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新闻稿 - 2025年3月6日 - 6：00 PM CET-法国蒙彼利埃 - 欧洲文本：Medcl Medincell增强其董事会以支持其成长
•目前，Atara Biotherapeutics董事会主席（美国），IPSEN主任，以及专门针对生物制药公司的投资基金Jeito Capital的顾问。这种治理的演变是丰富董事会内专业知识的持续过程的一部分，确保对梅德辛尔加速增长的强有力支持。菲利普·盖伊（Div> Philippe Guy）说：“我们的任务是定义最佳策略，以对全球健康产生持久影响，同时继续产生价值。加强董事会内的专业知识与这个目标保持一致。Pascal的国际经验，在大型公司和生物技术公司中获得，将在推动梅德塞尔的创新，促进新的战略合作伙伴关系并优化我们的组织方面无价。”新任命的董事会成员 Pascal Touchon说：“ Medincell团队已经证明，可以根据创新和协作建立一家生物制药公司，为患者和股东创造价值。Pascal Touchon说：“ Medincell团队已经证明，可以根据创新和协作建立一家生物制药公司，为患者和股东创造价值。我相信梅德辛尔的潜力仍然很巨大，远远超出了已经实现的目标。我正在加入董事会，分享创造更多价值的野心，同时保留一种使患者和助长麦德林成功贡献的商业模式的雄心。”帕斯卡·塔顿（Pascal Touchon）由梅德塞尔（Medincell）董事会选中，直到下次年度股东大会，股东将决定他的任命和新任期。Sabri Markabi担任董事会成员，但担任咨询角色Sabri Markabi说：“多年来，这是与Medincell团队合作的荣誉和出色的旅程。今天，患者从我们的技术中受益，我毫无疑问，未来几年的更多意愿。达到这个成熟水平是罕见的成就。我们可以为自己所取得的成就而感到自豪，并充满信心地展望未来。”菲利普·盖伊（Philippe Guy）说：“在梅德塞尔（Medincell）的关键时期，萨布里（Sabri）担任董事会成员的关键角色。代表整个团队，我真诚地感谢他的宝贵贡献。我们很高兴继续从他的专业知识中受益。”首席执行官兼董事会成员Christophe Douat补充说：“我感谢Sabri在Medincell的决定性时期所做的承诺和贡献。同时，我很高兴欢迎帕斯卡（Pascal），他们的专业知识，经验和人类价值观将是在这个新时代支持我们公司并为其成功做出贡献的宝贵资产。”董事会的当前组成
新闻稿 - 2025年3月6日 - 6：00 PM CET-法国蒙彼利埃 - 欧洲文本：Medcl Medincell增强其董事会以支持其成长
•目前，Atara Biotherapeutics董事会主席（美国），IPSEN主任，以及专门针对生物制药公司的投资基金Jeito Capital的顾问。这种治理的演变是丰富董事会内专业知识的持续过程的一部分，确保对梅德辛尔加速增长的强有力支持。菲利普·盖伊（Div> Philippe Guy）说：“我们的任务是定义最佳策略，以对全球健康产生持久影响，同时继续产生价值。加强董事会内的专业知识与这个目标保持一致。Pascal的国际经验，在大型公司和生物技术公司中获得，将在推动梅德塞尔的创新，促进新的战略合作伙伴关系并优化我们的组织方面无价。”新任命的董事会成员 Pascal Touchon说：“ Medincell团队已经证明，可以根据创新和协作建立一家生物制药公司，为患者和股东创造价值。Pascal Touchon说：“ Medincell团队已经证明，可以根据创新和协作建立一家生物制药公司，为患者和股东创造价值。我相信梅德辛尔的潜力仍然很巨大，远远超出了已经实现的目标。我正在加入董事会，分享创造更多价值的雄心，同时保留一种使患者和助长麦德辛克尔成功贡献的商业模式。”帕斯卡·塔顿（Pascal Touchon）由梅德塞尔（Medincell）董事会选中，直到下次年度股东大会，股东将决定他的任命和新任期。Sabri Markabi担任董事会成员，但担任咨询角色Sabri Markabi说：“多年来，这是与Medincell团队合作的荣誉和出色的旅程。今天，患者从我们的技术中受益，我毫无疑问，未来几年的更多意愿。达到这个成熟水平是罕见的成就。我们可以为自己所取得的成就而感到自豪，并充满信心地展望未来。”菲利普·盖伊（Philippe Guy）说：“在梅德塞尔（Medincell）的关键时期，萨布里（Sabri）担任董事会成员的关键角色。代表整个团队，我真诚地感谢他的宝贵贡献。我们很高兴继续从他的专业知识中受益。”首席执行官兼董事会成员Christophe Douat补充说：“我感谢Sabri在Medincell的决定性时期所做的承诺和贡献。同时，我很高兴欢迎帕斯卡（Pascal），他们的专业知识，经验和人类价值观将是在这个新时代支持我们公司并为其成功做出贡献的宝贵资产。”董事会的当前组成
