодирование CS может быть более тонким, чем изменения скорости возбуждения, (3) влияние гиппокампа может не проявляться во время самого испытания, и (4) пространственная информация может быть необходима для этого не- пространственная задача.Мы не намеревались одобрять только одно из этих объяснений и изменили формулировку нашего вывода, чтобы избежать этого вывода.

Мы также уточнили наше предположение о том, что пространственная информация может быть необходима для пространственно-инвариантного обучения. Предоставление вводных данных, которые продвигают усвоенную ассоциацию — даже если CS и US не являются пространственными по своей природе — согласуется с той ролью, которую мы представляем, место, где может играть активация ячейки, и мы включили предложение рецензентов в наши Обсуждение.

2) Поскольку животные проводят большую часть своего времени в конечных коробках ворот и, следовательно, большинство CS были доставлены туда (см. Рис. 2B), существует потенциальная путаница между местоположением и поведением. Было бы лучше, если бы животное двигалось и оставалось неподвижным на всех участках пути. Такие данные были бы интересны (правда, необязательно)? Если у авторов еще нет этих данных, этот вопрос следует обсудить.

Распределение пробных участков на Рисунке 2B является лишь одним примером.Мы добавили новые рисунки, показывающие дополнительные примеры (рисунок 2 — приложение к рисунку 2) и общее распределение мест доставки проб (рисунок 1 — приложение к рисунку 2).

Чтобы устранить потенциальную путаницу между местоположением и поведением, мы показываем, что животные двигались и оставались неподвижными в окружающей среде, и что именно поведение (бег или сидение), а не местоположение (дорожка или конец) объясняет разницу в наблюдаемый ответ CS (Рисунок 3 — рисунок в приложении 2).

3) Статья Мойры цитируется, но не совсем адекватно обсуждается, несмотря на явное совпадение подходов и выводов. Оба включают в себя кондиционирование слухового тона CS реакции века на ударную нагрузку на век (замирание в их случае по сравнению с морганием в этом исследовании), и оба демонстрируют зависимость от существующих ответов поля места. Наблюдение вызванных CS ответов во время неподвижности, связанной с колебаниями, является новым и не рассматривалось в исследовании Мойры, но в этом исследовании они рассмотрели вопросы, касающиеся тета-синхронизации и возможности тета типа II во время связанной с CS неподвижности.Принимая во внимание вывод об отсутствии CS-независимой реакции гиппокампа на скорость возбуждения, они должны быть рассмотрены в настоящем исследовании, с дальнейшим вниманием к возможным CS-индуцированным изменениям в ответе гиппокампа, которые могут иметь значение, например, CS-зависимые эффекты тета-фазы (тета сброс фазы) и влияние на прецессию фаз (если возможно).

Рисунок 2 («Пространственная настройка модулирует ответы CA1 на стимулы моргания глаз») действительно согласуется с ключевым выводом Moita et al. (2003), что «CS-ответы клеток места регулируются специфической активностью клеток.”

Однако наш ключевой вывод состоит в том, что эти вызванные CS изменения скорости стрельбы отсутствуют, когда животное бежит. Это наблюдение исключает гипотезу конъюнктивного кодирования CS-места, одобренную Моита и др., И мы расширили наше обсуждение этого результата.

Ключевые различия в подходе, которые позволили сделать это новое открытие, включают менее деструктивный условный ответ (моргание или замерзание) и более короткий интервал CS-US (500 мс против 20 секунд), что позволило нам изучить случай, когда животное оставалось работает на протяжении всего испытания.Более крупный размер выборки (1264 против 47 клеток) позволил нам выполнить более количественный анализ, а изучение задачи, зависящей от гиппокампа (отслеживание условного рефлекса по сравнению с условным рефлексом страха) подчеркивает актуальность результатов.

