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SonyLIV 的技术规格
• 音频内容必须以 48khz 采样率的 24 位未压缩 (PCM) 数字音频交付。• 所有混音都应为近场混音，同时考虑家庭观看声音体验。• 音频信号不应包含嗡嗡声、杂音、失真、丢失、混叠、嘶嘶声和其他令人反感的伪影。• 使用 EBU-128 测量音频节目响度和真实峰值音频电平。• 所有音频录制/混音/母带制作都应按照专业标准在标准环境中完成。禁止使用视频编辑工具进行混音。• 对于配音节目，对话、音乐和效果应与画面同步。• 应避免使用过度处理/清理。• 对话质量在音质、音量等方面需要保持一致。• 整体音质应令人愉悦，没有明显的噪音或杂散信号。• 所有音频通道从头到尾都应同相。• 禁止从单声道升频到立体声、立体声升频到 5.1、5.1 升频到全景声。提交的作品必须为原始混音状态。• 在所有制作场景中录制狂野氛围，以便在主程序中编辑的整个场景中保持相同的氛围。• 必须使用多轨录音机进行现场录音。录音参考电平应为 -20 dBFS
PD-1/PD-L1在癌症免疫疗法中的泛素化/去泛素化修饰的新兴作用 血清三甲胺氧化胺水平升高，作为糖尿病肾脏疾病的潜在生物标志物 引用Antunes MSM，Sugiyama FHC，Gravina HD，Castro RC，Mercado FJR，Lima JO，Fontanari C和Frantz FG（2023）Covid-19灭活和非Replica
缩写：b -trcp，β-transducin重复蛋白； CBL-B，Casitas B淋巴瘤B； C-CBL，Casitas B谱系淋巴瘤； COP1，组成性的光型1; CSN5，组成型光形态发生9信号体5; DCUN1D1，有缺陷的Cullin Neddylation 1含域1;配音，去泛素化酶； FBXO38，仅F-box蛋白38; FBXW7，F-box，具有7个串联WD40重复； HRD1，HMG-COA还原酶降解蛋白1; KLHL22，Kelch喜欢家庭成员22； OTUB1，含有OTU结构域的泛素醛蛋白1； PD-1，编程死亡-1； PD-L1，编程死亡-1配体； PTM，翻译后修改； RBX1，环盒蛋白1；汤匙，斑点型poz蛋白； Stub1，stip1同源性和含有蛋白质1的u-box E； UPS，泛素蛋白酶体系统； USP7，泛素特异性蛋白酶7; USP9X，泛素特异性肽酶9，X连接； USP22，泛素特异性蛋白酶22。*通讯作者。1 Xinsi Road，Xi'an，Shaanxi 710038，中国。**通讯作者。中国北京100853的海德安，豪德路28号。***通讯作者。1 Xinsi Road，Xi'an，Shaanxi 710038，中国。电子邮件地址：hanjing.cn@163.com（J。Han），huyi301zlxb@sina.com（y. hu），yanxiaolong@fmmu.edu.edu.cn（X。yan）。在重庆医科大学的责任下进行同伴审查。1这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
通过可区分的编程和自然进化策略量子控制Mapoanas的量子发现
量子控制是指量子力学定律描述的物理系统的主动操纵，构成了量子技术开发的重要组成部分。在这里，我们将不同的编程（DP）和自然进化策略（NES）应用于超导纳米线的最佳运输，这是基于Majorana的拓扑量子计算成功的关键要素。我们将Majorana零模式的运动控制作为一个选择问题，我们提出了有关系统的临界速度和总运输时间的四个不同制度的新分类。除了正确恢复绝热制度中预期的平滑方案外，我们的算法还发现了非绝热制度中的效率有效但非常明显的违反直觉运动策略。紧急图片揭示了一种简单而高的实现策略，该策略在跳跃之间使用恒定速度时，在协议的开头和协议的结束时使用pulselike跳跃，我们将跳跃摩托车跳跃的协议配音。我们提供了透明的半分析图，它利用了运动框架中Majorana运动的突然近似和重新制定，以阐明跳跃式跳动控制策略的关键特征。我们验证了跳跃 - 跳跃的方案在相互作用或混乱的存在上保持强大，并在现实的接近耦合纳米线模型上证实了其高效率。我们的结果表明，用于量子控制的机器学习可以很好地应用于具有性能水平的量子多体动力学系统，这使其与实现大规模量子技术有关。
去泛素酶在心脏病中的作用
