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灵活感知推理的神经机制
在一个上下文中似乎很明显的话，如果该上下文发生变化，则可以具有完全不同的含义。11尽管已经广泛研究了与上下文相关的推论，但一个基本问题仍然存在：12大脑如何同时推断感觉输入的含义和基本的13个上下文本身，尤其是当上下文在变化时？在这里，我们研究了灵活的感知分解14个 - 能够迅速适应而无需反复试验的上下文转移的能力。我们在动态环境中引入了15个新颖的变更检测任务，需要跟踪潜在状态和16个上下文。我们发现，小鼠表现出对潜在上下文的第一审判行为适应，而不是推理而不是奖励反馈。通过在可观察到的马尔可夫决策过程中得出贝叶斯最佳政策，我们表明，快速适应从内部信念状态的顺序19个更新中出现。此外，我们还表明，通过20枚强化学习训练的人工神经网络实现了近距离的性能，从而在其复发性动态中实现了类似贝叶斯推理的21种机制。这些网络开发了灵活的内部代表 - 22个tations，可以实时调整推理模型。我们的发现建立了灵活的23感知推断，作为认知灵活性的核心原理，为在不确定环境中的适应性行为提供了计算和24个机械性见解。25
Eric Gratz，博士联合创始人兼首席技术官... David Furrer，纪律领导者高级研究员，材料与流程工程，Pratt＆Whitney启用概率材料科学和工程师 2023目录 为ASM International写作 未来表面的下一代热喷涂 Sylvain-Henry.pdf博士 Aeromat 2024抽象程序 David-Albert-Receives-The-2023-Edfas-liftime- Nelso Antolotti，Michael K. A. Khor和Daniel Sordelet 佛罗里达大学 - 卓越章节年度报告 Ludvik Martinu，Polytechnique Montreal Title 2024目录 一目了然的最终议程。xlsx 一目了然的最终议程。xlsx 彼得·弗里德里希斯（Peter Friedrichs）博士副总裁Sic Infineon星期二，... 罗恩·阿曼（Ron Aman）博士 目录
抽象的OEM和高级电池制造商正在寻求创新的方式，以将使用的锂离子电池材料返回回电气电池供应链。圆形电池经济是目标，但是有几种不同的方法可以实现它 - 有些比其他电池经济更有效，更有说服力。本演讲将比较锂离子电池回收和可持续阴极制造的主要方法，以期朝着提高效率，增加的价值和较低的碳排放量。尽管许多公司说它们“回收”锂离子电池，但近距离的外观揭示了回收能力和输出产品的显着差异 - 有些在经济上比其他产品更具经济吸引力。本演讲将对当今可用的主要电池回收和阴极制造过程进行详细的科学审查。通过圆形镜头观察，我们将检查a）通过冶炼将混合金属合金返回供应链的好处和局限性，b）通过切碎，c将黑色质量返回供应链，c）通过供应链通过盐水返回的供应链，将金属盐返回供应链中，通过供应链返回供应链。观众将了解电池材料中圆形的需求，并将学习如何导航电池回收和阴极制造技术的竞争日益激烈的市场。通过了解可以回收电池材料的各种方式，并可以将各种可以返回到供应链的输出产品，观众将能够为有关电池材料供应链的执行级对话增加价值。
OCAP：个性化边缘DNN模型的设备上的班级感知修剪
在本文中，我们提出了一种用于边缘系统的新设备类感知的修剪方法，即OCAP。背后的动机是，深度神经网络（DNN）模型通常经过大型数据集训练，以便他们可以学习更多的多样性功能并被概括以准确预测众多类别。一些作品表明某些功能（频道）仅与某些类有关。和边缘系统通常在系统检测到的特定环境中实现。结果，为特定边缘环境实施一般培训模型会导致不必要的冗余。同时，将一些数据和模型转移到云中以进行个性化会导致隐私问题。因此，我们可能有一种在设备上意识到的修剪方法来删除与类无关紧要的通道，而边缘系统主要观察到，从而减少了模型的浮点操作（拖放），记忆足迹，潜伏期，潜伏期，能源效率，提高能量效率，并提高了相对较高的类别的准确性，并在同时保护了SITUD DATA DAPAIN PLISTERS PLASSICS。OCAP提出了一种基于输入图像的中间激活的新型类感知的修剪方法，以识别类 - 近距离的通道。此外，我们提出了一种基于KL差异的方法，以选择有效调整修剪模型的多样性和代表性数据。实验结果显示了OCAP的有效性和效率。与最先进的类感知的修剪方法相比，OCAP具有更好的准确性和更高的压缩比。代码可在https：//github.com/mzd22222/ocap上获得。此外，我们在Nvidia Jetson Nano，Nvidia Jetson TX2和Nvidia Jetson Agx Xavier上评估了OCAP，在效率方面，实验结果证明了OCAP在边缘系统上的适用性。