Следуя предложению рецензентов, мы теперь включаем анализ эффектов тета-фазы, связанных с КС и УЗ (рис. 5). Хотя мы находим статистически значимое выравнивание тета-фазы после CS и US, мы наблюдали это только у одного из трех животных и показываем, что оно возникает из-за тонкого нарушения текущего тета-ритма, а не возврата к фиксированной фазе.Мы также исследовали влияние на фазовую прецессию и не обнаружили никаких доказательств различий между CS-вызванной активацией и обычной активностью клеток места (Рисунок 5 — приложение к рисунку 4).

4) Хотя это не подрывает центрального открытия вызванных CS ответов, которые предсказываются базовыми полями места, отсутствие непарного условия контроля CS ослабляет общую интерпретацию, поскольку не дает возможности дифференцировать потенциальный гиппокамп. корреляты простых ответов, связанных с CS, от успешной ассоциации CS-US.Потенциальный вклад заметности CS и связанного с этим возбуждения обсуждается, но не проверяется в явной форме.

Мы согласны с рецензентами в том, что включение непарного CS-состояния было бы ценным дополнением к нашему экспериментальному плану. Однако ключевым результатом нашего исследования является обнаружение того, что вызванные CS изменения в скорости стрельбы отсутствуют, когда животное бежит (рис. 3), без какого-либо ухудшения выполнения задачи (рис. 3 — приложение к рис. 1). Независимо от того, являются ли эти изменения скорости стрельбы простыми реакциями, связанными с CS, или результатом успешной ассоциации CS-US, мы показали, что они не являются необходимыми для выполнения задачи.

Предыдущие исследования показали, что псевдокондиционированные животные (те, которые получали непарные CS и US) демонстрируют меньше вызванных CS изменений в скорости стрельбы, чем дрессированные животные (Weiss et al., 1996), и эта разница возникает примерно в то же время, когда дрессированные животные начинают для развития поведенческих реакций на CS (McEchron and Disterhoft, 1997). Это согласуется с нашей интерпретацией, согласно которой непарный CS не приобретает поведенческой значимости и, таким образом, малоэффективен в управлении изменением состояния мозга.

Мы исследовали потенциальный вклад выраженности CS и связанного с ними возбуждения, показав, что активация спинного CA1 не зависит от CS, когда животное уже находится в активном состоянии мозга (т. Е. Бегает). Демонстрация обратного — что любой заметный стимул будет вызывать ту же реакцию, что и парный CS-US, когда он представлен в соответствующем состоянии мозга, — будет более явной проверкой этой гипотезы. Идентификация набора равнозначных стимулов и выполнение внутриклеточного сравнения ответов на CS и ответов на эти другие стимулы является многообещающим направлением для будущих исследований.

5) На рис. 1Е, по-видимому, показаны ответы, связанные с CS, ограниченные ранними испытаниями, что, возможно, предполагает тренировочный эффект. В связи с этим возникает вопрос о том, предсказывает ли представленное общее поле места изменения реакции CS в ходе обучения. Есть ли изменение в таких показателях, как надежность ответа CS по сравнению с обучением (например, сравнение испытаний 1-7 с показателями ниже 50% и испытаний 8-14 с показателями выше 50%)?

На рис. 1E показаны ответы от одной тренировки (из 14 для этого животного).Мы включили дополнительные примеры из других клеток в тот же сеанс (рисунок 2 — рисунок в приложении 1), которые показывают, что другое подмножество клеток места становится активным в более поздних испытаниях, когда животное перемещается в другое место в окружающей среде. Эти данные показывают, что местоположение животного, а не курс обучения, определяет, сработает ли данная ячейка после CS.

