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World File Search System单位间隔
人脑中丘脑皮质连通性的系统发育保守的轴
使用Sigmoid Transformation的间隔。c，将转录组数据分配给丘脑种子。voxelwise估计在丘脑中提取了2,228个具有差异表达的基因的验尸基因表达的估计值。对于每个基因，每个种子点都分配给它所在的体素的表达值，以产生921 by-2228 by-by-gene矩阵。如上所述，每个基因的表达水平根据缩放的乙状结肠标准化为单位间隔。d，关节分解。通过主成分分析（PCA）将逐皮连通性和逐个基因矩阵串联并分解为一组正交因素。从最终的主组件（PC）中，第一台PC（PC1）解释了串联数据矩阵中差异的30.2％。对于每个PC，分数分别描述了丘脑和载荷中每个成分的表示，分别描述了每个皮质区域和基因的连通性强度和基因表达水平的贡献。
128Gb 1 位/单元 96 字线层 3D 闪存可改善随机读取延迟，tProg = 75 μs 和 tR = 4 μs
摘要 — 采用 96 字线层技术开发了一款 128 Gb 1 位/单元 3-D 闪存芯片。一种具有较少字线和位线时间常数的新型芯片布局结构实现了快速读取访问时间。新引入的程序序列即使在写入/擦除循环后也能实现更高的可靠性和更少的读取重试。还采用了外部 VPP 电源 (12 V)、电流模式参考分布和自动温度代码刷新来提高芯片的性能。新的占空比校正器成功获得了更宽的 DQS 单位间隔。因此，所提出的芯片具有 4 µ s 的读取访问延迟和 75 µ s 的编程时间，比采用相同技术的传统 3-D 闪存快 12-13 倍和 4-5 倍 [Maejima et al. , (2018)]。随机读取延迟（tRRL）估计小于 50 µ s，这使得能够减少固态硬盘（SSD）系统的总读取访问时间。
蛋白质语言模型识别无序的，保守的基序驱动阶段分离
图2：ESM2预测结构化和无序残基的适应性景观。（a）呈现了人类HP1α蛋白（Uniprot ID：P45973）中氨基酸的ESM2评分，残基的PLDDT得分低于70，以蓝色突出显示，以表示缺乏确定结构的区域。（b）在结构秩序不同程度的三个区域的健身景观的详细观点。在左侧，人类HP1α蛋白的Alphafold2预测的结构以卡通表示显示，其颜色为PLDDT分数。三个特定区域，代表柔性无序（残基75-85），保守无序（残基87-92）和折叠（残基120-130）段，分别用蓝色，橙色和红色突出显示，使用球形粘贴样式。右侧的面板描绘了每个区域中每个区域的ESM2 LLR预测。（c，d）PLDDT和ESM2分布分布的直方图（C）和无序（D）残基。轮廓线表示计算为 - log P（PLDDT，ESM2）的自由能水平，其中P是基于其PLDDT和ESM2分数的残基的概率密度。轮廓以0.5个单位间隔间隔，以区分不同密度的区域。
自动化经济中的最低工资
在过去的几十年里，人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是，劳动力市场将在未来发生根本性变化（例如，Brynjolfsson & McAfee，2014；Ford，2015）。Frey 和 Osborne（2017）探讨了工作与自动化之间的敏感性，并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明，自动化对常规任务产生了重大影响，导致劳动力两极分化，并加剧了经济不平等（例如，Acemoglu & Restrepo，2020a；Autor，2015；Autor & Dorn，2013；Autor 等，2003、2015；Goos & Manning，2007；Graetz & Michaels，2018）。此外，Goos 等人（2019）强调，自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等，人们讨论了各种政策手段，例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资（例如，Acemoglu 等人，2020 年；Costinot 和 Werning，2018 年；Freeman，2015 年；Furman，2019 年；Guerreiro 等人，2017 年；McAfee 和 Brynjolfsson，2016 年；Thuemmel，2018 年）。然而，人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中，Lordan 和 Neumark（2018 年）通过实证表明，较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外，他们强调，在有关最低工资影响的实证文献中，有一些工人群体经常被忽视，例如老年人和低技能工人。然而，似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响，在该框架中，任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究，他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响，我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础，这两项研究是相互关联的，并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念，该市场可以通过工作任务内容进行实证表征（例如，Goos 等人，2019 年）。从理论上讲，基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模（Acemoglu & Restrepo，2018c），还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中，单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势，这会导致要素的简单分配。因此，我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔，其中机器在第一个间隔生产任务，低技能工人在中间间隔生产任务，高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性，我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。