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我们真的应该告别养育对发展的影响吗？
罗伯特·普洛明（Robert Plomin）的著作《蓝图：DNA 如何造就我们》1 让一些读者建议，我们必须告别之前的乐观态度，即充满爱的家庭环境能为携带“错误”基因的家庭成员带来什么。事实上，根据文献中的数据，多位遗传学家似乎对“养育”对儿童身心发展的影响持相当悲观的态度。例如，使用“多基因评分”，普洛明计算出我们的体重至少有 70% 是由基因决定的。1 但我们的基因真的决定了我们能成为什么样的人吗？我们难道能把所有试图影响孩子发展的努力都抛到一边吗？我不这么认为；即使是 70% 的遗传负荷仍然会给其他影响留下空间。
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
在自主系统[22，24]（例如自动驾驶汽车（SDC））的背景下开发工具，由于研究人员和从业人员依赖昂贵的计算硬件和仿真软件，因此很耗时且昂贵。我们提出了Sensodat，这是一个由32,580个执行基于仿真的SDC测试用例的数据集，该测试案例用SDC的最新测试发电机生成。数据集由轨迹日志和来自SDC的各种传感器数据组成（例如，RPM，车轮速度，制动热，传输等）表示为时间序列。总共Sensodat提供了来自81个不同模拟传感器的数据。在使用Sensodat时，SDC领域的未来研究不一定取决于执行昂贵的测试用例。此外，有了大量和多种传感器数据，我们认为感觉模型可以为研究做出贡献，尤其是用于AI开发，用于基于模拟的SDC测试的回归测试技术，模拟中的片段等。链接到数据集：https：//doi.org/10.5281/zenodo.10307479
COVID-19 相关死亡率：卡介苗真的有效吗？
此预印本的版权所有者于 2020 年 5 月 6 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.05.01.20087411 doi: medRxiv preprint
基于仿真的废热回收系统设计和优化
项目描述 该项目将综合模拟方法融入城市可再生建筑和社区优化 (URBANopt) 平台，以便对相连建筑区域内的废热源进行详细分析。这些进步将通过将 URBANopt 软件开发工具包 (SDK) 与开源 Modelica 编程语言和下一代 EnergyPlus Spawn（美国能源部 (DOE) 支持的建筑能量模拟程序）相结合来实现。更新后的 URBANopt 平台将能够评估与商业和住宅建筑相关的工业流程和废热机会。
3D流仿真的生成建模
3D中湍流的模拟是计算流体动力学（CFD）中最昂贵的模拟之一。已经在替代模型上写了许多作品，以更快，学习，自动化的模型代替流体流的数值求解器。然而，三个维度的湍流的复杂性需要以很小的时间步长训练这些模型，而产生逼真的流量状态需要长时间的延期，并从多个步骤和明显的误差积累或从已知的现实流动状态开始，我们首先要避免使用。取而代之的是，我们建议将湍流模拟作为一项发电的任务，直接学习所有可能的湍流状态的多种流量，而无需依赖任何初始流动状态。在我们的实验中，我们引入了一个具有挑战性的3D湍流数据集的高分辨率流和由各种物体引起的详细涡流结构，并得出了两个新型的湍流样本评估指标。在此数据集中，我们表明我们的生成模型捕获了由看不见的对象引起的湍流的分布，并生成了可用于下游应用程序的高质量，现实的样本，而无需访问任何初始状态。
Mambaout：我们真的需要Mamba才能进行视觉吗？
摘要 - Mamba是一种具有RNN样的状态空间模型（SSM）的架构，最近引入了以解决注意机制的二次复杂性，随后应用于视觉任务1。尽管如此，与卷积和基于注意力的模型相比，Mamba的视力表现通常令人难以置信。在本文中，我们深入研究了Mamba的本质，并从概念上得出结论，Mamba非常适合具有长期序列和自回归特征的任务。对于视觉任务，由于图像分类不与任何一个特征保持一致，因此我们假设Mamba对于此任务不是必需的；检测和细分任务也不是自动回归的，但它们遵守了长期的特征，因此我们认为仍然值得探索Mamba的这些任务潜力。为了凭经验验证我们的假设，我们通过堆叠Mamba块构建了一系列名为Mambaout的模型，同时删除其核心令牌混合器SSM。实验结果强烈支持我们的假设。具体来说，我们的Mambaout模型超过了ImageNet图像分类上的所有视觉Mamba模型，表明Mamba确实不需要执行此任务。对于检测和分割，Mambaout不能匹配最先进的视觉Mamba模型的性能，这证明了Mamba在长期的视觉任务中的潜力。
一位贵族说政府“陷入困境”，这是千真万确的
但在另一个无益的两极分化中，公众言论越来越被对没有数据支持的奇思妙想的信仰所扭曲，或者被政策制定者所扼杀，他们拒绝相信不符合他们议程的有说服力的、黯淡的数据。决策者可能会说，这些严峻的数字在撒谎，或者他们“不认识它们”，但这需要一个有组织的“谎言”，一个像 mRNA 阴谋论者所青睐的大谎言，因为每个医疗服务信号都亮着红灯。服务正在萎缩，从每一个数据点来看都是如此；卫生和社会护理工作者感到失望（doi:10.1136/bmj.p288 doi:10.1136/bmj.p298 doi:10.1136/bmj.p272doi:10.1136/bmj.p301），并转向工业行动以发出自己的声音（doi:10.1136/bmj.p282）。19 20 12 21 22
Oko法律在1991 - 2019年应用可理解性说
摘要/摘要/摘要可再生能源产生的增长以及将电网的整合开始影响电气系统操作的安全性和稳定性。因此，由于风能和光伏太阳能等可再生能源开始逐渐替代常规植物，网络集成要求已成为主要问题。因此，已经建立了一些新的法规和技术要求，以确保网络稳定性。本研究对可再生电厂集成到电网的最新要求进行了更新的综述。进行了审查，以比较与网络稳定性有关的电压，频率稳定性，能量质量，主动和反应性能源法规有关的主要要求。严格的审查表明，尽管最近的集成要求可以提高网络稳定性，但仍然需要进行其他改进。单词clave：网络稳定性，可再生发电，集成要求。
特斯拉对12V电池说不，并使用16V锂。
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快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为