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边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
对模型的目的限制调节AI
本文提出了对AI模型的目的限制概念，作为一种效率调节AI的方法。不受监管的（次要）使用特定模型会造成巨大的个人和社会风险，包括对个人或团体的歧视，侵犯基本权利或通过误解的民主扭曲。我们认为，拥有训练的模型，在许多情况下，这些模型包括匿名数据（即使培训数据包含个人数据），这是数据公司与社会之间跨性能的不对称性的核心。在我们的跨学科方法中结合道德和法律方面，我们将训练的模型而不是培训数据确定为监管干预的对象。这种改变的重点增加了现有的数据保护法和拟议的人工智能法。由于关注个人数据或培训数据的程序方面，因此这些因素效率降低了滥用训练的模型。利用了预防风险法的概念和相称的原则，我们认为强大的参与者的潜在使用训练的模型以损害社会的方式需要预防性监管干预措施。因此，我们试图通过使民主控制在何处以及如何使用和重复使用的何处和生成的AI能力来平衡权力的不对称性。
培养学生对模型的功能理解
培养学生对模型的理解是一项挑战。然而，特别是对于学习量子物理，需要对模型有深入的理解。我们在同步在线课程中研究了培养学生对（量子）模型的功能性思维的活动。评估研究（N = 59）的结果表明，参与者对光子的量子物理思维有所提高，对物理模型的总体理解也略有提高。相关性分析表明，学生对物理模型的总体理解与对量子模型的功能性理解之间没有显著的相关性。我们讨论了我们的研究结果对量子物理教育教学和未来研究的启示。
光芬顿和 TiO2 光催化在 UV-A 下对模型微生物的灭活；比较效果和优化
1 药理学实验室，药学系，健康科学学院，塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基 54124，希腊 2 遗传学、发育和分子生物学系，生物学院，塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基 54124，希腊 3 物理化学实验室，化学系，塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基 54124，希腊 4 希腊研究和技术中心，应用生物科学研究所，塞米 57001，希腊 5 普通微生物学实验室，遗传学、发育和分子生物学系，生物学院，塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基 54124，希腊 6 STERIMED SA，G' Fassi，建筑街区 52b，Sindos 工业区，57022希腊塞萨洛尼基 * 通信地址：sklaviad@pharm.auth.gr † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
对模型物种的转录调控
单细胞基因组学迅速促进了我们对细胞表型多样性的了解，包括细胞类型和细胞状态。由单细胞/-Nucleus RNA测序（SCRNA-SEQ）驱动，目前正在进行表征广泛的生物和组织的全面细胞图集项目。结果，至关重要的是，发现的转录表型以一致和简洁的方式定义和传播。分子生物标志物在历史上在生物学研究中起着重要作用，从通过表面蛋白表达定义免疫细胞类型到通过其分子驱动因素定义疾病。在这里，我们描述了一种基于机器学习的标记基因选择算法，NS-Forest版本2.0，它利用随机森林特征选择的非线性属性和二进制表达评分方法来发现最小值标记基因表达组合，以最佳地捕获Com-Plete Scrna-Secrna-Seqle-Seqse-Seqseq转录profiles在Com-Plete Scrna-seqs sequeq transcriptions profiles中的细胞类型标识。所选的标记基因提供了一种表达式条形码，既是下游生物学研究的有用工具，也是语义细胞类型定义的必要特征。使用ns-forest来识别人脑中间回发细胞类型的标记基因，揭示了神经元细胞类型同一性中细胞信号传导和非编码RNA的重要性。
良好的位置：关于表面绑定的相邻组对模型碳捕获材料中二氧化碳吸附特性的被动和主动调查的影响
浓度。[1]在过去几年中，多种材料，例如多孔二氧化硅，金属有机框架（MOF），沸石，多孔碳，共价有机/三嗪框架（COFS/CTFS）和多孔有机聚合物（POPS），以供碳捕获应用。[1b，2]在这些材料中，化学膜起着重要的作用，因为它们对CO 2的亲和力提高，这对于在稀释应用中应用CCM是必不可少的。[1A，3]理想情况下，CCMS应结合高容量，高亲和力但容易再生，高选择性和对杂质的耐受性，例如水和其他痕量气体。[1A，4]但是，尚未找到满足所有这些标准的材料。模型系统可用于确定最重要的设计原理，以提高未来CCM的性能。对于下一代化学吸附剂设计设计的一个关键挑战是在吸附热ΔHADS↔再生能量和选择性之间找到理想的平衡。[1a]到目前为止，存在两种主要策略来计算CCM的这些指标：主动捕获中心的优化和多孔结构的优化。在此，我们提出了一种新策略：将附近的分子环境更改为吸附中心，以吸附CO 2吸附。我们的假设是，可以通过引入直接邻域中存在的不同官能团来调制活动捕获组（例如胺，NH2）与CO 2的相互作用。胺功能化材料是广泛研究的CCMS类。Wang等。Wang等。文献中存在最初的提示，实际上，纳米环境在化学CO 2吸附过程中起着重要作用。[5]机械研究表明，邻近组（NGS），例如表面上的相邻胺基，例如影响CO 2的吸附。[5a，c，6]据报道，硅胶材料中存在的硅烷醇基团（SIOH）也具有作用。[5a，6a – d]通过IR和NMR光谱（例如最常见的氨基甲酸酯[5a，c，6]，以及尿素[6b，e]或碳酸氢盐种类，已经鉴定出不同的表面结合物质。[6e，f]到目前为止，只有很少的研究集中在相邻群体的影响下。研究了与相邻OH/NH 2种的共存的吡啶氮种类的影响，发现这些相邻群体在增强捕获性能