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LC-PLM：长篇文化蛋白质语言模型
对语言模型（LMS）的自我监督培训（LMS）在学习有意义的表述和生成药物设计方面已经取得了巨大的成功。大多数蛋白质LMS都基于对具有短上下文长度的独立蛋白质训练的变压器结构。这种蛋白质LMS不能很好地推断出更长的蛋白质和蛋白质复合物。他们也无法说明生物分子相互作用和动力学所实现的不明显的生物学机制，即蛋白经常与复杂生物系统中其他蛋白质，分子和途径相互作用。在这项工作中，我们提出了基于选择性的结构化状态空间模型的替代蛋白LM体系结构Bimamba-S的LC-PLM，以使用掩盖的语言模型来学习氨基酸级的高质量通用蛋白质表示。我们还介绍了其图形上下文变体LC-PLM-G，该变体将蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）图上下文进行了训练的第二阶段。LC-PLM表现出比较有利的神经缩放定律，更好的外推能力，而下游蛋白质任务的提高了7％至34％。LC-PLM-G在PPI图的背景下进一步训练了蛋白质结构和功能预测任务的有希望的结果。我们的研究证明了通过计算有效的LM体系结构增加上下文大小的好处（例如结构化状态空间模型）在学习通用蛋白质表示并结合了生物图中包含的分子相互作用环境中。
性能碳纤维涂层LifePo4阴极
一些液态金属催化剂在其固体对应物中表现出令人着迷的活性。有时这些差异表现为更大的活性（例如液体GA - PT是三个数量级，比固体pt的甲醇氧化更为活跃），10或其他时间作为选择性差异（例如实心GA - SN对CO 2的降低不活跃，但液体产生的甲酸盐具有95％的Faradaic效率）。11这些液体金属的毫无原则的催化活性及其有希望的再生行为，使它们在长期的异质催化效果中是高度吸引人的进步。迄今为止，尽管某些密度功能理论（DFT）的研究为支持现场观察到的行为提供了其他证据，但过去的液态金属的绝大多数工作本质上都是实验性的。12,13相反，对于固体催化剂，DFT计算在诸如筛选新催化剂，14,15次映射吸附能和反应路径等区域中被广泛使用，以优化当前的催化剂，16,17，以及确定反应机制，反应机制和反应速率。18 - 20在将DFT应用于固体异质催化剂上时，通常根据该静态表面和附着物质之间的相互作用能量，在能量最小值和0 K，0 K，17,21,22计算中间状态的能源时进行典型的结构。虽然这可能是固体结构的明智假设，但试图将这些标准DFT方法应用于液态金属催化剂证明了challenting，因为它们无法说明“植物”液态金属表面的动态性质。此外，还有证据表明，在固体金属表面23和纳米颗粒的原子中的显着迁移。24这些动态被认为对金属表面重建很重要，但也在
EMV集成Gude
警告和警告警告 - 为了防止人身伤害和 /或死亡或财产损失，切勿在没有完成高压安全培训的情况下为高压车辆提供服务。在使用车辆之前，请阅读并遵守高压安全性，并锁定标签安全程序和信息。本手册为可靠的车辆操作和安全性提供了一般和特定的维护程序。由于涉及程序，工具和服务部件的许多变化，因此无法说明所有可能的安全条件和危害的建议。在执行车辆的任何服务或诊断程序之前，请阅读所有安全说明和高压安全程序和信息。有关更多信息，请参见相关的应用程序手册。本手册末尾有更多有关高压安全性和组件的信息。本手册中无视安全说明，警告，警告和笔记可能会导致车辆受伤，死亡或损坏。安全术语三个任期用于强调您的安全性和安全操作：警告，谨慎和注释警告：警告描述了预防或消除可能造成人身伤害和 /或死亡的条件，危害和不安全行为所必需的行动。注意：一个谨慎描述的行动是防止或消除可能损害车辆的条件所必需的。注意：注释描述了正确，有效的车辆操作所需的操作。有关更多信息，请参阅以下手册：International®ElectricMV™系列操作和维护手册0001253563和第一响应器指南-International®EMV™系列4328810电路图手册编号：0000018831 - 国际EMV系列交互式固定手册：
