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World File Search System信息性
标题：炎症在人性化小鼠心脏淀粉样变性的人源化小鼠模型中的作用
背景：全身性淀粉样变性代表了一组蛋白质不满意的疾病，这些疾病赋予了全球数百万患者的发病率和死亡率。经硫代蛋白心脏淀粉样变性（ATTR）是一种特别毁灭性的淀粉样蛋白疾病，影响中年和老年人，并导致心肌病（ATTR-CM），其中位存活率为2.5至3。5年[1，2]。attr-cm可以是遗传性的，导致年轻患者的侵略性疾病病程。美国最普遍的TTR变体是V122i，在3-4％的非裔美国人中发现了这一点[3]。尽管医疗保健负担很大，但由于缺乏疾病意识和有限的诊断技术，Attr-CM仍未诊断出来[4]。在过去的十年中，体内模型的信息性很难被证明是难以捉摸的[5]。此外，由于淀粉样蛋白原纤维沉积而没有可用的治疗方法来逆转心脏功能障碍[1，6，7]。因此，对ATTR-CM的分子机制的更好理解对于开发新型有效疗法至关重要。
与量子查询复杂性有关的开放问题
量子查询复杂性（有关经典调查，请参见[24]）是对量子计算机需要对输入字符串X进行多少查询以学习X的各种属性的研究。关键在于，一个查询可以访问X个叠加状态的每个分支中的多个位。已有30多年了，这个主题一直是我们对量子计算机的功能和局限性所了解的核心来源。我认为，查询复杂性在整个量子计算理论中发挥了如此重要的作用有两个原因。首先，碰巧的是，大多数著名的量子算法包括Deutsch-Jozsa [26]，Bernstein-Vazirani [21] [21]，Simon [48]，Shor [47]和Grover [47]和Grover [33] - 自然而然地进入了Shor's Algorith的Case Algorith的构造中，第二，查询复杂性不仅可以证明上限，而且还可以证明非平凡和信息性的下限 - 如1994年开创性的Bennett，Bernstein和Vazirani [20]所示，量子计算机需要ω（√
MAtt：用于脑电图解码的流形注意力网络
脑电图 (EEG) 信号的识别严重影响非侵入式脑机接口 (BCI) 的效率。虽然基于深度学习 (DL) 的 EEG 解码器的最新进展提供了改进的性能，但几何学习 (GL) 的发展因其在解码噪声 EEG 数据方面提供出色的鲁棒性而备受关注。然而，缺乏关于深度神经网络 (DNN) 和几何学习在 EEG 解码中的合并使用的研究。我们在此提出了一种流形注意力网络 (mAtt)，这是一种基于几何深度学习 (GDL) 的新型模型，具有流形注意力机制，可在黎曼对称正定 (SPD) 流形上完全表征 EEG 数据的时空表示。在时间同步和异步 EEG 数据集上对所提出的 MAtt 的评估表明，它优于其他领先的 DL 方法用于一般 EEG 解码。此外，模型解释分析揭示了 MAtt 捕捉信息性 EEG 特征和处理大脑动态非平稳性的能力。
manigussian：多任务机器人操纵的动态高斯碎片
摘要。在非结构化环境中执行语言条件的机器人操纵任务对于一般的智能机器人高度要求。常规的机器人操纵方法通常会学习对动作预测观察的单一表示，这忽略了人类目标组成的场景级时空动力学。在本文中，我们提出了一种动态的高斯分裂方法，名为Manigaussian多任务机器人操纵，该方法通过未来场景重建进行了场景动态。具体而言，我们首先要介绍动态的高斯脱落框架，该框架渗透了高斯嵌入空间中的半义传播，其中利用语义表示来预测最佳的机器人动作。然后，我们构建了一个高斯世界模型，以参数化我们动态的高斯脱落框架中的分布，该框架通过未来的场景重建在交互式环境中提供了信息性的范围。我们通过166个变体评估了10个RLBench任务的Manigussian，结果表明我们的框架可以比最先进的方法胜过13。平均成功率1％。
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
genepert：利用基因嵌入基因扰动预测
