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World File Search System近似于
从复杂的神经流形的行为简单解码
用于脑部计算机界面（BCIS）的解码器对神经活动的限制进行了约束，被选为反映11种科学信念，同时产生可拖动的计算。我们记录了缠结的低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性12）会产生异常的神经几何形状。我们将一个解码器设计为13个包含适合这些几何形状的统计约束。Mint采用以轨迹为中心的14方法：神经轨迹的库（而不是一组神经维度）提供了一个脚手架15近似于神经歧管的脚手架。每个神经轨迹具有相应的行为轨迹，16允许直接但高度非线性的解码。薄荷始终优于其他可解释的17种方法，并且在42个比较中的37种中优于表达式机器学习方法。与这18种表达方法不同，薄荷的约束是已知的，而不是优化解码器19输出的隐含结果。薄荷跨任务的表现良好，这表明其假设通常与20个神经数据统计数据相匹配。尽管行为与潜在的21个复杂的神经轨迹之间具有高度非线性的关系，但Mint的计算是简单，可扩展的，并且提供了可解释的数量22，例如数据可能性。Mint的性能和简单性表明，它可能是23个临床BCI应用的绝佳候选者。24
大型陨石碰撞导致的地球轴变化
大型陨石碰撞引起的地球轴变化 GALLANT 1 评估了大型陨石碰撞引起的地球轴变化。但他估计的位移比我十年前发表的更大，而且最近略有修改。他计算出一颗朱诺大小的陨石（直径约 190 公里）以 20 公里/秒的速度碰撞将导致 0° 45 的轴位移。但是，通过使用地球角动量与碰撞体动量矩相互作用的正确标准，实际位移只有大约 0° 02'。事实上，一个更大的物体，比如直径 320 公里，以 72 公里/秒的最大可能速度碰撞，尽管能量是朱诺示例的 75 倍，也只会产生 0° 32' 的轴位移。表 1 给出了与地球和月球碰撞的最大影响的例子。假设碰撞路径与垂直于赤道的大圆相切，密度为 3.5，速度为 72 公里/秒，爆炸产物反向碰撞引起的完全反弹最大程度地近似于两倍动量交换。在这些绝对最佳的条件下，轴位移为反正切（2m VR：地球的角动量），其中 m V 是陨石的动量，R 是地球或月球的半径。当假设碰撞与赤道相切时，轴变化为零，但两个动量会导致自转速度的变化。月球的等效变化要大得多，它们表明，只要有耐心和时间，人类就有可能在没有卫星和登陆月球的情况下看到整个表面。它们也与月球形状的考虑有关。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
新生儿托溶剂 - 差异化 - ...
通过小胶质细胞的形态适应大脑的免疫细胞对抗焦虑刺激的形态适应，免疫的涉及精神疾病（例如焦虑）。我们先前在成年啮齿动物中报道了性分化的小胶质细胞形态，在涉及焦虑症的大脑位置，包括额额前皮层。这些生理差异可能会驱动小胶质细胞形态重塑的性别依赖性模式，以响应不同生活时期的不同压力条件，这与性别依赖性的行为适应焦虑刺激有关。小胶质细胞中性别差异外观的时间窗口，与性别特异性行为表现相关的焦虑症状况仍然未知。在啮齿动物中，性激素睾丸激素的产后峰是所谓的脑男性化和性别确定的行为特征的决定因素。在目前的工作中，我们旨在澄清出生时小胶质细胞形态的差异，或者可以由产后睾丸激素驱动，并对处理焦虑症的能力产生影响。在出生时不存在小胶质细胞形态的差异，而是在青春期观察到的（雄性小胶质细胞的复杂性增加，尤其是在soma近端更靠近的分支中），当也观察到行为上的差异时。我们的数据还表明，用睾丸激素治疗的青春期女性表现出男性化的小胶质细胞和行为。重要的是，在青春期和成年期之间，复杂性模式发生性别的转变发生，女性的小胶质细胞变得更加复杂。施用睾丸激素时，这种形态学作用将部分废除，将小胶质细胞和行为近似于男性表型。
协变性下的公平性：通过几乎没有标记的测试样本改善公平 - 准确性的权衡
协变性转移是一种常见的实践现象，可以显着降低模型的准确性和公平性能。在协变量转变下确保不同敏感群体的公平性至关重要，因为诸如刑事司法等社会意义。我们在无监督的制度中运行，其中只有一组未标记的测试样本以及标记的训练集。在这种高度挑战但现实的情景下提高公平性，我们做出了三项贡献。首先是一个基于新型的复合加权熵的目标，以实现预测准确性，并通过代表匹配的损失进行了优化。我们通过实验验证，在帕累托意义上，相对于几个标准数据集的公平性 - 准确性权衡，在帕累托意义上，使用损失配方优化优于最先进的基线。我们的第二个贡献是一个新的环境，我们称之为不对称的协变量转变，据我们所知，以前尚未研究过。与其他组相比，当一个组的协变量显着转移时，发生不对称的协变量转移发生时，当一个主体群体过分代表时，就会发生这种情况。虽然这种设置对当前基线非常挑战，但我们表明我们提出的方法显着胜过它们。我们的第三个贡献是理论，我们表明我们的加权熵项以及训练集的预测损失近似于协变量下的测试损失。通过经验和正式的复杂性界限，我们表明，与看不见的测试损失的近似不取决于影响许多其他基线的重要性采样方差。
vprom：一种新颖的变异自动编码器增强的减少...