将洪水事件的社会叙事整合到基于文本网络分析的决策支持框架中，以减少非洲气候变化的脆弱性
在许多非洲国家，由于缺乏可访问和可用的信息，例如局部洪水图，对气候变化的反应妨碍了。使当前的灾难风险管理系统更加复杂，通常无法说明社会脆弱性和环境风险的特定上下文驱动因素，这对于增强对洪水影响的社会弹性至关重要。本文捕捉了赞比亚卢萨卡的基于社区的洪水风险叙事。使用未来对非洲城市和土地（Fractal）群体的富有弹性的网络，自然和社会科学的跨学科方法来支持洪水弹性的决策，作为卢萨卡城市洪水弹性的参与性气候信息蒸馏（Fractal-Plus-Plus）项目。使用全球降雨和GIS数据集创建了本地洪水淹没图，然后在与本地利益相关者的两个交互式“学习实验室”中进行了分析。历史观察和生活经验从学习实验室提炼为三种基于社区的洪水风险的社会叙事。使用自然语言处理（NLP）和文本网络分析（TNA），使用卢萨卡利益相关者的见解来校准洪水图。叙事信息的洪水地图通过讨论社会对洪水和气候变化的脆弱性来增强利益相关者参与的动态切入点，突出了未来的挑战和弹性计划的机会。输出策略召集利益相关者在可持续的环境中讨论这些主题的价值，以应对气候弹性的跨学科挑战，为更好地利用可用资源的基准提供了基准，并能够快速评估弹性建设的需求和措施。
社论：认知评估的神经科学和神经机器学习：进步，挑战和未来方向
神经科学对认知衰老的神经机制以及认知学习如何促进健康的衰老提供了宝贵的见解。认知评估在衰老的神经科学中起着至关重要的作用，因为它可以帮助研究人员了解衰老如何影响认知功能。随着个人的年龄，他们可能会经历认知能力下降，这可能会导致记忆，注意力和决策的困难。认知评估还允许研究人员随着时间的推移衡量认知功能的这些变化，并确定可能导致认知能力下降的因素。但是，传统的认知检查工具具有局限性，包括对认知功能的细微变化的敏感性有限，以及无法说明认知能力的个人差异。通过将机器学习技术纳入神经认知测试并开发自动化和可持续的解决方案，可以快速，准确地评估个人的认知健康，从而有望解决这些局限性的新兴领域。神经机器学习技术显示出有望改善认知评估的希望，但是在检测随着时间的流逝的认知功能的细微变化和传统方法依赖于主观解释方面存在挑战。这些模型通过使用数据驱动的方法来识别认知障碍，提供了客观和准确的评估，从而导致个性化和准确的评估，更好的治疗结果和改善的患者护理。需要进一步的研究来解决局限性并探讨神经学习模型在认知评估中的全部潜力。神经学习是一个相对较新的领域，侧重于使用神经科学技术和工具来改善学习和认知性能。在一起，这两个领域有可能彻底改变我们理解和增强人类学习的方式。该研究主题旨在探索认知学习和神经学习的交集，从而突出该领域的新兴趋势和应用。鉴于这些事实和发展，该研究主题收集了原始研究和审查文章，重点是调查和共享开创性的思想，方法，
评估增强现实（AR）和...
摘要该项目旨在开发开创性的增强现实（AR）和虚拟现实（VR）学习平台为自闭症儿童量身定制，以应对其独特的教育和社会挑战。以多用户访问进行协作学习，该平台结合了行为分析，以根据个人的偏好和挑战自定义学习路径。沉浸式AR/VR环境模拟了现实世界中的场景，促进了受控虚拟空间中日常生活技能和社交互动的实践。父母的参与是关键，具有进度跟踪和指导的功能，旨在使自闭症儿童具有个性化，包容和支持性的学习经验，从而弥补了家庭与学校之间的差距。用户友好的界面可确保可访问性，从而在引人入胜的虚拟环境中促进自闭症儿童的教育能力。关键字：AR/VR，自闭症，学习平台简介自闭症，一种神经发育状况，代表了广泛的经验和能力。优先考虑自闭症患者在教育之旅中的支持是至关重要的，因为它为他们铺平了实现其最大潜力和富裕生活的道路。通过为自闭症患者的特定需求量身定制学习路径，我们可以创建包容性和支持性的教育环境，使他们能够发挥其全部潜力并有意义地为社会做出贡献。开发和实施个性化的自闭症学习路径需要大量资源，包括时间，专业人士和资金。这些资源可能并不总是很容易获得，限制了许多个人及其家人的可访问性。一些教育系统和计划采用了一种适合的方法，这无法说明自闭症患者的个性化需求和偏好。缺乏自定义会阻碍进步和参与。在某些情况下，各种支持系统（例如学校，治疗服务和社区资源）之间存在脱节。这种零散的方法可能会导致护理和支持的差距。尽管提高了对自闭症的认识，污名和误解，但在社会上仍然存在。负面的看法会阻碍接受和包容性，这使其对
