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在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
潜在地质公园的初步可行性评估...
这项预可行性评估向各种利益相关者介绍了斐济地质公园的概念。它试图提供更多的创造力、思维和证据来指导未来工作的范围。评估提出了斐济地质公园的初步概念，并包括供决策者考虑的建议。通过将地质公园集中在现有旅游基础设施和住宿条件良好的地点，它更有可能通过媒体和熟悉访问吸引旅游经营者和斐济旅游局的支持，并提高公私伙伴关系的可能性。需要进一步评估当地领导的程度，包括省级和地方政府以及 mataqali 领导的保护和养护计划，以确保社区和资源所有者的大力参与。这些因素已被确定为成功开发地质公园的关键基础。详细的现场访问和社区咨询对于确定本评估中确定的选项的可行性至关重要。还需要确定一个组织冠军和多利益相关者管理机制来推动这一进程。
在计算机药物屏幕中揭示了潜在的竞争MTHFR抑制剂临床重新利润
摘要MTHFR（甲基四氢叶酸还原酶）是一种参与单碳代谢的关键酶，这对于癌细胞的增殖至关重要。与此相一致，已发表的文献表明，MTHFR敲低导致多种类型的癌细胞生长受损。此外，较高的MTHFR表达水平与肝细胞癌，肾上腺皮质癌和低度神经胶质瘤的总体生存率较短有关，这使得将MTHFR抑制剂设计为可能的治疗选择。截至今天尚无MTHFR的竞争抑制剂。这项研究旨在使用硅药物筛查来鉴定潜在的竞争性MTHFR抑制剂候选者。在存在和不存在辅助因子的情况下，将共有30470个含有生物源性化合物，FDA批准的药物和临床试验中的分子与MTHFR的催化口袋筛选。结合能和ADMET分析表明，Vilanterol（B 2-肾上腺素激动剂），selexipag（前列环素受体激动剂）和Ramipril Diketopiperazine（ACE抑制剂）是MTHFR的潜在竞争抑制剂。分子动力学分析和使用这些化合物的MM-PBSA计算特别揭示了配体结合的285-290之间的氨基酸，并突出了Vilanterol作为MTHFR抑制的Stron-gest候选者。我们的结果可以指导新型MTHFR抑制化合物的发展，这可以灵感来自这里引起人们关注的药物。更重要的是，这些潜在的候选者可以在上述癌症的临床和临床研究中进行重新测试。
JAK2/STAT3信号通路在三阴性乳腺癌中的潜在治疗靶点
三阴性乳腺癌 (TNBC) 因其易转移和预后不良而带来了巨大的临床挑战。TNBC 通过各种机制逃避人体免疫系统的识别和攻击，包括 Janus 激酶 2 (JAK2)/信号转导和转录激活因子 3 (STAT3) 信号通路。该通路的特点是在许多实体瘤中活性增强，在特定的 TNBC 亚型中表现出明显的激活。因此，针对 JAK2/STAT3 信号通路成为一种有前途的精准 TNBC 治疗策略。JAK2/STAT3 通路的信号转导级联主要涉及受体酪氨酸激酶、酪氨酸激酶 JAK2 和转录因子 STAT3。正在进行的临床前研究和临床研究正在积极研究该通路作为 TNBC 治疗的潜在治疗靶点。本文全面回顾了使用小分子化合物靶向 JAK2/STAT3 信号通路治疗 TNBC 的临床前和临床研究。本综述探讨了 JAK2/STAT3 通路在 TNBC 治疗中的作用，评估了活性抑制剂和靶向蛋白水解的嵌合体在 TNBC 治疗中的益处和局限性。目的是促进有效靶向 TNBC 的新型小分子化合物的开发。最终，这项工作旨在为提高 TNBC 患者的治疗效果做出贡献。
一种检测潜在模式混淆的自动化方法
通过观察、问卷调查和其他技术，心理学家已经能够引出个体操作员（通常是飞行员）的心理模型。然而，将设计与特定个体的心理模型进行比较只能提供非常具体的信息；我们感兴趣的是设计是否容易产生模式混淆，为此，将设计与通用心理模型进行比较比将设计与个体心理模型进行比较更有用。这种通用模型可以从培训材料中提取（培训手册的目的之一，通常是隐含的，就是诱导足够的心理模型），也可以指定为明确的要求（例如，“这个按钮应该像一个切换按钮一样运行”）。认知研究对这些模型的性质提供了两个重要见解：首先，它们可以用称为“状态机”的数学结构紧凑地表示；第二，它们往往相当简单（这可以通过应用两个规范的简化来解释[3]）。
受过训练的免疫作为Duchenne肌肉营养不良症治疗性免疫调节的潜在靶标
涉及先天免疫细胞的炎症失调，特别是单核细胞/巨噬细胞谱系，是导致Duchenne肌肉营养不良症（DMD）发病机理的关键因素。受过训练的免疫力是一种抗感染的进化古老的保护机制，其中表观遗传和代谢改变赋予了先天免疫细胞对各种刺激的非特殊性过度反应性。在DMD动物模型（MDX小鼠）中的最新工作表明，巨噬细胞表现出训练有素的免疫力的基本特征，包括存在先天免疫系统“记忆”。通过骨髓移植对训练的表型对健康的非疾病小鼠的表观遗传变化和耐用的可传播反映了后者。机械上，建议通过受损的肌肉受损的因素在骨髓水平上诱导了4个调节的，带有样本的先天免疫的记忆样能力，从而夸大了促进性和抗流量的基因的上调。在这里，我们提出了一个概念框架，以参与训练有素的免疫力参与DMD发病机理及其作为新的治疗靶点的潜力。
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。