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World File Search System启发
今年春天受到启发！
春天在这里，带来了一个增长，更新和联系的季节。本赛季的节目旨在帮助您接受一年中充满活力的时间的能量。对于小孩子来说，Baby＆Toddergym和Kindergym等计划提供了学习，社交和发现的培养环境，而家人可以随时随地享受户外纽带。青年可以通过艺术课程来点燃自己的创造力，例如轻松印刷，探索砖块4 Kidz Junior Robotics，或者通过我的身体，体操和运动来建立信心。青少年和成年人有机会潜入诸如开始水彩，远足和创意艺术疗法之类的兴趣。今年春天加入我们，参加激动人心的课程，户外冒险以及各个年龄段的丰富体验。当我们共同创造持久的回忆时，让这个季节成为发现和联系之一。
通过肿瘤-正常启发推进微生物比较基因组学 1
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 2 月 5 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：bioRxiv 预印本
通过肿瘤非正式启发1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：Biorxiv Preprint
动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
一种受自然启发的用于造血干细胞和祖细胞基因沉默的纳米递送平台
核酸疗法在沉默、表达或编辑基因方面具有巨大潜力。在这里，我们介绍了一种基于天然脂蛋白的纳米递送平台，该平台可防止小干扰 RNA (siRNA) 过早降解，确保其靶向和细胞内递送到骨髓中的造血干细胞和祖细胞 (HSPC)。在建立了一种在其核心中稳定地整合 siRNA 的载脂蛋白脂质纳米颗粒 (aNP) 原型后，我们建立了一个综合库，并彻底表征了单个 aNP 的物理化学性质。在对所有配方进行体外筛选后，我们选择了八种代表库多样性的 siRNA-aNP，并使用静脉给药方案确定了它们沉默小鼠免疫细胞亚群中溶酶体相关膜蛋白 1 (LAMP1) 的能力。我们的数据表明，使用不同的 aNP，我们可以在免疫细胞亚群及其骨髓祖细胞中实现功能性基因沉默。除了基因沉默之外，aNP 平台固有的与免疫细胞结合的能力使其具有向 HSPC 提供其他类型核酸疗法的巨大潜力。
对现实世界工程问题的元启发式算法的贡献
许可论文涉及元启示术，这是启发式方法的集合。可以说升华是经验法则或辅助方法，该方法被算法用来有效达到解决方案。只是元启发术是指导不同的优化技术，并且最近受到了很多关注。这种关注的原因是荟萃奴术促进复杂和大规模问题的解决方案的能力，尤其是在经典算法试图更准确地解决问题的情况下，很难遇到困难。几种荟萃方法基于自然界中发生的各种过程。这些包含各种SO所谓的进化方法以及基于身体和人类行为的方法。这些事实证明，这些问题对于解决了许多条件，解决问题的优化问题非常有用，因此要解决的问题非常广泛，因此计算很重。在云计算（云计算）中，我们在SO称为云中实现计算，即通过Internet，而不是直接在我们自己的计算机上执行这些计算。在进行云计算的情况下，元启发式学很有用。这样做的原因是，在工业和科学中，无论是在个人计算机上进行的计算和其他工作还是其他工作，都已经转移到云中。这意味着在云中计算中常见的各种操作，例如有效安排了不同的计算和资源分配，以避免可能的绩效损失。这些观察是许可论文提出的研究的动机。许可论文研究了不同的新优化方法，以及这些方法如何通过研究如何改善绩效和资源管理来改善绩效和资源管理，还可以通过研究如何培训计算的成本来提高绩效和资源管理。许可论文分为两个部分，第一部分涉及理论背景，在这些背景中，准备了不同的理论优化方法和工程问题。本节还提出了有关在云上下文中与调度有关的当前挑战的讨论。论文的第二部分由三项已发表的研究组成，这些研究涉及不同方法的实际影响以改善云中的计算操作。总而言之，可以说，许可论文涉及优化驱动的计划，例如，我们如何在云中更有效地执行计算。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
受自然启发的基于挤压的微流体方法......
软材料通过紧密模仿生物体的复杂运动和变形行为，在小型机器人应用中发挥着至关重要的作用。然而，传统的制造方法在制造高度集成的小型软设备方面面临挑战。在这项研究中，利用微流体技术精确控制反应扩散 (RD) 过程，以生成多功能和区室化的钙交联海藻酸盐微纤维。在 RD 条件下，生产出复杂的海藻酸盐纤维，用于磁性软连续机器人应用，具有可定制的功能，例如几何形状（紧凑或中空）、交联程度和磁性纳米粒子的精确定位（在核心内部、围绕纤维或一侧）。这种精细控制允许调整微纤维的刚度和磁响应性。此外，纤维内可化学裂解的区域能够在旋转磁场下分解成更小的机器人单元或卷起结构。这些发现证明了微流体在处理高度集成的小型设备方面的多功能性。
脑启发的方法用于在异质混合信号神经形态处理系统中实现鲁棒计算
抽象的神经形态处理系统实施具有混合信号模拟/数字电子电路和/或熟悉设备的混合信号神经网络代表了一种有希望的技术，用于需要低功率，低延迟，并且由于缺乏连接性或隐私问题而无法连接到离线处理的云，并且无法连接到离线处理。但是，这些电路通常嘈杂且不精确，因为它们受设备之间的变化影响，并且以极小的电流运行。因此，在这种方法之后，实现可靠的计算和高精度仍然是一个公开挑战，一方面阻碍了进度，另一方面有限地采用了这项技术的广泛采用。通过构造，这些硬件处理系统具有许多在生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非同质性。越来越多的证据表明，将这种限制应用于人工神经网络，包括在人工智能中使用的限制，可以促进学习方面的鲁棒性并提高其可靠性。我们认为，这些策略对于指导设计可靠且可靠的超低功率电子神经处理系统，该系统使用嘈杂和不精确的计算基板（例如阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实施。Here we delve even more into neuroscience and present network-level brain-inspired strategies that further improve reliability and robustness in these neuromorphic systems: we quantify, with chip measurements, to what extent population averaging is effective in reducing variability in neural responses, we demonstrate experimentally how the neural coding strategies of cortical models allow silicon neurons to produce reliable signal representations, and show how to强有力地实施基本的计算基础，例如选择性放大，信号恢复，工作记忆和关系网络，从而利用此类策略。