预测靶基因的扰动如何影响其他基因的表达是理解细胞生物学的关键组成部分。这是一个具有挑战性的预测问题，因为该模型必须捕获复杂的基因关系，并且输出是高维且稀疏的。为了应对这一挑战，我们提出了一种简单的方法，一种利用Genept嵌入的方法，它是使用单个基因的文本描述来得出的，以预测通过正规回归模型扰动引起的基因表达变化。在多种细胞类型和五个不同审慎的基因嵌入模型的八个CRISPR扰动屏幕数据集上进行了基准测试，Genepert始终胜过所有在Pearson相关和均值平方误差指标中测量的所有最新预测模型。即使使用有限的培训数据，我们的模型也有效地概括了，为预测扰动结果提供了可扩展的解决方案。这些发现强调了信息性基因嵌入的力量，以预测硅中看不见的遗传扰动实验的结果。genepert可从https://github.com/ zou-group/genepert获得。
西雅图IT战略计划
亲爱的同事，西雅图信息技术（西雅图IT）赋予了人们的能力，并通过尖端的工具和信息使人们能够利用他们为我们的社区服务的潜力。我们的使命重点是利用技术和创新来应对西雅图最紧迫的挑战和优先事项：公共安全问题，住房和无家可归，我们居民的健康和健康，以及为我们的居民带来经济机会的蓬勃发展。在2025 - 2027年期间，西雅图正在启动一项新的IT战略计划，该计划与该市的任务以及预算和部门的优先事项保持一致。感谢280多个西雅图市的员工和合作伙伴，他们为该产品贡献了时间和想法。不能低估我们在政府，技术和历史上处于关键时刻。大流行后的复苏以及数字公众和劳动力的不断增长的需求继续重塑城市。新兴技术和风险（例如人工智能，推动网络安全威胁，数据科学，传感技术，错误信息性运动，新生产力和协作解决方案）的出色变革机会，以增强我们的团队，为我们的社区服务，以领导他们对最大程度的责任造成的技术的负责使用。
2021-2025 课程大纲
第一单元 课程介绍和概述、时态、句子结构原则和段落写作（S+V+O） 第二单元 演讲基础知识（Ethos、Pathos & Logos） 口头和非口头交流、个人、信息性和科学演讲基础知识。 第三单元 听力技巧：定义、障碍、克服的步骤。倾听的影响、协商、做笔记和边听边做。 第四单元 阅读以略读和扫读，阅读以理解（预测、回答问题和总结）。阅读以理解。 第五单元 写作以告知 - I 新闻、电子邮件。写作以告知 - II 通知、议程和会议记录。写作以定义（定义和论文）。 教科书/参考文献 1. Shoba，Lourdes。（2017 年）。交际英语：练习册。英国：剑桥大学出版社。 2. Steven，Susan，Diana。（2015 年）。沟通：一生的原则。美国：培生出版社，第 6 版。3. 美国心理学会出版手册，（2010 年）。第 6 版。4. Kosslyn，SM“理解图表和图形”，应用认知心理学，第 3 卷，第 185-226 页，1989 年。
纽约梅隆银行 Alcentra 全球多策略信贷基金有限公司
基金不按日提供其股份供购买或赎回，根据《1940 年投资公司法》，基金无需也不会确定每日净资产价值。根据董事会批准的程序，基金每季度确定其净资产价值，以符合监管要求并报告业绩。但是，基金还计算并公布每日净资产价值（信息性 NAV）。投资者无法按日交易基金的普通股，因此，应仅将基金提供的每日净资产价值视为信息目的。基金的每股净资产价值（无论是出于信息目的还是监管目的）是通过将基金的净资产价值除以截至上述适用日期的基金流通股数来确定的。引用的业绩数据代表过去的表现，并不保证未来的结果。股价、收益率和投资回报会波动，投资者的股份在赎回时的价值可能高于或低于原始成本。当前业绩可能低于或高于所报业绩。少于 1 年的期间业绩未按年计算。回报显示为扣除基金费用后的净额，并假设所有分配均已再投资。
当前的进度，应用程序和挑战多...
摘要：芝麻是世界上重要的传统油作物之一，具有较高的经济和营养价值。最近，由于新型的高通量测序技术和生物信息性方法，芝麻的基因组学，甲基组学，转录组学，蛋白质组学和元素学的研究迅速发展。到目前为止，已经发布了五个芝麻的基因组，包括白色和黑色种子芝麻。基因组研究揭示了芝麻基因组的功能和结构，并促进了分子标记，遗传图的构建和泛基因组研究的剥削。甲基组学的重点是对不同环境条件下分子水平变化的研究。转录组学为研究非生物/生物胁迫，器官发育和非编码RNA以及蛋白质组学和元素学提供了强大的工具，在研究非生物压力和重要特征方面也提供了一些支持。此外，还描述了芝麻遗传学繁殖中多摩克的机会和挑战。本综述从多词的角度总结了芝麻的当前研究状态，并希望为芝麻的进一步深入研究提供帮助。