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AI 编码助手
近年来，生成式人工智能 (AI) 引起了媒体和社会的广泛关注。这些是根据输入创建文本、图像或视频等内容的 AI 模型。受文本生成领域巨大进步的推动，最近开发了大量基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 编码助手，用于源代码生成的（部分）自动化。这些模型根据方法的不同，要么在大量文本上进行训练，然后使用源代码进行微调，要么直接在大量源代码上进行训练。在应用中，这些模型的使用方式类似于聊天机器人。用户给模型一个提示，可以是所需功能的描述，也可以是（带注释的）源代码框架。输出是用户选择的编程语言中具有所需功能的源代码。当前一代模型除了生成最佳建议外，还会生成多个替代方案 - 这是模型认为最有可能正确的建议。用户可以选择其中一个建议并将其采纳到他们当前的软件项目中。这些 AI 编码助手通常通过集成开发环境 (IDE) 的插件访问。此外，开发人员还会使用托管在云端或本地的通用聊天机器人进行编程。
实习：建造3D网状自动编码器-AFIG
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后，目的是设计和实现3D网格自动编码器，以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效，如文本对图像模型中所示[6，7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是，它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性，而且还使模型的扩展能够处理多个字符，从而结合了它们之间的相互作用。其次，潜在空间可用于生成模型中，从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。
病毒编码的蛋白酶和Nidovirales中的蛋白水解加工
基于基因组结构和复制策略的相似性，RNA病毒如今可分为“超类群”，通常涵盖动物病毒和植物病毒（Goldbach & Wellink，1988；Strauss & Strauss，1988）。这一概念也越来越多地体现在病毒分类学中；尤其是引入了分类单元“目”，将很可能拥有共同祖先的病毒科合并在一起（Mayo & Pringle，1998）。对于正链、有包膜的冠状病毒和动脉炎病毒（最近被统一归入巢病毒目，Cavanagh，1997），基于相似的多顺反子基因组结构、共同的转录和（后）翻译策略以及一系列同源复制酶结构域的保守性（den Boon et al.，1991），它们之间建立了密切的系统发育关系。因此，有可能勾勒出nidovirus生命周期的共同轮廓（图1）（详见Lai & Cavanagh，1997；de Vries et al.，1997；Snijder & Meulenberg，1998）。然而，在某些方面，这两个病毒家族彼此之间存在显著差异。例如，最大的冠状病毒基因组，鼠肝炎病毒（MHV），其基因组为31±5kb，约为最小动脉炎病毒基因组，即马动脉炎病毒（EAV）12±7kb RNA的两倍半。此外，这两个病毒家族的结构蛋白没有明显的相关性，导致病毒体的大小和结构存在重要差异（den Boon et al.，1991；Snijder & Spaan，1995；de Vries et al.，1997）。大多数主要的动物正链RNA病毒群体要么产生单个多聚蛋白，要么产生单独的非结构和结构前体多肽，这些多肽随后被病毒编码或宿主编码的蛋白酶裂解，产生功能性亚基(Dougherty & Semler, 1993)。相比之下，在基因组3′-近端区域编码的nido病毒结构蛋白，
使用植物衍生的外泌体样纳米颗粒作为基于CRIS/ CAS9的疗法的输送系统，用于编辑癌症中长的非编码RNA div>
结肠癌是美国癌症的主要原因之一。结肠癌是由结肠癌细胞基因组中的许多基因突变发展而来的。长的非编码RNA（LNCRNA）会导致许多癌症（包括结肠癌）的发育和进展。lncRNA已经并且可以通过簇状的定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关的核酸酶9（CRISPR/CAS9）系统的聚类重复序列的基因编辑技术来纠正，以减少结肠癌细胞的增殖。但是，许多用于运输基于CRISPR/CAS9的疗法的当前输送系统需要更多的安全性和效率。基于CRISPR/CAS9的治疗药需要安全有效的递送系统，以更直接，更明确地靶向结肠中存在的癌细胞。本综述将提供有关使用植物衍生的外泌体样纳米颗粒作为纳米载体的效率和安全性的相关证据，以提供基于CRISPR/CAS9的疗法以直接靶向结肠癌细胞。
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
六年级计算机科学-编码
一、概述 计算机科学是 RMS 提供的 3 门循环课程中的第一门。解决我们作为一个社会所面临的关键挑战所需的新方法将需要利用技术和计算的力量。快速变化的技术和数字信息的激增已经渗透并彻底改变了学习、工作和日常生活。要成为计算密集型世界中受过良好教育、具有全球意识的人，学生必须清楚地了解计算机科学的概念和实践。随着教育系统适应学生不仅是计算机用户而且是精通计算机科学和设计思维概念和实践的计算素养创造者的愿景，通过学习计算机科学和技术让学生参与计算思维和以人为本的设计方法有助于让学生为合乎道德地生产和批判性地消费技术做好准备。（新泽西州教育部）