开放世界机器人的基础模型路径
数据驱动的机器人技术在过去十年中一直是非常有效的范式。今天，我们可以自主执行灵巧的任务，例如折叠布，在避免碰撞的同时导航走廊，并控制复杂的动态系统，例如使用板载观测的四足动物机器人在挑战性的地形上行走。但它们经常构成基本的限制，以阻止它们在开放世界环境中部署，要么是因为他们对环境的结构做出了强烈的假设，需要大量的机器人数据收集，或者无法说明对周围环境的语义理解。由于这些局限性，数据驱动的机器人技术方法仍然仅限于简单的限制设置，而大多数从业者和潜在的应用程序都无法访问。在特定环境中，他们仍然需要为每个单独的机器人进行手工设计，以解决特定的任务。本论文提出了对未来智能机器人的替代愿景，在那里我们可以拥有一般的机器学习模型，可以控制任何机器人，以便在挑战性的开放世界环境中执行合理的行为。受到语言和视觉基础模型的启发，我们从大量数据中提出了培训机器人基础模型（RFM）的食谱，这些数据仅依靠以Egipentric的视力来控制各种不同的移动机器人。这使机器人系统能够利用互联网基础模型的实力，同时也以现实世界的负担并在现实世界中采取行动。我们还展示了这样的RFM如何用作构建功能强大的机器人系统的骨干，从而可以探索茂密的森林，或在其环境中与人类互动，或者利用卫星图像或自然语言等侧面信息来源。最后，我们提出了一种结合RFM，他们对物理世界的知识，语言和愿景的互联网基础模型，以及使用新颖的计划框架，将RFMS及其对物理世界的知识以及其图像水平的语义理解和基于文本的推理结合在一起。我们希望这是迈向这种通用机器人系统的一步，可以在广泛的机器人上部署，利用预先训练的模型来利用互联网规模的知识，并为多样化的移动机器人应用提供基础。
内窥镜透性方法的定量比较手术分析和额叶 - 邻苯甲酸的方法用于外部exposu
目的是最近，内窥镜上眼睑透性方法（SETA）已成为进入海绵窦（CS）的潜在替代方法。先前的几项研究试图定量地比较传统的开放前外侧颅底接近和透性暴露。但是，这些比较仅限于骨开口和轨迹提供的暴露区域，并且无法说明随后必要的手术操作提供的主要暴露途径。作者定量地比较了额颞骨（FTOZ）方法提供的手术通道和适用的Periclinoid手术操纵后的SETA，评估每个关键结构中关键结构的手术暴露，并讨论最佳方法选择。方法SETA和FTOZ方法是在8个Cadaveric头上进行的随后适用的手术操作。颅神经（CNS）II – VI和颈内动脉的暴露长度；跨层次，额叶和上颌骨（前）三角形的空间区域；曝光总面积；并比较了攻击的角度。结果在方法之间的结果是可比的，而FTOZ方法中的访问明显更大。在方法之间，CN III，V1，V2和V3的内部暴露的长度是可比的。FTOZ方法提供了CNS IV（20.9±2.36 mm vs 13.4±3.97 mm，p = 0.023）和VI（14.1±2.44 mm vs 9.22±3.45 mm，p = 0.066）的暴露略有增加。FTOZ还提供了明显更大的垂直（44.5°±6.15°VS 18.4°±1.65°，p = 0.002）和水平（41.5°±5.40°Vs 15.3°±5.06°，P <0.001）的范围更大，因此较大的攻击范围很大，并且是显着的自由度，并且是对攻击的范围。 = 0.021）和Infratrochlear（p = 0.007）三角形，以及海绵状内部颈动脉的暴露明显更大（17.2±1.70 mm vs 8.05±2.37 mm，p = 0.001）。在FTOZ中，总暴露面积也明显更大，该面积为CS的侧壁提供了广泛的访问以及内部通路的可能性。结论这是第一个定量确定在必要的手术手术后，目标区域中FTOZ和跨渗透方法的相对优势的研究。理解这些数据将有助于根据目标病变的大小和位置选择最佳方法和操作集。
