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功能性脑状态中的能量与青少年性精神分裂症的认知相关
青少年发作的精神分裂症（AOS）是一种相对罕见且研究不足的精神分裂症，与成人发作的精神分裂症相比，认知障碍更严重，预后较差。几项神经影像学研究报道了区域激活的变化，这些区域激活解释了各个区域（一阶模型）的活性和功能连接性，这些连通性揭示了与对照组相比，AOS的成对共激活（二阶模型）。成对的最大熵模型（也称为ISING模型）可以同时集成一阶和二阶项，以阐明神经动力学的全面图片，并将单个和成对的活动度量捕获到一个称为能量的单个数量中，这与状态出现的概率成反比。，我们将MEM框架应用于与53位健康对照受试者相比，在执行Penn条件排除测试（PCET）的同时，在23个AOS个体上收集的任务功能MRI数据，该数据衡量了与成人精神分裂症相比，AOS反复证明的执行功能。与预期的对照组相比，AOS的PCET性能的准确性显着降低。在fMRI过程中，参与者获得的平均累积能量与任务绩效负相关，并且该关联比任何一阶关联都更强。在这两种情况下的能量景观都具有吸引子，它们与两个不同的子网相对应，即额叶和帕特托运动。AOS组的单个试验轨迹还显示出与AOS之间的浅层吸引子盆地的一致性变化更高。AOS受试者在较高的能量状态下花费了更多的时间，这些时间代表了较低的发生概率，并且与执行功能受损和精神病理学的严重程度相关，这表明与在较高概率发生的较低能量状态下花费更多时间的对照组相比，神经动力学的效率可能较低，因此神经动力学效率更高，因此，神经动力学效率更高。吸引子盆地在对照组中的含量大于AOS。此外，额叶盆地的大小与对照中的认知性能显着相关，但在AOS中无关。这些发现表明，AOS的神经动力学具有更频繁地发生具有较浅吸引子的状态，这与控制受试者中吸引者相关的执行功能缺乏关系，这表明AOS能力降低了AOS产生任务有效的大脑状态。
地缘政治风险与军费开支：来自美国经济的证据
过去一段时间，对地缘政治风险 (GPR) 与军事支出 (ME) 之间关系的探索有限。这是因为缺乏广为人知的 GPR 代理。最近，Caldara 和 Iacoviello (2022) 的工作激发了学者们对 GPR 后果的研究。我们的论文旨在了解美国的 GPR 和 ME 之间的关系。它设计了一个理论框架，并使用基于年度数据 (1960-2021) 的自回归分布滞后方法计算了一个计量经济模型。此外，它使用了成对的 Toda-Yamamoto 因果关系检验。结果表明，GPR 和 ME 之间的关系是单向因果关系，在美国从 ME 延伸到 GPR。此外，这种关系在短期和长期内都具有统计显著性和正相关性。这一发现支持了我们的假设，即美国 GPR 是资源分配（即 ME）的结果，可以控制、引导和缓解。因此，ME是美国实现国际霸权战略目标的工具。从政策含义的角度来看，GPR已被证明对各个经济体都有广泛的负面影响。因此，走向与其他国家合作和协调而不是积累ME往往会支持国际经济。
DT-ML：药物目标度量学习
摘要：现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用，例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示，以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是，训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题，即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案，但它们尚未用于重新定位，以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中，我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法，并提出了对其中一个损失函数之一的修改，以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明，与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下（例如药物重新定位）优于以前的方法。
OrbNet-Spin：基于量子力学的开壳系统几何深度学习
现代量子化学方法涉及准确性和计算成本/复杂性之间的权衡。作为替代方案，深度学习方法被用作捷径，以较小的计算复杂性创建准确的预测。事实证明，此类模型在预测闭壳系统（其中所有电子都是成对的）方面非常有效。然而，尽管开壳系统（其中存在未配对电子）在描述自由基和反应中间体等物种方面非常重要，但很少有人关注它们。我们介绍了基于 OrbNet-Equi 的 OrbNet-Spin，这是一种几何和量子感知的深度学习模型，用于在电子结构级别表示化学系统。OrbNet-Spin 将自旋极化处理融入底层半经验量子力学轨道特征化中，并在保持几何约束的同时相应地调整模型架构。OrbNet-Spin 可以准确描述闭壳和开壳电子结构。我们使用开壳层卡宾的 QMSpin 数据集验证了 OrbNet-Spin 的性能，实现了单线态和三线态卡宾均低于化学精度的平均绝对误差。
