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World File Search System单峰
尖峰排序AI代理
在这里，我们提出了Multihive，这是一种通过整合Cite-Seq数据模式来推断细胞嵌入的分层多模式深生成模型。MultiHive采用层次堆叠的潜在变量以及模态 - 特定的潜在变量，分别从模态中捕获共享和私人信息，从而促进集成，DeNoing和插入任务。使用金标准的真实和模拟数据集进行广泛的基准测试，这在整合Cite-seq数据集时表现出了多希夫的优势。多希化在推出缺失的蛋白质测量和与单峰数据集的Cite-Seq数据集的集成方面优于最先进的方法。使用胸腺细胞发育数据集，我们表明多型细胞的嵌入可以改善轨迹推断和基因趋势鉴定。最后，使用跨发育和疾病的数据集，我们证明了将多型提取的deNOCE表达在基因表达程序中分解有助于识别多个细胞层次结构的生物学过程。
使用脑电图和眼动追踪功能对虚拟现实中的外部和内部注意力进行多模式检测
未来的虚拟现实环境将感知用户的环境，实现广泛的智能交互，从而通过注意力感知虚拟现实系统实现多样化的应用并提高可用性。然而，基于脑电图数据的注意力感知虚拟现实系统训练周期长，阻碍了其普遍性和广泛应用。同时，在哪些生理特征（脑电图和眼动追踪）对解码虚拟现实范式中的注意力方向最有效的研究中仍然存在空白。我们通过评估使用脑电图和眼动追踪数据的几种分类模型来解决这一问题。我们在 N-Back 任务中需要内部注意力或在视觉监控中需要外部注意力分配的任务期间同时记录了训练数据。我们使用线性和深度学习模型比较了几种单峰和多峰特征集以及不同窗口大小下的分类性能。结果表明，多峰特征可以提高经典和现代分类模型的预测能力。我们讨论了评估生理特征重要性并实现自动、稳健和个性化特征选择的方法。
Google Gemini作为下一代AI教育工具
引言过去一年见证了人工智能（AI）系统的巨大增长及其对人类创造力和生产力的前所未有的影响（Ali等，2023； Badshah等，2023）。OpenAI的开发大型语言模型（LLMS）（例如GPT-3）为创新的AI聊天机器人（例如Chatgpt-3.5）的爆炸性增长铺平了道路。但是，LLM已取得了重大进展，并超越了单峰输入方法，在这些方法中，它们仅执行特定任务，例如文本或语音识别。目前，多模式AI工具和语言模型具有与各种文本，图像，音频，视频和PDF相互交互并识别各种输入的能力。这些多模式是Chatgpt-4或Chatgpt-4V，Inworld AI，Meta ImageBind，Runway gen-2和Google DeepMind Gemini，是最常用的Gemini。本研究将Google Gemini作为多模式AI工具讨论，因为它是最新和最基于NOVTY的LLM多模式，可以同时执行多个任务。尽管是用户友好且高效的AI工具，但Gemini通过提供高级，更准确且与众不同的相关响应来彻底改变访问和与各种信息互动的方式。根据Google团队报告（Team等，2023），双子座的
通过中IIR量子级联激光的ISB过渡的低强度饱和 引用：Rodani T.，Osmenaj E.，Cazzaniga A.，Panighel M.，Africh C.＆Cozzini S.朝扫描隧道显微镜图像的公开化。 高... 中用于准阶段匹配的微流体设备 微生物组对主机社区动态的影响 β-氯环己烷触发神经炎症活性，表观遗传组蛋白翻译后修饰和认知功能障碍 STAT3抑制作用通过恢复肌肉干细胞中的自噬来恢复老化肌肉的再生 在... 之后，富含二氨基蛋白的意大利面的潜在益生元作用 肠道轴调节能量的新机制 电解质门控石墨烯Terahertz振幅调节器 基于空腔的纠缠光子的来源 - 纳米光子晶体D形纤维设备，用于标签... Terahertz光电检测中可伸缩的单层... 2D金属和有机框架中的带结构工程 纳米颗粒的仿生合成 开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验 纳米... 的硅设计，建筑物和气体吸附 材料加速平台（地图）：加速材料研发以应对紧急社会挑战 在软X射线照射下Fapbbr3钙钛矿的降解和自我处理
我们证明，可以设计中红外跨带过渡的吸收饱和，以10-20 kW cm 2的中等光强度和室温下。该结构由一系列具有明智设计的253 nm厚的GAAS/ALGAAS半导体异质结构的金属 - 气管导体 - 金属金属斑块组成。在低入射强度下，结构在强光 - 耦合方面起作用，并在接近8.9 L m的波长下表现出两个吸收峰。饱和作为向弱耦合方案的过渡，因此，在增加入射强度时向单峰吸收。与耦合模式理论模型进行比较解释了数据，并允许推断相关的系统参数。当泵激光器在空腔频率上调谐时，随着入射强度的增加，反射率会降低。相反，当激光器以极化频率调谐时，反射性非线性会随着入射强度的增加而增加。在这些波长下，系统模仿了MID-IR范围内可饱和吸收镜的行为，这是当前缺失的技术。
一项针对体现AI