现在燃烧还是从未燃烧？化石燃料公司的气候变化暴露和投资
化石燃料公司对预期的气候政策有何反应？化石燃料仍然是能源的主要能源。因此，国际能源机构估计，在这十年中，使用化石燃料的使用将需要降低25％以上，而2050年之前则需要将80％的使用限制为限制全球变暖至1.5℃以下（IEA，2023A）。2015年巴黎协定是一项全球旨在碳中立的协议，引起了人们对化石燃料行业未来的担忧。严格监管限制化石燃料消费的可能性增加引发了有关化石燃料公司是否会在过渡期内调整其业务计划和投资决策的问题。在这种背景下，我们旨在了解化石燃料公司在2015年后时期如何改变其投资模式，鉴于与气候政策相关的预期变化。我们采用了一种差异差异方法，我们在2015年利用《巴黎协定》以及气候变化暴露的部门差异，以确定化石燃料公司在面对气候政策冲击时如何改善投资途径，这将改变对未来需求和生产成本的期望。我们确定的假设是，与低暴露量低的公司相比，旨在应对气候变化的调查的变化，具有更高气候变化的公司期望受到更大的影响。因此，他们具有更高的可能性，将气候政策的预期变化纳入其投资职能。我们的论文包括两个主要发现。为了确定气候变化暴露的变化，我们采用了由Sautner，Van Lent，Vilkov和Zhang（2023）开发的基于文本的措施，使我们能够区分低水平和高曝光气候变化的化石燃料公司。气候变化暴露措施捕获了企业管理和财务分析师在收入电话中讨论气候变化（与机会，身体和监管冲击有关）的广泛定义方面的程度。该度量是根据与气候变化相关的初始关键字的简短列表使用文本分析和机器学习构建的。由于它依赖于对话中气候变化主题的频率，因此这是气候变化暴露的软度。重要的是，该措施捕捉了管理层对气候变化各个方面及其对此类主题的交流策略所表达的看法和意识。我们认为，这是我们的经验练习的相关指标，有两个原因：首先，对气候政策的预期转变的回应取决于管理对公司对政策暴露的看法。第二，气候变化的严格衡量，例如CO 2排放，无法说明对气候政策变化的投资响应功能的关键维度，例如对化石燃料产品的未来预期需求的变化。首先，具有高度暴露气候变化的化石燃料公司通过相对于暴露量低的公司提高投资，从而对未来气候政策的预期变化做出了反应。我们发现，相对于巴黎协议后气候变化较低的公司，对气候变化较高的公司的投资在30％至40％之间。我们的结果与化石燃料公司最初倾向于响应预期引入严格的碳策略的预测，这与化石燃料公司最初倾向于加强提取的预测相吻合。其次，投资对高度暴露的化石燃料公司的投资对气候变化政策的积极反应主要取决于投资于提取化石燃料的公司，而不是从事其他类型的投资的公司。此结果进一步支持了以下假设，即具有高气候变化的化石燃料公司继续使用其传统商业模式而不是
当您的大脑停止发展时会发生什么
很长一段时间以来，科学家认为成年大脑是刚性的，不能产生新的神经细胞。但哥伦比亚大学的研究人员刚刚发现了证据，证明大脑的海马在青春期后继续产生新的神经元。这意味着老年人在精神上可能比我们想象的要敏锐。一项研究研究了14至79岁之间的28名男女，重点是参与记忆创造的海马区。该团队使用几种技术来分析齿状回的形成数量的新血管，细胞体积和细胞成熟度水平。首席研究员毛拉·鲍尔里尼（Maura Boldrini）说，老年人仍然可以像年轻人一样从干细胞中制造出数千个新的神经元。这些发现可能引发辩论，一些专家表明，增长可能是由于现有神经元变大或扩大血管而不是创造全新的神经元。其他人声称神经影像学的结果表明，旧大脑中的新神经元可能是由于先前无法检测到的年轻大脑水平的结果。如果我们的大脑确实确实按照哥伦比亚大学的建议保持增长，我们如何解释形成记忆和随着年龄的学习新技能的下降？