XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复杂性
删除低复杂性蛋白的复杂性
Pablo Mier是对与蛋白质进化和低复杂区域有关的Web工具和数据库开发感兴趣的博士后研究人员。他在约翰内斯·古滕伯格大学的生物学学院工作。Lisanna Paladin是Padova大学生物医学科学系的博士生。她的研究着重于工具和数据库开发，以描述非全球蛋白的结构和功能。Stella Tamana是塞浦路斯大学生物科学系的博士候选人，她在那里学习生物信息学。她对蛋白质序列中构图偏置区域的研究感兴趣，其结构和功能特性的阐明以及它们在自动化比较基因组学管道中的处理。Sophia Petrosian是希腊塞萨洛尼卡的生物计算和过程实验室的最后一年。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。 她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。 在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。 Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。 她是波兰生物信息学协会董事会成员。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。她是波兰生物信息学协会董事会成员。Aleksandra Gruca是波兰Gliwice的西里西亚技术大学信息学研究所的助理教授。她的研究兴趣集中在应用数据挖掘和机器学习方法上，用于对高通量生物学实验的自动化功能解释。dariusz plewczynski是华沙大学新技术中心（波兰华沙）的教授，功能性和结构性基因组学实验室负责人。他的主要专业知识涵盖了计算基因组学，生物统计学和生物信息学。Marcin Grynberg是波兰华沙生物化学与生物物理学研究所生物物理学系的助理教授。他的主要重点是蛋白质世界，尤其是在稀有序列上，例如低复杂性区域。他还在微生物蛋白质组学分析领域工作。PauBernadó是蒙彼利埃（法国）Biochimie Centrale中心的研究人员。他的小组有兴趣建立高度无序蛋白质和低复杂性区域的结构和功能之间的联系。ZoltánGáspári是匈牙利布达佩斯的PázmányPéter天主教大学信息技术与生物学学院的副教授。他的小组使用计算和实验方法及其组合研究了内部动力学在蛋白质功能中的作用。Christos A. Ouzounis是研究与技术中心Hellas（希腊塞萨洛尼卡）研究中心，他指导化学过程和能源资源研究所的生物计算和过程实验室。他的利益围绕基因组结构，功能和进化，生物学序列比较和合成生物学。他的一些最著名的贡献包括发现基因组上下文方法和最后一个普遍共同祖先的定义。Vasilis J. Promponas是塞浦路斯大学生物科学系的助理教授，负责生物信息学研究实验室。他对序列比较的理论和实践方面以及预测氨基酸序列的蛋白质结构和功能特征的方法感兴趣。特别是他研究了与非全球蛋白有关的不同现象，最近重点介绍了保守的真核过程，包括核质质转运和大量自源。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。 他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
高分辨率“地图”揭示了大脑内源性 NMDA 受体的结构和功能复杂性
在《细胞》杂志发表的一项研究中，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心朱树嘉团队与中国科学院上海药物研究所李阳团队解析了成年哺乳动物大脑皮层和海马体中内源性N-甲基-ᴅ-天冬氨酸受体（eNMDAR）的组装和结构。
字符串和M理论中的全息复杂性物理字母B
编辑器：F。Bo我们已经在非符号全息模型中研究了纯化𝐸的纠缠，该模型是一个五维的爱因斯坦重力，并与标量场c耦合，具有非平凡势势𝑉（𝜙）。双重4维仪表理论不是共形的，并且在两个不同的固定点之间表现出RG流。有三个参数，包括能量量表λ，模型参数𝜙和温度𝑇控制理论的行为。有趣的是，我们发现𝐸可以用作探测该理论在零温度和有限温度下的非统一行为的度量。此外，我们发现，如果有人考虑以λ
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
情感两极分化及其伴随的基于裂解的分类使气候变化和其他与科学有关的问题引起了不可思议和争议性。围绕着Covid-19时期，我们研究了在Twitter和Reddit上与气候变化和气候科学的公共活动中的跨域溢出和争议性的溢出。我们找到了有力的证据表明，周围的共证范围溢出到气候变化域中。在不同的社交媒体系统中，Covid-19内容与Climente讨论中的不可活力和争议有关。这些增加的拮抗模式对大流行事件有反应，这使科学与公共政策之间的联系更加突出。我们还表明，观察到的溢出案沿流行前的政治分裂，特别是反国际民粹主义信仰，这将气候政策反对与疫苗的犹豫联系起来。我们的发现突出了根深蒂固的跨域极化的危险，表现为拮抗行为的溢出。
音乐的神经同步对旋律频谱复杂性很敏感
在听觉感知过程中，神经振荡已知会与声学动态同步，但它们在听觉信息处理中的作用仍不清楚。作为一种可以通过声学参数化的复杂时间结构，音乐特别适合解决这个问题。在一项针对人类参与者的行为和脑电图联合实验中，我们研究了刺激的时间（声学动态）和非时间（旋律频谱复杂性）维度对神经同步的相对贡献，神经同步是一种刺激-大脑耦合现象，在这里操作上定义为声学和神经动态之间的时间相干性。我们首先强调低频神经振荡会稳健地与复杂的声学时间调制同步，这强调了这种耦合机制的细粒度性质。我们还揭示了增强音高、和声和音高变化方面的旋律频谱复杂性会增加神经同步。重要的是，这种操作增强了 theta（5 Hz）范围内的活动，这是一种与旋律音符速率无关的频率选择性效应，可能反映了所涉及的神经过程的内部时间限制。此外，虽然情绪唤醒评级和神经同步都受到频谱复杂性的正向调节，但未观察到唤醒和神经同步之间的直接关系。总体而言，这些结果表明，音乐的神经同步对听觉信息的频谱内容很敏感，并指示了听觉水平的处理，这应该与高阶情绪处理阶段区分开来。
使用预测指标评估农业系统对生物多样性的影响：复杂性的梯度
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
城市街景的视觉复杂性：人类与计算机视觉
抽象理解城市环境的视觉复杂性可能会改善城市设计策略，并限制由于广告，道路标牌，电信系统和机械而引起的视觉污染。本文旨在通过向一组450个以上的互联网用户提交一组地理参考的照片来量化城市街景中的视觉复杂性。将本调查发出的平均复杂性排名与一组计算机视觉预测进行了比较，试图找到最佳匹配。总的来说，一个计算机视觉指标可以全面匹配调查结果，并未清楚地从分析中出现，但是一组感知的假设表明，某些类别的刺激更相关。结果表明，具有对比颜色区域和锋利边缘的图像如何更容易驱动高复杂性的感觉。