减少的订单模型（ROM）在计算时间带来困难的许多工程领域都非常重要。已建立的方法采用基于投影的减少，例如正交分解。该运算符的线性性质的限制通常是通过局部还原子空间库来解决的，该库需要众多本地ROM来解决参数依赖性。我们的工作试图定义参数输入和减少基础之间的更广泛的映射，以实现生成建模的目的。我们建议使用变分自动编码器（VAE）代替典型使用的聚类或互插操作，以推断基本向量，称为模式，该模式近似于任何和每个参数输入状态的模型响应的流形。衍生的ROM仍然依赖于投影库，该投影库是基于全订单模型模拟而构建的，从而保留了刻痕的物理内涵。但是，它另外利用了系数的矩阵，该矩阵将每个局部样品响应和动力学与参数输入域之间的全局现象相关联。VAE方案用于近似任何输入状态的这些系数。这种耦合导致高精油的低阶表示，这特别适合模型依赖性或激发性状导致动态行为跨越多个响应制度的问题。对VAE表示的概率处理允许在还原碱基上进行不确定性定量，然后可以将其传播到ROM响应中。在具有磁滞和多参数依赖性的开放式仿真基准和以非线性材料行为和模型不确定性为特征的大型风力涡轮机塔上，在开放式仿真基准上进行了验证。
对储罐检查的新兴传感器技术的审查
工业储罐是用于储存液体，气体和化学物质的关键基础设施组件。随着时间的流逝，这些坦克容易容易腐蚀，这威胁了其结构完整性，如果未被发现，可能会导致严重的安全性和财务风险。传统检查方法，例如视觉检查和超声测试，通常在可靠性方面缺乏，尤其是对于难以到达的区域的早期腐蚀[1-6]。根据材料的环境退化手册[7]，美国每年花费约3000亿美元，约占其预算的3％，占相关费用[8]。这使腐蚀成为金属和混凝土结构上恶化的最昂贵原因[9]。近似于与结构失败相关的成本的90％与腐蚀有关[10]。同样，在过去的50年中，已经进行了几项全国性的腐蚀研究，并且都达到了相当于每个国家国内生产总值（GDP）约3-4％的腐蚀成本。[11]这些结构中腐蚀的及时检测和减轻腐蚀对于上述结构的寿命和功能至关重要[12-15]。LIDAR和HSI等新兴技术提供了非侵入性的高分辨率检查功能。这些传感器技术能够检测腐蚀，同时还提供了有助于详细结构分析的空间（3D）信息[16]。本文旨在调查LIDAR和HSI在储罐检查中的使用，突出其整合以及使用高级感应技术而不是传统方法的优势[17，18]。此应用并非特定于海上储罐，因为受腐蚀影响的许多其他结构需要恒定的维护和分析（也称为结构性健康监测或SMH），这可能会受到这种技术的积极影响[19，20]。
论文
尽管深度学习最近取得了成功，但在解释复杂的高维数据流（如视觉、听觉和体感刺激）方面，哺乳动物的大脑仍然无与伦比。然而，大脑在处理不可靠、高维且通常不完整的数据的同时，功耗只有几瓦的底层计算原理仍然鲜为人知。在这项工作中，我们研究了特定功能如何从哺乳动物皮层中观察到的简单结构中产生，以及如何在非冯·诺依曼设备（如“神经形态硬件”）中利用这些功能。首先，我们表明，一组确定性的脉冲神经网络可以通过简单的局部学习规则来塑造，以执行基于采样的贝叶斯推理。这表明了一种编码方案，其中脉冲（或“动作电位”）表示受感官输入约束的后验分布样本，而无需任何随机性来源。其次，我们引入了一个自上而下的框架，其中使用最小作用原理和基于梯度的最小化来推导神经元和突触动力学。综合起来，神经突触动力学近似于实时误差反向传播，可映射到皮质网络的机械组件，其动力学可再次在所提出的框架内描述。所提出的模型缩小了定义明确的功能算法与其生物物理实现之间的差距，提高了我们对大脑可能采用的计算原理的理解。此外，此类模型可以自然地转化为模仿大脑高度并行的神经结构的硬件，有望实现强大的学习和推理算法的加速和节能，我们为物理模型系统“BrainScaleS-1”展示了这一点。