研究表明，老脑的血管发育较少，形成更少的新神经联系。研究人员认为，这可能是老年人认知情感韧性降低的原因。为了支持他们的主张，他们发现较低的蛋白质与旧海马中的大脑柔韧性相关。这种可塑性的丧失可能解释了为什么即使健康的人也会随着年龄的增长而变得更加情感上。研究表明，我们天生的干细胞数量有限，能够变成神经细胞，但是一旦这些细胞繁殖，它们就会产生相同的副本。研究人员发现，尽管成年大脑中的干细胞较少，但它们的数量并没有减少。但是，他们确实发现了静态干细胞的下降，这些干细胞产生了与老脑血管生长和脑部柔韧性相关的物质。神经发生随着年龄的增长而持续，但是随着人们的年龄增长，神经联系的形成不太有效。这可能是为阿尔茨海默氏症和精神病问题开发治疗方法的关键。####研究表明，大脑发育不会在18岁时停止，而许多人认为18岁生日是一个里程碑标记成年，新的研究表明，这只是大脑发育漫长旅程的开始。研究表明，大脑需要数十年才能成熟，而不同的区域以不同的速度发展。####了解神经塑性和大脑发育负责社会互动和情绪调节的前额叶皮层，一直持续发展到年轻的成年期。然而，大脑的其他部位（例如小脑）需要更长的时间才能成熟，并且受环境的影响更大。####小脑在认知成熟度研究中的作用表明，小脑在认知过程的协调中起着至关重要的作用。曾经被认为主要参与电动机控制，但其作用扩展到了思维和解决问题等心理过程。相反，个人遵循独特的生长和成熟轨迹。这突出了环境在塑造大脑发育中的重要性，尤其是在青春期。####当我们继续了解有关大脑如何发展的更多信息时，了解大脑发育的重要性，很明显，没有独特的“童年”或“成年”。随着个人在童年到成年期的发展，就会出现问题，即何时应该被认为对自己的行为完全负责。此查询与认知发展及其如何影响我们对罪犯和惩罚的理解密切相关。研究表明，年轻男性的大脑平均比女性的大脑平均生长两年，导致一些专家认为，由于大脑的成熟不完全，年轻的罪犯可能不太责任。精神病学教授霍华德·福尔曼（Howard Forman）博士指出，年轻人中暴力犯罪的普遍性可能与他们发展中的大脑有关。这提出了有关我们是否应该以与35岁的35岁犯罪的方式相同的方式负责的疑问。心理学教授劳伦斯·斯坦伯格（Laurence Steinberg）强调，罪魁祸首不仅取决于内gui或无罪，而是由个人的责任程度决定。单独的少年司法系统的概念突出了确定惩罚时考虑年龄和认知发展的重要性。这就提出了一个问题，即为什么我们不会修改对罪魁祸首的理解，以更好地与大脑成熟的科学发现保持一致。最终，社会需要对成年的定义来区分儿童和成人。实际上，大多数国家都有不同的少年司法系统，承认儿童和成人应受到不同的待遇。但是，在法律背景下，此定义可能没有意义。琼斯指出，这些定义通常是基于便利而不是实质的。实际上，从童年到成年的过渡是复杂而细微的，发生在数十年中。在奥运会上，25岁是一个自我强加的极限，不一定与生物学相关，而是背景。有人认为这只是一个令人愉悦的数字，并且由于普遍的看法而被采用。同样，像在年轻时只使用10％的大脑的神话在没有科学支持的情况下传播。大脑发育不会在25岁时停止；它一直持续到成年。人脑由以不同速度成熟的各个区域组成，因此很难确切地确定发展何时结束。与建造房屋不同，大脑发育不是线性的。这更像是进化，在下一个物种之前出现和繁荣。即使25岁以下的人认为在某些领域的能力较低，也不应将他们排除在重要的决策或机会之外。例如，有些人可能在身体上没有强大，但仍然可以显着贡献。根据25岁以下的人没有充分发展的假设基于立法或政策，这具有严重影响的先例。许多人在二十多岁之前选择并完成教育，某些职业允许招募未成年人。25岁是做出重要决策的最低限度的想法需要重新评估。此外，随着年龄的增长，认知能力下降是不可避免的，但是研究表明，我们的认知在二十多岁时开始下降，而不是在预定年龄之后。短暂的时间窗口，当我们自信地信任个人做出决定时，但是这种观点过度简化了人类判断的复杂性。同样，仅依靠一个人的年龄在25岁以下的年龄可能并不完全准确，因为它无法说明个人的成熟度和能力。