缩写：AAC：腹主动脉肿块； CVB3：Coxsackie病毒B3； CYLD：囊肿症； DCM：扩张的心肌病； DM：糖尿病； DUSP1：双重特异性磷酸酶1； EGFR：表皮生长因子受体； ER：内质网； FSTL1：卵泡样蛋白1； GPX4：谷胱甘肽过氧化物酶4； HAUSP：疱疹病毒相关的泛素特异性蛋白酶； HIF-1α：低氧诱导因子-1α； I/R：缺血再灌注； JAMMS：JAB1/MPN/MOV34金属蛋白酶； KDM3A：赖氨酸特异性脱甲基酶3a; mettl3：类似甲基转移酶的3; MI：心肌梗塞； MIDYS：MIDYS家庭主题与含有新颖的配音家庭的泛素互动； MJD：Machado Joseph病蛋白； NAD +：烟酰胺腺嘌呤二核苷酸； OTU：卵巢肿瘤相关的蛋白酶；耳鼻蛋白：具有线性链接特异性的OTU去泛素酶； PAC：肺动脉连接； RHD：风湿性心脏病； RVH：右心肥大； SERCA2A：SARCO/内质网Ca2 + -ATPase； sirt：sirtuin; Slim1：骨骼肌lim蛋白1； STAT3：转录3的信号换能器和激活因子； T2DM：type2糖尿病； TAC：跨动脉缩空； TAK1：转化生长因子激活的激酶1； UCHS：泛素C末端水解酶； USP：泛素特异性蛋白酶； YB-1：Y-box结合蛋白-1。
多种抗原表位的计算预测
摘要。由于密码子字母的高变性，从密码子到氨基酸的映射是溢出的，这表明密码子空间可能具有更高的信息含量。嵌入密码子语言模型最近在各种下游任务中表现出成功。然而，磷酸化位点的预测模型，可以说是研究最多的翻译后修饰（PTM）和PTM位点，主要依赖于氨基酸级表示。这项工作引入了一种新的方法，通过通过近来开发的密码子语言模型的嵌入来预测磷酸化位点，该方法专门培训了蛋白质编码DNA序列。蛋白质序列首先精心映射到可靠的编码序列，并使用此编码器编码以生成密码子感知的嵌入。然后将这些嵌入与通过早期融合策略从蛋白质语言模型获得的氨基酸感知的嵌入整合。随后，从定义的窗框内的融合嵌入式形成了感兴趣的位点的窗口级表示。Convbigru网络提取物具有捕获窗口内近端残基之间的时空相关性，然后是基于高斯（Dog）小波范围函数的衍生物的Kolmogorov-Arnold网络（KAN），以产生该站点的预测推断。我们将整体模型配音为Calmphoskan。在独立测试中使用丝氨酸 - 硫代氨酸（合并）和酪氨酸测试集，Calmphoskan优于现有方法。此外，我们证明了该模型在预测蛋白质内在无序区域内的位点的有效性。总体而言，Calmphoskan成为蛋白质中一般磷酸材料的强大预测指标。Calmphoskan将很快公开发布。
第9周-Gamma 2 Norm及其变体
欢迎使用CS 860：量子下限。由于19日的情况，本课程将以异步形式在线教授：将没有现场讲座。每周，我打算在该一周内发布有关材料的一些课程注释，发布一些论文供所有学生阅读，并让一两个学生自愿发布这些论文的评论。然后，我们将讨论有关广场的论文和本周的材料（所有学生和审计师都应加入Piazza）。如果学生对课程有不同格式的偏好或想法，请在广场上配音。我强烈鼓励所有学生积极参加广场页面，这将是我们与教室最接近的事情。在材料方面，本课程将重点放在量子下限上：表明某些任务没有快速的量子算法的方式。我们将主要在黑匣子模型中证明这样的下限，也称为查询复杂性模型。该模型具有两个不错的属性：首先，它很简单且易于处理，证明其下限实际上是可行的（这并不会导致诸如\ sansp vs. \ sansn \ sansp之类的问题，而证明下限非常具有挑战性）。第二，大多数量子算法，例如Shor的算法和Grover的算法，具有自然的查询复杂性，并且可以有效地看作是查询复杂性算法。这意味着该模型尽管很简单，但足够丰富，可以捕获我们关心的``现实世界''量子加速的类型。本课程不需要量子背景。推荐了一些数学成熟度。在课程的后期，我们还将介绍通信复杂性模型，并研究如何在该环境中显示下限。通信复杂性下限通常更具挑战性，并且与理论计算机科学的其他部分有着深厚的联系。
量子下限
欢迎使用CS 860：量子下限。由于19日的情况，本课程将以异步形式在线教授：将没有现场讲座。每周，我打算在该一周内发布有关材料的一些课程注释，发布一些论文供所有学生阅读，并让一两个学生自愿发布这些论文的评论。然后，我们将讨论有关广场的论文和本周的材料（所有学生和审计师都应加入Piazza）。如果学生对课程有不同格式的偏好或想法，请在广场上配音。我强烈鼓励所有学生积极参加广场页面，这将是我们与教室最接近的事情。在材料方面，本课程将重点放在量子下限上：表明某些任务没有快速的量子算法的方式。我们将主要在黑匣子模型中证明这样的下限，也称为查询复杂性模型。该模型具有两个不错的属性：首先，它很简单且易于处理，证明其下限实际上是可行的（这并不会导致诸如\ sansp vs. \ sansn \ sansp之类的问题，而证明下限非常具有挑战性）。第二，大多数量子算法，例如Shor的算法和Grover的算法，具有自然的查询复杂性，并且可以有效地看作是查询复杂性算法。这意味着该模型尽管很简单，但足够丰富，可以捕获我们关心的``现实世界''量子加速的类型。本课程不需要量子背景。推荐了一些数学成熟度。在课程的后期，我们还将介绍通信复杂性模型，并研究如何在该环境中显示下限。通信复杂性下限通常更具挑战性，并且与理论计算机科学的其他部分有着深厚的联系。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
HKT率先推出交互式眼部AI机器人1...