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
身体不满意的时间感知和互感相互作用 bimsa：使用内存处理加速长序列对齐 转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索 psilocybin导致性别，时间和剂量依赖性变化
此外，在帕金森氏病，抑郁症，躁郁症，焦虑症和精神分裂症等精神病和神经系统疾病中观察到的时间感知的扭曲仍然知之甚少（Teixeira等，2013）。例如，患有抑郁症的人通常集中于过去的过去经历，并且经常报告时间似乎缓慢甚至感觉已经停止了（Ren等，2023）。同样，患有帕金森氏病的患者也倾向于感知时间更慢。另一方面，焦虑会引起时间的加速感知，尤其是在高压力和唤醒时期（Holman等，2023）。患有注意力缺陷多动障碍的人可能会感觉到时间比实际的时间更快或慢（Ptacek等，2019）。Stanghellini等。发现，精神分裂症患者可能将时间的看法描述为缺乏连续性，而感到彼此断裂的时刻（Stanghellini等，2016）。这可能表现为即时时间流的损失，使事件感到孤立和无关，这有助于组织日常活动和维持社交互动的困难。因此，时间感知的研究不仅是理解人类认知的基础，而且对实用应用具有巨大的潜力，这些应用可能会对个人和社会福祉产生积极影响，并且对于诊断和治疗各种精神病学和神经疾病具有实际意义。
文本生成的量子选择性状态空间模型
摘要：量子机学习提供了新颖的范式来解决传统自然语言过程中的局限性，例如固定上下文长度和计算效率低下。在这项工作中，我们提出了Qmamba，这是Mamba体系结构的第一个量子适应，将选择性状态空间模型与量子计算集成在一起，以实现有效且可扩展的文本生成。Qmamba利用量子和纠缠等量子原理来实现无界的上下文大小，并减少了计算复合物。我们的贡献包括开发针对硬件结合的量子生成模型，编码，嵌入和测量技术方面的进步，以及其在模式复制和上下文挑战任务上的表现，例如“ Haystack中的针刺”。实验结果证实了Qmamba在不同序列长度上保持高效率和性能的潜力，为未来量子增强自然语言处理的探索奠定了基础。
对文本形象的生成AI的评论...
生成的AI（Genai）已成为一种有力的工具，具有创建新颖的数字内容（包括图像，文本和音乐）的能力[5]。然而，使用生成的AI创建模型看不见的现象的科学图像仍然具有挑战性，并且容易幻觉[43]和对科学原理的虚假陈述。如果模型推断超出其训练数据，它可以生成图像，虽然在视觉上是合理的，但在物理上或生物学上是不可能的[37]。这可能导致不准确的科学概念的传播，并阻碍真正的发现[19，20]。本文概述了过去几年的主要里程碑，然后描述了变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和扩散模型如何彻底改变了这些领域。最后，我们描绘了验证和验证的潜在途径。
促进临床文本的表型：Medkit库
摘要：表型包括应用算法来识别与特定，潜在复杂，性状或条件相关的个人，通常是从电子健康记录（EHRS）集合中的。由于EHR的许多临床信息都在文本中，因此文本的表型在依赖EHR的次要使用的研究中起着重要作用。但是，临床文本的内容和形式的异质性和高度专业化的方面使这项任务特别繁琐，并且是观察研究中时间和成本限制的来源。为了促进表型管道的开发，评估和可重复性，我们开发了一个名为MED KIT的开源Python库。它可以启用由易于重复使用软件砖制成的数据处理管道，名为MedKit Operations。除了图书馆的核心外，我们还共享我们已经开发的运营和管道，并邀请表型社区重新使用和丰富。