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迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
改进的 gRNA 二级结构允许编辑抵抗 CRISPR-Cas9 切割的靶位
CRISPR-Cas9 介导的基因组编辑的第一步是切割与 CRISPR 向导 RNA (gRNA) 中所谓的间隔序列互补的目标 DNA 序列。然而，一些 DNA 序列对 CRISPR-Cas9 切割具有抵抗性，这至少部分是由于 gRNA 折叠错误造成的。为了解决这个问题，我们设计了 gRNA，使其恒定部分具有高度稳定的发夹结构，并通过化学修饰进一步增强了它们的稳定性。“基因组编辑优化锁定设计”(GOLD)-gRNA 将基因组编辑效率提高了约 1000 倍（从 0.08% 到 80.5%），其他不同靶标的平均效率提高了 7.4 倍。我们预计，无论间隔序列组成如何，这种改进的 gRNA 都将实现高效编辑，并且在所需的基因组位点难以编辑时将特别有用。
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没有证据表明申诉人在服兵役期间被诊断出患有精神疾病。在整个申诉人的纪律处分过程中，没有人提出任何需要转介评估的精神疾病问题。他没有提供任何医学证据来支持他的主张。不幸的是，他的个人陈述虽然与他母亲去世的记录中的陈述一致，但不够详细，无法确定临床诊断或与他的不当行为建立联系，其中大部分发生在他母亲去世之前。也很难将财务管理不善归咎于精神疾病。其他记录（例如，描述申诉人的诊断、症状及其与不当行为的具体联系的精神健康记录）将有助于得出另一种意见。AO 总结道，“[基于]现有证据，我的临床意见是，没有足够的证据表明精神疾病可能归因于服兵役。没有足够的证据表明他的不当行为可以归因于精神疾病。”委员会仔细考虑了所有可能的减轻罪责因素，以确定是否根据威尔基备忘录，出于司法利益的考量，您的案件值得减轻罪责。这些因素包括但不限于您想要升级退伍级别，以及您在服役期间患上精神疾病 (MHC)、您不懂银行业务流程、您感染了肺结核、您的母亲最近去世，并且您必须帮助弟弟妹妹。为了考虑宽大处理，委员会注意到您没有提供描述退伍后成就的证明文件或辩护信。根据此次审查，委员会得出结论，这些潜在的减轻罪责因素不足以值得减轻罪责。具体而言，委员会认定，您的五项 NJP 和良好的服役退伍请求证明您的不当行为超过了潜在的减轻罪责因素。在做出这一裁定时，委员会考虑了您不当行为的严重性，并认定您的行为完全无视军事权威和法规。此外，委员会同意 AO 的观点，认为没有足够的证据表明您的不当行为可归因于精神健康状况。最后，委员会没有发现任何证据支持您的任何论点。因此，委员会得出结论，您的行为与海军陆战队员的预期行为存在重大偏差，并且仍然值得对 OTH 进行服务定性。经过自由考虑，委员会没有发现任何错误或不公正的证据，因此没有理由升级您的服务定性或给予宽大处理
利用“全内”技术在肝细胞中进行离体/体内基因编辑...
肝脏是细胞和基因治疗以及基因编辑的首选器官，因为遗传性疾病众多且常常危及生命。已证明酪氨酸血症小鼠作为模型生物的 HDR 可以纠正该疾病，尽管不诱导 DSB 的同源重组效率非常低（Paulk 等人，2010 年；Junge 等人，2018 年）。在类似的小鼠模型中，通过流体动力学 DNA 注射（Yin 等人，2014 年）和非病毒 Cas9 mRNA 与腺相关病毒 (AAV) 载体介导的 HDR 模板递送相结合（Yin 等人，2016 年）证明了 CRISPR/Cas9 介导的表型拯救。AAV 载体已成为肝脏的基因递送载体，据报道在人体临床试验中具有令人印象深刻的治疗效果（Nathwani 等人，2014 年）。最近，在一个载体上编码化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 表达盒，在另一个载体上编码引导 RNA (gRNA) 和修复模板的双 AAV 载体系统的应用，逆转了新生小鼠鸟氨酸转氨甲酰酶基因的突变 ( Yang et al., 2016 )。这种体内基因编辑工具在两个载体上的分段归因于 AAV 的拟议包装尺寸限制，即 4.9 kb ( Grieger and Samulski, 2005 ) 至 5 kb ( Wu et al., 2010 )。两种不同的 AAV 载体共同递送是可行的，每种载体编码所需成分的一部分，这些成分在细胞内通过转剪、同源重组或内含肽重新结合（ Truong 等人， 2015 ），但在体内发生率较低（ Xu 等人， 2004 ）。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
脑监督图像编辑
尽管用于语义图像编辑的深度神经模型最近取得了进展，但目前的方法仍然依赖于明确的人工输入。先前的工作假设有手动整理的数据集可用于监督学习，而对于无监督方法，需要人工检查发现的组件以识别那些修改有价值语义特征的组件。在这里，我们提出了一种新颖的替代方法：利用大脑反应作为学习语义特征表示的监督信号。在一项神经生理学实验中，向参与者 (N=30) 展示人工生成的面孔并指示他们寻找特定的语义特征，例如“老”或“微笑”，同时通过脑电图 (EEG) 记录他们的大脑反应。使用从这些反应推断出的监督信号，学习生成对抗网络 (GAN) 潜在空间内的语义特征，然后将其用于编辑新图像的语义特征。我们表明，隐性大脑监督实现的语义图像编辑性能与显性手动标记相当。这项工作证明了利用通过脑机接口记录的隐性人类反应进行语义图像编辑和解释的可行性。