相关的量子位置置换量，以减少变异量子eigensolver中的Ansatz深度
变异量子本质量（VQE）是一种选择在近期基于栅极的量子计算机上的分子的电子结构概率的选择。但是，电路深度有望随问题大小而显着增长。增加的深度既可以降低结果的准确性又可以降低训练性。在这项工作中，我们提出了一种减少Ansatz电路深度的方法。我们的方法称为“ permvqe”，在VQE中添加了一个额外的优化循环，该循环排列了Qubits，以便求解量子的Hamiltonian，该量子hamiltonian最大程度地将相关性定位在基态。置换的选择基于相互信息，这是电子与/或旋转轨道中孔之间相互作用的量度。将强烈纠缠的旋转轨道编码为量子芯片上的近端矩形自然会减少准备基态所需的电路深度。对于代表性的分子系统，Lih，H 2，（H 2）2，H = 4，H + 3和N 2，我们证明，将纠缠的量子位放在接近近距离的情况下，导致较低的深度电路达到给定的特征性eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvalue-eigenvector准确性。该方法是为任何量子连接性的硬件效果ANSATZ而设计的，并为线性和二维网格体系结构展示了示例。主要思想也可以应用于与其他VQE以外的其他ANSATZ以及各种量子算法模拟分子。，我们证明了Qubit置换的有益效果，以在线性量子标论连接架构上构建费米子 - 适应性衍生物组装的伪拖动Ansatz，并降低了几乎两倍的受控闸门数量。
甲基杆菌AJMALII sp。 11月，与国际空间站隔离 社论：纳米级的材料表面和接口 纳米系统中的能源收获：为下一代物联网供电 人脑器官行为守则 用不同能源的喂养奶牛喂养牛奶中人类食用营养物质和环境影响
从国际空间站（ISS）的不同位置分离出属于甲基杆菌科家族的四种菌株。中，三个被鉴定为革兰氏阴性，杆状，过氧化氢酶阳性，氧化酶阳性，旋转细菌，被指定为IF7SW-B2 T，IIF1SW-B5和IIF4SW-B5，而第四次则被鉴定为甲基果脂型rhododesianum。这三种ISS菌株的序列相似性（指定为IF7SW-B2 T，IIF1SW-B5和IIF4SW-B5）的序列相似性在16S rRNA基因中<99.4％，在GyRB基因中为<97.3％，近距离的甲基杆菌属甲基杆菌是Inmanylobacterium indimum se2.11 t。此外，多级别序列分析将这三个ISS菌株置于M. Infimum的同一进化枝中。这三个ISS菌株的平均核苷酸身份（ANI）值<93％，数字DNA-DNA杂交（DDDH）值<46.4％，任何描述的甲基杆菌物种。基于ANI和DDDH分析，这三个ISS菌株被认为是属于甲基杆菌属的新物种。三个ISS菌株彼此显示100％的ANI相似性和DDDH值，表明这三个ISS菌株在各个流动期间分离出来，与不同位置分离出来，属于同一物种。这三个ISS菌株在25至30°C，pH 6.0至8.0和NaCl 0至1％的温度下最佳地生长。表型上，这三种ISS菌株与水生菌和M. terrae相似，因为与其他甲基杆菌相比，它们吸收了与唯一碳底物相似的糖。nov。提出了。类型应变为IF7SW-B2 T（NRRL B-65601 T和LMG 32165 T）。脂肪酸分析表明，ISS菌株产生的主要脂肪酸为C 18：1 -ω7c和c 18：1 -ω6c。主要的喹酮为泛素酮10，主要的极性脂质为二磷脂酰甘油，磷脂酰胆碱，磷脂酰甲醇，磷脂酰乙醇胺，磷脂酰甘油醇和未识别的脂质。因此，基于基因组，系统发育，生化和脂肪酸分析，IF7SW-B2 T，IIF1SW-B5和IIF4SW-B5的菌株被分配给甲基杆菌中的一种新物种，以及Ajmalii sp的甲基甲基甲虫。
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
人工酶中远端突变的计算引导的工程
需要特定的c c类型的转换类型，这些转换不是天然发生的。5为了利用这些过程中的巨大酶良好的益处，已经设计了人工酶来产生新的催化反应性。6 - 8个促酶，从而产生基本的酶，然后可能会受到定向进化的能力，以实现通常与酶催化相关的高活性和选择性。9,10然而，尽管有明显的进展，但大多数人促酶的催化效率尚未与天然酶相媲美。11迄今为止，使用人工酶的大多数定向进化运动仅针对催化中心近距离的残留物，以直接影响其化学环境。越来越清楚的是，就像天然酶一样，整个蛋白质的12个结构合作也需要与人工酶促进酶进行催化。例如，刘易斯和同事观察到在模型环丙烷化反应中，在引入脱离活性位点的突变后，由人工hodios的模型环化反应提高了对映选择性。13 o s，远端突变的引入产生由蛋白质的先天结构动力学决定的细微结构重排，该结构动力学已在天然酶的进化中被逐渐构成。18,19是Hilvert等人设计的KEMP消除酶HG3.17的局部示例。14,15那些可以间接地通过调节结构动力学的催化活性的残基称为动力学的远端位点或热点。