Тем не менее, мы согласны с рецензентами в том, что изменения, связанные с обучением, являются очень важной темой для дальнейшего исследования.Однако в свете наших выводов о том, что реакция CS зависит от состояния мозга животного (рисунки 3 и 4), мы не верим, что сможем удовлетворительно провести этот анализ в рамках данной статьи. У свободно ведущих животных многие формы поведения меняются в процессе обучения: помимо обучения условной реакции, животные также бегали быстрее и проявляли более короткие приступы неподвижности. Следовательно, вполне вероятно, что распределение состояний мозга до суда также меняется в процессе тренировки.Учитывая разительные различия в реакции CS при разных состояниях мозга, необходимо отличать подлинные изменения, связанные с обучением, от побочных эффектов этого сдвига в состоянии мозга до начала испытаний. Дополнительные элементы управления необходимы для правильной интерпретации любых наблюдаемых изменений в ходе обучения.

6) Учитывая отсутствие CS-независимого ответа гиппокампа, связанный с этим вопрос заключается в том, будет ли кондиционирование успешным, если бы пары CS-US происходили только во время бега, когда не наблюдается CS-модуляции ответа гиппокампа? Казалось бы, это сильное и удивительное предсказание, которое можно проверить.

Действительно, мы находим, что кондиционирование было успешным, даже когда животное получало подавляющее большинство тестов кондиционирования во время бега (животное A, рис. 1 — приложение к рисунку 2).

Хотя это только одно животное, это предполагает, что вызванные CS изменения в возбуждении дорсальных пирамидных клеток CA1 не являются необходимыми для изучения ассоциации CS-US. Как мы уже говорим, есть много способов, которыми дорсальный гиппокамп все еще может способствовать обучению и выполнению задачи, но похоже, что вызванные CS изменения скорости стрельбы не являются одним из них.

7) Также должна быть предоставлена ​​дополнительная информация о распределении полей мест и общем поведении.

Мы добавили больше примеров с одной ячейкой и обсуждение соответствующих им полей мест (рисунок 2 — приложение к рисунку 2). Это в дополнение к общему распределению полей мест, которое мы ранее представили (рисунок 2A). Мы также добавили рисунки, показывающие распределение местоположения и поведения животных во время испытаний «морганием глаза» (рисунок 1 — приложение к рисунку 2, рисунок 3 — приложение к рисунку 2).

Является ли обусловливание, зависимое от гиппокампа, потенциально происходящим из подмножества пар CS-US (возможно, связанных с точками остановки, как показано в примере на Рисунке 1)?

Предыдущие исследования показали, что представление пар CS-US в периоды высокой тета-мощности (Berry and Thompson, 1978; Nokia et al., 2009) или ряби (Nokia et al., 2010) связаны с более быстрым обучением, что позволяет предположить, что подмножество пар CS-US может быть непропорционально ответственным за кондиционирование.

Однако определение подмножества испытаний, ответственных за кондиционирование, потребует сравнения скорости обучения животных, обученных в различных условиях, так что в целом это не тот вопрос, на который мы можем ответить с помощью наших данных.

Что касается конкретной гипотезы о том, что гиппокампозависимое кондиционирование связано с испытаниями морганием глаз, проводимыми, когда животное сидит, мы обнаружили, что кондиционирование было успешным, даже когда животное получало подавляющее большинство тестов кондиционирования во время бега (животное A, рисунок 1 — рисунок приложение 2).Это указывает на то, что сидение на месте — и связанные с ним вызванные CS изменения в возбуждении пирамидных клеток CA1 — не являются необходимыми для успешного кондиционирования.

Берри С.Д., Томпсон РФ. 1978. Прогнозирование скорости обучения по электроэнцефалограмме гиппокампа. Наука 200 : 1298–1300. DOI: 10.1126 / science.663612

Каково пространственное распределение мест остановки и каков результат ограничения поля места и анализа отклика CS теми местами, где наблюдаются связанные с CS ответы (даже если они связаны с состоянием возбуждения, как предполагают авторы)?

Мы добавили пространственное распределение мест бега и сидения на рис. 3, а теперь проанализируем поведение при беге / остановке отдельно для гусеницы и концевых боксов (рис. 3 — дополнение к рис. 2).Мы обнаружили, что связанные с CS ответы могут наблюдаться во всех местах в окружающей среде, и что действительно поведение (бег или сидение), а не местоположение (трек против конечного блока), объясняет разницу в наблюдаемом ответе CS.

