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注释：1。QUIZRR保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。 2。QACT-所有测试Wi
注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效，直到JEE Advanced 2025考试。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
引用Bowles，Hannah Riley，Thomason，Bobbi J.，Bear，Julia B. 2019年。“重新概念化妇女为职业发展进行谈判。” Acade
Patti Seller，执行董事，财富最有影响力的女性，只有一种方法可以到达梯子的顶部，但是有很多方法可以到达丛林体育馆的顶部。…一个丛林健身房为许多人提供景色，而不仅仅是那些处于顶部的人。在梯子上，大多数登山者都盯着上面的人的屁股。
使用普适数据进行研究的伦理指南
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据（用户贡献、观察、获取或推断），无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息（购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等）以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术，包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934）。2 例如，请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距：情境完整性的应用》，《社交媒体+社会》4，第 2 期（2018 年），https://doi.org/10.1177/2056305118768300；aline shakti franzke 等人的《互联网研究：道德准则 3.0》，互联网研究人员协会（2020 年），https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员，这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体，其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营，或评估
利用反演方法进行碳酸盐岩储层表征...
中苏门答腊盆地是一个具有巨大石油和天然气潜力的沉积盆地。利用这一潜力所做的努力之一是利用地震方法进行地球物理勘探。地震方法是提供地球地下状况（例如层结构、地质结构、碳氢化合物指标以及储层的物理性质）清晰图像的最优秀方法。本研究采用了地震反演方法和地震属性方法。使用的地震属性是均方根 (RMS) 和包络属性。同时，所采用的地震反演是声阻抗反演（AI）。 RMS 和包络属性有助于绘制地震波的最大振幅，这些地震波反映了地表以下的密度或岩性差异，并指示了具有储层潜力的区域的存在。声阻抗反演可以绘制某一层的声阻抗值，可以有效定量指示岩性、孔隙度和储层特征的差异。均方根 (RMS) 和包络属性显示“FAP”油田 Telisa 地层顶部的亮点区域，而日志数据显示 Telisa 地层中存在碳氢化合物。研究区碳酸盐岩储层声阻抗值分布在15000((Ft/s)*(g/cc))～30000((Ft/s)*(g/cc))范围内。 “FAP”油田碳酸盐岩储层孔隙度为0.18～0.3（V/V），密度为2.2～2.4（g/c3）。关键词：苏门答腊盆地中部，RMS 属性，包络属性，反演
雷特综合征科学会议：超越基因治疗。正在进行的临床试验和新疗法的开发雷特综合征：其他治疗方法
- 人们对基因治疗试验的结果特别感兴趣，因为这些结果看起来很有希望。但研究不能止步于此或只集中于此一条路线，还有许多问题需要解决而且需要的时间很长。继续并行探索不同的治疗方法至关重要。 AIRett 决定组织这次科学
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
通过解决迷宫的增强学习对小鼠的基底神经节进行建模
本文的目的是通过深度增强学习对小鼠大脑的基底神经节功能进行建模。众所周知，基底神经节可以提供带有皮质直接影响运动功能的反馈回路。基底神经节中的大多数神经元都是抑制性或多巴胺能。这类似于加强学习的奖励体系。由于几乎不可能对基底神经节的整个应用进行建模，因此本文将重点介绍在迷宫的应用程序中对基底神经节进行建模，其中鼠标在迷宫中，并且需要找到“一块奶酪”（奖励）。这种现实世界的测试通常是在小鼠上进行的，并很好地展示了如何通过增强学习，通过奖励模仿学习[1]。在这种情况下，将在模拟动作方面抽象出其他相关领域（如感觉皮层和运动皮层）的功能和建模。总体而言，通过增强学习对基础神经节的关键功能将是其在行动选择和学习中的用途。
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 ）。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。