16,17针对定向演化算法中这些热点的16,17可以将构象动力归为催化生产构象，从而导致高度效率高的设计师酶。能够通过开发具有催化能力的构象合奏的速率加速度提高10 8倍。20当前，它们的鉴定阳离子o cen依赖于广泛的分子动力学（MD）模拟，这对工作的吞吐量构成了显着的限制。21尽管最近已经描述了基于机器的新策略并保持了大大减轻计算费用的希望，但对大型培训数据集的需求阻碍了他们在鲜为人知的系统中的应用。为了确定远端突变和远距离网络在人工酶中的作用，我们以23,24的lactocococococcal多药耐药性调节剂（LMRR）为示例，是探讨了以较广泛的新型到Nature Adectivitivitivities量身定制的混杂蛋白SCA效率的示例。该蛋白质属于padr遗传因素的PADR家族，并调节乳酸乳酸菌中LMR操纵子的表达。lMRR的特征是独特的构象thimational质量和结构可塑性25,26，在其大型恐惧孔中引起了宽阔的配体滥交。然后将这些基本酶定向进化，从而导致专业酶显着增加活性和（对映）的选择性。引入各种人工催化部分，金属复合物，27个非典型氨基酸（NCAA），28甚至两者均为29个具有多种新型催化性活性的endow LMRR。但是，迄今为止，迄今为止，定向进化仅集中在孔内的残基上，以优化新创建的活性位点的结构。在这里，我们展示了如何通过利用LMRR的构象动力学来进一步增加这些设计师酶之一的活性。
视觉信息处理评估-矫正视力- ...
会聚不足：在近距离工作时无法维持双眼功能（保持两只眼睛协同工作）。通常，当聚焦近距离的单词或物体时，一只眼睛会向外转（间歇性外斜视）（AAPOS，2020 年）。内斜视：一种斜视（眼睛错位），其特征是一只或两只眼睛向内转。它可能是间歇性的或持续性的，可能在近距离注视、远距离注视或两者时发生。交叉可能主要发生在一只眼睛上，也可能在两只眼睛之间交替发生。它与斜视或外斜视相反。内斜视可能发生在任何年龄（AAPOS，2019 年）。外斜视：一种斜视形式，其中一只或两只眼睛向外转动。它与斜视或内斜视相反。外斜视可能不时发生（间歇性外斜视）或可能持续发生，并且在每个年龄组中都有发现（AAPOS，2019）。遮盖疗法：遮盖或遮盖疗法是弱视治疗的主要方法。遮盖未受影响或好的眼睛可为弱视眼提供单眼刺激，促进视觉发育。遮盖疗法用于改善视力，通常不能消除斜视（AAPOS，2021）。视轴矫正疗法：在验光办公室进行的一系列练习，通常每周进行一次，持续数月。视轴矫正眼部锻炼（视轴矫正术）由儿科眼科医生和视轴矫正师使用，是改善双眼功能的眼部锻炼，在办公室教授并在家中进行。视轴矫正术是由眼科专科内的视轴矫正师执行的一项成熟的职业。视轴矫正师评估和测量眼球偏差，管理弱视治疗并治疗间歇性小症状性眼球偏差（AAPOS，2020 年）。也称为视觉治疗。视轴矫正术专业包括视觉系统疾病的评估和治疗，特别是涉及双眼视觉和眼球运动 [美国认证视轴矫正师协会 (AACO) 2018]。药物惩罚疗法：滴入药物滴剂（例如阿托品）以惩罚视力较好的眼睛，迫使大脑注意来自视力较弱的眼睛的图像，促使大脑学会用视力较弱的眼睛看得更好（AAPOS，2021 年）。棱镜适应疗法：使用透明的三角形物体弯曲光线以允许视轴对齐，模拟斜视的缺失。还提出了更准确地确定偏差角度或目标角度，以确定斜视手术的偏差角度或目标角度 [美国眼科学会 (AAO)，2018]。斜视：眼睛错位。斜视最常见的描述是眼睛错位的方向，例如内斜视、外斜视和上斜视 (AAPOS，2020)。视力恢复治疗 (VRT)：一种基于计算机的家庭程序，旨在加强因创伤、中风、炎症或选择性手术切除脑肿瘤而导致的神经系统急性损伤后幸存的残留神经结构的视觉信息处理。有人认为，通过在治疗过程中反复激活，个人可以使用该计划来训练和改善其受损的视觉功能，从而在视野缺损中恢复有用的视力（NovaVision，2021 年）。视觉治疗：验光师将视觉治疗定义为发展或提高视觉技能和能力的尝试；提高视觉舒适度、轻松度和效率；并改变视觉信息的视觉处理或解释。视光学视觉治疗计划包括在数周至数月内进行的监督下在办公室和家中进行的强化练习。除了练习之外，还可以使用镜片（“训练眼镜”）、棱镜、滤光片、贴片、电子目标或平衡板（AAPOS，2020 年）。适用代码以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中列出的代码并不意味着代码描述的服务是涵盖的或不涵盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定的福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
抽象iCecer24 Landmine.pdf
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