食管癌中药物治疗和耐药性的机制
最近的研究表明，大脑功能连通性障碍是在阿尔茨海默氏病（AD）以及轻度认知障碍（MCI）的情况下发生的早期事件。我们将大脑作为基于图的网络建模，以研究这些障碍。在本文中，我们使用基于图理论的功能磁共振（FMR）图像的特征提出了一种新的诊断方法，以使用不同的分类技术来区分AD，MCI和健康对照（HC）受试者。这些技术包括线性支持向量机（LSVM）和正规化的极限学习机（RERM）。我们使用成对的Pearson基于相关的功能连接来构建大脑网络。我们使用阿尔茨海默氏病神经影像计划（ADNI）数据集比较了大脑网络的分类性能。node2Vec图嵌入方法用于将图形特征转换为特征向量。实验结果表明，与其他分类技术相比，具有LASSO特征选择方法的SVM具有更好的分类精度。
生命科学
•染色质网络凝结，螺纹变短，更厚，可见为染色体。•同源染色体成对排列，以使每对的两个染色体并排躺在交叉过程中形成二价。•每个同源染色体都可以看到，因为两种染色单体由丝粒连接。单个染色体的这些相同的染色单体称为姐妹染色质被。•交叉发生在同源染色体之间。同源染色体并排躺在。他们的非姐姐染色质酸重叠并在称为chiasmata（单数：chiasma）的点上触摸。染色单体片段分解并在chiasmata上交换。以这种方式，遗传物质在同源染色体之间交换以形成重组染色质被。•跨越跨性别物质和父亲染色体之间的遗传物质通过改组或重组来引入遗传变异。•核仁和核膜消失。•在动物细胞中，中心体分裂和成对的中心元素移至细胞的相对极。•纺锤体纤维之间会在中心纤维之间形成纺锤体。
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
使用生成语言模型和用户产品评论
摘要 - 本文介绍了一种将技术描述转换为用户友好的体验式描述的方法，同时还突出了原始描述的相关部分。产品描述通常很难没有先验知识。例如，具有相机的初学者无法理解“ ISO灵敏度51,200”之类的技术描述。我们的方法将此描述转化为更相关的短语，例如“即使在晚上捕获清晰的面孔”。我们的方法采用生成语言模型来实现这种体验式描述生成和证据估计。我们的方法首先训练具有成对的产品描述和查看的模型。训练有素的模型在给出产品描述时会生成许多候选体验描述。训练后，我们的方法使用基于消融的方法来估计生成的候选者的明显描述。当删除描述的一部分时，它会检查生成的叙述中的单词频率。例如，当从输入描述中删除“ ISO敏感性”时，诸如“夜”或“清除”之类的术语在评论中变得越来越少。实际评论数据集的主题实验验证了我们方法在产生准确叙述中突出产品功能的有效性。索引术语 - 生成语言模型，标语，slogan
基于量子状态路由器的模块化量子计算机。
实现大规模量子处理器的核心挑战是设计和实现量子连接的设计和实现：我们必须能够在Qubits之间执行有效的大门，但防止连接破坏量子质量或禁止“调试”系统。在这项工作中，我们提出了一个微波量子状态路由器，该路由器实现了四个独立和可分离的超级传导量子器模块之间的全面耦合。每个模块由单个transmon，读取模式和通信模式组成，耦合到路由器。路由器设计集中在基于参数驱动的约瑟夫森 - 基于三波混合元件上，该元件在模块的通信模式之间生成光子交换。我们首先证明了四种通信模式之间的连贯的光子交换，平均全交换时间为760 ns，平均模块间栅极限制为0.97，受我们模式的连贯时间的限制。我们还展示了模块Qubits之间的光子传输和成对的纠缠，以及在路由器上同时交换的并行操作。此处展示的大门可以很容易地扩展到更快，更高的路由器操作，并缩放以支持较大的量子模块网络。
Parabioxys 属的一个新记录（...
Bioxys 属 Starý & Schlinger, 1967、Parabioxys Shi & Chen, 2001 和 Sergeyoxys Davidian, 2016（膜翅目：茧蜂科：蚜虫亚科）是全球已知仅包含一个物种的属（Starý and Schlinger 1967；Chen and Shi 2001；David ian 2016）。Bioxys 和 Parabioxys 这两个属分别在韩国和朝鲜有记录（Starý et al. 2010；NIBR 2023），而 Sergeyoxys 属则在俄罗斯远东地区有记录（Davidian 2016）。Starý 和 Schlinger（1967）将 Bioxys 确立为一个新属，其特征是原来的成对的叉子融合为一个独特的中间叉子。然而，Takada (1968) 描述了 Trioxys machilaphidis Takada, 1968，后来得出结论，它与 B. japonicus Starý & Schlinger, 1967 同义，建议将 Bioxys 视为 Trioxys Haliday, 1833 的一个亚属，而不是一个属。Starý (1975) 后来将 Bioxys 视为一个独特的属，认为独特的中叉可以独立于 Trioxys 中已知的成对叉发育，从而突出了 Bioxys 的独特性。