Каков результат внутрисотового сравнения ответа CS на запуск и остановку (ячеек, для которых ответ CS может быть сравнен во время остановки и прохождения через одно и то же место) в отличие от используемого в настоящее время анализа популяции ячеек, который может страдают от смещений смещения выборки из-за неравномерного поведения при работе / остановке в зависимости от местоположения? Анализ, показанный на рисунке 3C, может быть адекватным для решения этой проблемы, учитывая достаточно равномерное распределение мест остановок.

Учитывая размер среды, любая отдельная тренировочная сессия содержит слишком мало испытаний, которые удовлетворяют желаемым критериям (т. Е. Остановка и прохождение через одно и то же место), чтобы сделать надежное сравнение внутри ячейки.

Чтобы устранить неравномерное поведение при беге / остановке в зависимости от местоположения, мы проанализировали дорожку и концевые коробки по отдельности (рисунок 3 — приложение к рисунку 2). Это показывает, что дело в поведении (бег против сидения), а не в местоположении (трек против сидения).endbox), который объясняет разницу в наблюдаемом ответе CS.

Кроме того, мы добавили новый рисунок, показывающий для каждой ячейки, что наблюдаемая CS- и US-вызванная стрельба совпадает с интенсивностью поля места ячейки в месте пробной доставки (рисунок 2 — приложение к рисунку 3) .

8) Интересно, что из данных, показанных на рисунках 2–4, ответ США также, кажется, показывает ту же самую местную модуляцию, зависящую от поля, но здесь нет анализа или обсуждения этого.

Теперь мы показываем тот же уровень анализа для США, что и для CS по этим цифрам.

Мы решили сосредоточить наше обсуждение на ответе CS, потому что он кажется более подходящим для изучения и выполнения задачи, а также потому, что реакция США следует по существу той же схеме. Более того, анализ реакции США потенциально затруднен реактивным поведением, таким как резкие движения головы, которые связаны с безусловной реакцией.

https: // doi.org / 10.7554 / eLife.14321.020

Усиленное излучение второй гармоники с одновременной настройкой состояния поляризации с помощью поперечных наноструктур алюминий-металл-изолятор-металл, Optics Express

Усиленное излучение второй гармоники с одновременной перестройкой состояния поляризации перекрестными наноструктурами алюминий-изолятор-металл

Оптика Экспресс

(
ЕСЛИ
3.669
)

Дата публикации: 2019-10-10

, DOI:
10.1364 / oe.27.030909

Чжуцин Чжу, Лю Ши, Ширен Чен, Цзин Хан, Хэнвэнь Чжан, Мяо Ли, Хуэй Хао, Цзяньцзюнь Ло, Сяолей Ван, Бин Гу, Инань Чжан, Сянпин Ли

Плазмонные наноструктуры алюминия (Al) недавно продемонстрировали замечательные оптические нелинейные явления, такие как усиленная генерация второй гармоники (ВГ).Однако относительно слабое усиление поля является результатом больших оптических потерь, связанных с алюминиевыми наноструктурами, в сочетании с трудностями в управлении поляризацией излучения, что создает проблему для усиления и настройки ВГ. В этой статье мы показываем, что SH-излучение алюминиевых наноструктур может быть эффективно усилено с одновременной настройкой поляризационных свойств с помощью наноструктур металл-диэлектрик-металл (MIM), состоящих из решеток поперечных наноантенн из алюминия поверх алюминиевых зеркал с SiO _{. 2 промежуточный слой} .В частности, фемтосекундный лазерный луч с линейной поляризацией, параллельной одному плечу, освещает структуру, в то время как ортогональные плечи были физически модифицированы с помощью технологии фототермического изменения формы, индуцированной лазером, для управления излучением ВГ с помощью плазмонных резонансов.