配备人工智能的eye AI机器人能够识别人脸和物体，并进行语音互动。通过头部、脸颊、手掌和身体上的多个传感器，eye AI机器人会通过不同的身体动作进行互动，使互动更加有趣。在语言学习方面，eye AI机器人帮助孩子沉浸在互动环境中，在活泼轻松的环境中学习英语和普通话。它还预装了应用程序，共提供3000多本英语、普通话和/或粤语的真人配音有声电子书2。此外，eye AI机器人还配备了STEM和编码学习应用程序。孩子们可以创建指令来控制机器人的动作，从而提高他们的解决问题的能力、创造力和计算思维。透过STEM，鼓励儿童主动学习和练习逻辑思维，为未来做好准备。眼科AI机器人的人体骨骼检测技术结合歌舞，吸引儿童通过唱歌、跳舞和与机器人一起锻炼进行体感互动。为了方便沟通，父母和监护人可以在外出时打电话回家，通过机器人与孩子进行语音和视频聊天。他们还可以通过机器人的前置摄像头查看家中和孩子的情况。HKT Home董事总经理蔡伟德先生表示：“在眼科服务15年的历史中，我们始终如一地通过提供教育、信息和娱乐内容来满足每个家庭成员的需求。今天是eye智能通讯服务的新里程碑。在现有的平板电脑基础上，我们又将全新的eye AI Robot 3添加到我们的产品组合中，让语言和STEM学习变得有趣而轻松。”
冠军游戏：针对多模式数据集成的广义深度学习模型，用于早期筛选青少年精神疾病的作者Zhicheng
隶属关系1 Tsinghua-Berkeley深圳学会，Tsinghua深圳国际大学研究生院，Tsinghua University，Tsinghua University，Anzhen 518055，中国2号深圳市ZNV技术有限公司，深圳，518000，中国4自动化系，Tsinghua University，100084，中国北京5号机械，电气和信息工程学院，山东大学，山东大学，威海，威海，威海，山东，264209，中国。摘要及时确定青少年精神障碍是全球公共卫生挑战。单个因素由于其复杂而微妙而难以检测出异常。此外，没有用于青少年精神疾病的交互式机器人的广义多模式的c creening（CAS）系统。在这里，我们设计了一个带有迷你游戏的Android应用程序，并在便携式机器人中部署了聊天记录，以筛选3,783名中学生，并构建多模式筛查数据集，包括面部图像，生理标志，配音录音和文本转录本。我们开发了一种称为游戏的模型（具有Ttention的G Eneralizatized模型和M BraceNet的M BraceNet），该模型具有新颖的注意机制，该机制将跨模式特征集成到模型中。游戏以高精度（73.34％ - 92.77％）和F1得分（71.32％ - 91.06％）评估青春期心理状况。我们发现每种方式都会动态地促进各种精神障碍之间的精神障碍筛查和合并症，这表明可解释模型的可行性。这项研究提供了一种能够获取多模式信息并构建广义的多模式整合算法的系统，并具有新颖的注意机制，用于早期筛查青少年精神障碍。关键字：青少年精神障碍，心理健康筛查，多模式学习，人类计算机互动，计算机辅助筛查。主要的青春期是生命发展的关键时期，在此期间主要的社会心理