摘要 - 深度学习在许多领域都表现出了非凡的成功，包括计算机视觉，自然语言处理和强化学习。这些领域中的代表性人工神经网络涵盖了卷积神经网络，变压器和深Q网络。基于单峰神经网络，已经引入了许多多模型模型，以解决一系列任务，例如视觉问题答案，图像字幕和语音识别。体现AI中指令跟随机器人策略的兴起刺激了一种新型的多模式模型的开发，称为视觉语言动作模型（VLAS）。他们的多模式能力已成为机器人学习的基础元素。已经提出了各种方法来增强特征，例如多功能性，灵巧性和概括性。一些模型专注于精炼特定组件。其他人旨在制定旨在预测低级行动的控制政策。某些VLA充当高级任务计划者，能够将长途任务分解为可执行子任务。在过去的几年中，出现了无数的vlas，这反映了体现AI的迅速发展。因此，必须通过全面的调查来捕获不断发展的景观。
![arxiv：2411.00134v1 [cond-mat.soft] 2024年10月31日](/simg/c\cbcb809e034f2eea55fdfa828a50fd7f02e33ebc.webp)
arxiv：2411.00134v1 [cond-mat.soft] 2024年10月31日
梯子聚合物以其刚性的梯子样结构而闻名，具有出色的热稳定性和机械强度，将它们定位为高级应用的候选者。但是，准确地从溶液散射中确定其结构仍然是一个挑战。它们的链构象在很大程度上受单体及其相对取向的固有定向特性的控制，从而导致弯曲角的双峰分布，这与常规的聚链链的弯曲链遵循单峰分布。与此同时，聚合物链的传统散射模型并不能说明这些独特的结构特征。这项工作引入了一种新颖的方法，该方法将机器学习与蒙特卡洛模拟集成在一起以应对这一挑战。我们首先开发了一个蒙特卡洛模拟，用于对梯形聚合物的构型空间进行采样，其中每个单体被模型为双轴段。然后，我们基于高斯过程回归建立了一个机器学习辅助散射分析框架。最后，我们在梯子聚合物溶液上进行小角度的中子散射实验以应用我们的方法。我们的方法揭示了常规方法无法捕获的梯子聚合物的结构细节。
抽象的。 Aditama R, Tanjung ZA, Sudania WM, Nugroho YA, Utomo C, Liwang T. 2020. 密码子使用偏向性分析揭示了油棕豚鼠的最佳密码子
摘要。Aditama R、Tanjung ZA、Sudania WM、Nugroho YA、Utomo C、Liwang T。2020. 密码子使用偏向分析揭示了油棕中的最佳密码子。生物多样性 21：5331-5337。报道了油棕基因组的密码子使用偏向，采用了几个指标，包括 GC 含量、相对同义密码子使用 (RSCU)、有效密码子数 (ENC) 和密码子适应指数 (CAI)。观察到 GC 含量的单峰分布，并与非草本单子叶植物的特征相匹配。同义密码子使用偏向的对应分析 (COA) 表明主轴由 GC 含量强烈驱动。油棕基因的 ENC 和中性图表明，自然选择在塑造密码子使用偏向方面比突变偏向发挥了更重要的作用。计算出的 CAI 与油棕基因表达的实验数据之间存在正相关性，表明该指数具有良好的能力。最后，十八个密码子被定义为“最佳密码子”，可为异质表达和基因组编辑研究提供有用的参考。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
从头运动和面部表达动力学
我们探讨了多模式行为线索的疗效，以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元，原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实，运动和动作单元可以发现多种特征的行为，同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示，我们探讨了决策和特征级融合，以及基于添加剂的融合策略，该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查（FICS）数据集中检查各种长期长期记忆（LSTM）架构，用于分类和回归数据集，我们注意到：（1）多模式的方法优于非模态反应，以达到0.98的最高PCC，以获得激动人心的特质，以实现MIT和0.57的高级特征，以实现fick和0.57。 （2）通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释，并且（3）遵循薄片的方法，即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供：https：//github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。
早产儿大脑的体感预测
感觉预测 (SP) 是早期认知发展的核心。SP 受损可能是理解神经发育障碍出现的关键，但关于这种技能如何以及何时出现的数据很少。我们着手提供早产儿大脑中 SP 存在的基本感觉方式的证据：触觉。使用弥散相关光谱法，我们测量了接受振动触觉刺激-省略序列的早产儿体感皮层的血流变化。当 ISI 固定时，参与者在刺激省略期间出现血流减少，从刺激应该开始时开始：对某个刺激开始的预期会导致体感皮层的失活。当 ISI 抖动时，我们观察到省略期间血流增加：对可能但不确定的刺激开始的预期会导致体感皮层的激活。我们的研究结果显示，基于单峰体感刺激的时间结构，SP 早在分娩前四周就已在大脑中出现，并表明 SP 会根据刺激开始的可能性对体感皮层的活动产生相反的调节。未来的研究将调查体感预测对这一脆弱人群神经发育的预测价值。