FITC抗人CD340（ERBB2/HER-2）抗体
描述CD340也称为HER2/ERBB2，酪氨酸激酶细胞表面受体HER2，Oncogene ERBB2和Oncolene NGL，神经母细胞瘤或胶质母细胞瘤来源。它是含有单个跨膜结构域的细胞膜酪氨酸激酶表皮生长因子受体家族的成员，其分子量近似于185 kd。CD340在细胞外区域（ECR）中包含三个Furin重复序列和两个Chey同源接收域。HER2/ERBB2蛋白在许多肿瘤细胞上表达，包括某些乳腺癌，肺腺癌，胃癌，卵巢癌，胶质母细胞瘤，一些C-All Blasts和骨髓间充质干细胞。尽管ERBB2/HER2蛋白不含配体结合结构域，但该蛋白与其他EGF受体家族成员相互作用以形成异二聚体，稳定配体结合并增强激酶介导的下游信号传导。CD340已显示与胚胎发育和癌症进展有关。该蛋白在肺腺癌，某些乳腺癌，胶质母细胞瘤，胃癌和卵巢癌中得到扩增，在那里它起癌基因的作用。乳腺癌中ERBB2的过表达已被证明可以赋予紫杉醇耐药性，并且是许多人类癌症的治疗靶标。ERBB2/HER-2蛋白已被证明与大量蛋白质相互作用，包括SHC1，EGF受体，神经调节蛋白1，C-SRC，Integinβ4，Grb2，Grb2，Sos1，Sos1，Caveolin 1，Caveolin 1，Jak2，Jak2，Pak1，FAK1，FAK1，FAK和β-Catenin等。CD340通过酪氨酸磷酸化在多个残基上进行了广泛的修饰（Y1023，Y1139，Y1196，Y1221，Y1222，Y1248）。
精确和近似标量电磁波散射的统一处理
在计算成像中，对象的定量物理特性是根据缩写范围的光学测量值估算的。导致散射的复杂光 - 物质相互作用受麦克斯韦方程的控制，或者在某些假设下，标量helmholtz方程式从与波长相比的物体中删除光弹性散射[1]。为了简化建模光学散射和估计对象性能的过程，已经进行了许多关于近似于标量Helmholtz方程的解决方案的研究。最原始的是投影近似，其中假定散射的场维持入射波前，例如平面或球形波，而attenua则和相位延迟会累积与穿过对象的射线的光路长度成比例的。当入射波前是平面或球形时，该假设会导致ra换变换公式，并且是计算机断层扫描的基础。当涉及到具有不可忽略的折射的相对较薄的对象时，所谓的单个散射近似（包括第一个出生和rytov方法）提供了更合适的描述[2]。随着对象变得密集且高度散射，正如预期的那样，即使是单个散射方法也开始失败，并且需要计算多个散射的模型。代表性的方法是Lippmann-Schinginger方程（LSE）[3-5]，多切片方法[6-9]和梁传播方法（BPM）[10-13]和BORN SERIST [14，15]。多层和梁传播方法非常紧密地相关，重要的区别是前者是由求解的schrödinger方程激励的，而后者则是用于Helmholtz方程。可以从标量Helmholtz方程开始制定多个散射模型，但它们依赖于差异