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无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
病例报告：使用Apremilast管理Pemphigus Folicaus，而无需全身性糖皮质激素或免疫抑制剂
pemphigus叶子（PF）是Pemphigus的一种超级形式。PF的治疗选择类似于垂体的Pemphigus，包括糖皮质激素，免疫抑制剂和Rituximab等。这些治疗方法可以有效地改善状况，但也可能伴随着副作用的高风险。因此，为PF患者找到安全有效的治疗选择至关重要。对于拒绝糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者，它不仅需要受益，而且对于不能接受糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者。在此，我们报道了一例PF病例，该病例是在没有全身性糖皮质激素或免疫抑制剂的情况下用apremilast处理的。一名54岁的妇女在树干上表现出痒红斑和侵蚀超过1个月。患者在两周的时间内施加了不改进的Mometasonefuroate霜。报道了糖尿病和萎缩性胃炎的过去史。体格检查显示散布的红斑斑块和树干上的侵蚀。未观察到粘膜受累。该条件通过疾病区域指数和数值评分量表进行评估，基线得分分别为7和8。组织病理学检查显示乙糖体解和上皮内泡。直接的免疫荧光揭示了与网状分布之间的IgG和补体3沉积。进行了PF的诊断。基于酶联免疫吸附测定结果，DSG1和DSG3抗体的水平分别为28.18和0.26 kU/L。该患者已通过全身性糖皮质激素或免疫抑制剂成功治疗了Apremilast。患者每天继续使用30毫克的Apremilast进行维护，并且没有不良的
自主量子设备：什么时候可以实现，而无需额外的热力学成本
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
视频 + AI 解决方案可自动捕获外周水肿数据，无需患者遵守
简介：慢性心力衰竭导致许多患者住院，尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者，我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
埃隆·马斯克（Elon Musk）：很快，AI将无需教
例如，Microsoft PHI-4和Google Gemma模型接受了使用的培训。但是，尽管经济优势（例如，作者以70万美元的价格创建了Palmyra X 004型号，而对于类似的OpenAI模型来说是460万美元），但合成数据可以导致“模型崩溃”，从而降低其创造力并增加偏见。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何节省资金并减少排放而无需行为改变Yash Gupta*。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何省钱并减少排放，而无需行为改变Yash Gupta *2，William Vreeland队，Andrew Peterman面，Coley Girouard面，Brian Wang〜Rivian Automotive，Palo Automotive，Palo Automotive，Palo Alto，Palo Alto，CA，USA，USA *Yashgupta@rivianc.com Yashgupta@rivian.com; yashg2607@gmail.com摘要运输部门是美国排放的最大贡献者，也是全球第二大的贡献者。电动汽车（EV）预计到2035年将占全球汽车销售的一半，成为减少排放并增强电网灵活性的关键解决方案。在未来十年中，建筑物，制造业和运输的电气化有望大大增加电力需求。没有有效管理的电动汽车充电，电动汽车可能会使能电网基础设施限制并增加电力成本。利用Rivian Automotive的De-Sisedified 2023 EV远程信息处理数据，这项研究发现，在客户插入车辆后，有72％的家庭充电开始，无论使用效用时间（TOU）关税或托管收费计划。在样本中不到26％的收费会话中，电动汽车所有者积极安排收费时间，以对齐或参与公用事业关税或计划。与大多数驾驶员一起在最佳充电期间同时插入但没有积极充电，该研究发现了一个机会，可以通过明智的充电习惯而没有进行重大的行为修改或用户偏好而牺牲的智能充电习惯来降低单个EV所有者的成本和碳排放。引言电气运输在对抗气候变化和减少全球对化石燃料的依赖方面起着至关重要的作用[1,2]。通过优化现有插件和插入窗口中的房屋充电时间表，该研究表明，电动汽车所有者平均每年可以节省140美元，并减少将电动汽车充电的相关碳排放量减少多达28％。美国环境保护局估计，运输部门占美国二氧化碳排放量的28％[3]和全球16.2％[4]。国际能源局（IEA）报告说，2023年售出的近五分之一是电动，并且预计全球汽车销售中的一半将根据当前的气候政策到2035年发电[5]。从内燃机（ICE）车辆过渡有可能避免2千吨的温室气体排放，并到2035年每天将石油需求减少超过1000万桶[5]。广泛采用的电动汽车既提出了美国能源电网的机遇和挑战。电动汽车电力需求有可能到2035年美国达到美国总电力需求的14％，高于今天[5]。虽然电动汽车可以降低电力成本，但支持可再生能源
三唑187是一种有偏见的kor激动剂，可以抑制瘙痒而无需镇静和
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.17.638680 doi：biorxiv preprint
单分子肽合成，无需使用纳米孔和亚纳米的任何侧链保护
G. Sampath无隶属的sampath_2068@yahoo.com摘要。肽合成。肽是合成的C-TO-N或N-TO-C，作为延伸到同肽标头的延伸，一端绑定到固定表面，另一端绑定为固定表面，并由纳米孔封闭。表面安装在可以以0.1-0.15 nm精度移动的平台上；孔的作用像核糖体隧道，可保护氨基酸（AA）侧链免受不需要的耦合，并且还可以防止聚集和环化。合成发生在以下步骤中的循环中：耦合剂将受末端保护的AA连接到孔末端生长的头端残基；光学检测到耦合的完成；耦合剂，保护器和多余的AA被洗掉；该平台缩回3.5Å；新添加的AA被抛弃，保护器被洗净。合成完成后，平台通过添加的肽的长度向孔移动，将肽与标头分开。电势和液压的组合始终保持肽的完全拉伸。纳米孔发挥了次要作用，在上面没有进行测量。可以使用一系列标头和一系列纳米孔来完成平行合成，最高能力的纳米孔可以实现。原则上，可以合成的肽长度没有限制。没有侧链保护，最小的试剂量，减少洗涤，几乎没有合成后清理，该方法具有潜在的绿色水平。