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离子传输，机械性能和结构电池电解质中的放松动力学
摘要通过拉曼光谱，差异扫描量热法，温度调节的差异扫描量热法，介电光谱和流变学研究了将液体电解质限制在聚合物基质中的影响。聚合物基质是从二甲基二甲基丙烯酸酯的热固化的，而液体电解质由基于乙基 - 咪唑酰胺阳离子[C 2 HIM]和BIS（Trifluoromomethanesulfonyl）的原始离子液体组成，并与Imide [Tfluoromomethanesulfonyl）Imide [Tfsi] Anion annion annion annion，dopsed。我们报告说，受关节的液相具有以下特征：（i）明显降低的结晶度； （ii）更广泛的放松时间分布； （iii）降低介电强度； （iv）在液体到玻璃过渡温度（T g）处的合作长度降低； （v）上速度的局部T G相关离子动力学。The latter is indicative of weak interfacial interactions between the two nanophases and a strong geometrical confinement effect, which dictates both the ion dynamics and the coupled structural relaxation, hence lowering T g by about 4 K. We also find that at room temperature, the ionic conductivity of the structural electrolyte achieves a value of 0.13 mS/cm, one decade lower than the corresponding bulk electrolyte.三个移动离子（IM +，TFSI - 和LI +）有助于测得的离子电导率，隐含地降低了LI +转移数。此外，我们报告了研究的固体聚合物电解质表现出将机械负载转移到结构电池中碳纤维所需的剪切模量。基于这些发现，我们得出结论，优化
受神经质量模型约束的深神经网络改善了时空脑动力学的电生理源成像
为成像大脑的时空电活动做出了许多努力，目的是绘制其功能和功能障碍以及帮助管理脑疾病的管理。在这里，我们提出了一个非惯性深度学习 - 基于源成像框架（DEEPSIF），该框架提供了来自非侵入性高密度脑电图（EEG）记录的强大而精确的时空估计值。deepSIF采用了能够建模中尺度脑动力学的生物物质模型产生的合成训练数据。潜在的大脑来源的丰富特征嵌入了现实的训练数据中，并被深sif网络隐含地学习，避免了与明确配置和调整先验有关的并发症在优化问题中，就像常规源成像方法中一样。通过1）通过1）评估一系列数值实验，2）在三个公共数据集中总共20个健康受试者中的感官和认知大脑反应，以及3）严格验证DeepSif在20个识别20型药物抑制患者中的癫痫效果区域的capa的能力，从而对ePiLsists epilessys的同伴进行了比较，结果。deepSif表现出良好的表现，产生的结果与有关感觉和认知信息处理的常见神经科学知识一致，以及有关癫痫组织的位置和范围的临床发现以及超过常规源成像方法。作为数据驱动的成像框架的DeepSIF方法，可以使时空脑动力学的有效且有效的高分辨率功能成像，这表明其对神经科学研究和临床应用的广泛适用性和价值。
通过强化学习培训语言模型
自我纠正是大语言模型（LLM）的高度理想能力，但一直发现它在现代LLM中基本上是无效的。当前的训练自我纠正方法通常取决于多个模型，更高级的模型或其他形式的监督。为了解决这些缺点，我们开发了一种多转弯的在线增强学习方法（RL）方法，该方法得分可显着提高LLM使用完全自我生成的数据的自我纠正能力。为了建立分数，我们首先表明，在离线模型生成的校正轨迹上，有监督的微调（SFT）的变体通常不足以灌输自我纠正行为。尤其是，我们观察到，通过SFT训练捕食猎物是数据收集策略和模型自身反应或行为崩溃之间的分布不匹配的猎物，在这些错误中，学习隐含地仅优先于某种某种校正模式，而这种校正方式通常在测试问题上自我纠正无效。分数通过在模型自身分配自我生成的校正轨迹的分布下进行训练，并使用适当的正则化来解决学习过程，以学习在测试时间有效的自我纠正行为，而不是适合给定提示的高回应。此正则化过程包括基本模型上多转移RL的初始阶段，以生成不易崩溃的策略初始化，然后使用奖励奖金来扩大自我纠正。使用Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，我们发现得分可以实现最新的自我纠正性能，将基本模型的自我纠正分别提高了15.6％和9.1％，并在数学和人道主义方面提高了9.1％。
地区技术可接受的使用政策
可以接受地区技术的可接受使用，在这种使用的主要目的是改善学生学习并准备学生成为职业毕业生。通过使用地区技术和网络，学习者隐含地同意了可接受的使用政策的条款。如果学习者不确定是否可以接受特定用途，则他或她应咨询老师，管理员或其他适当的地区人员。基于父母/监护人/学生通知和信息手册，地区技术政策和法规（例如，0440.1，6163.4）的通知，学生参与地区技术的参与，这是为了强调父母，监护人和学生对可接受的范围或任何法律范围或任何法律范围或任何法律范围或任何法律范围或任何法律范围或任何违法的地区人员的措施，违反地区或任何法律措施，违反任何地区或任何范围，以违反任何地区或任何范围，以违反地区或任何违法行为的措施，违反任何地区的措施，违反任何地区，以违法的是，对任何地区的人员措施，违反任何地区的措施，违反地区的限制性，或者违反了任何地区的措施，违反了地区的限制性，以下情况。疏忽。此外，根据本通知，还可以同意对地区和地区人员赔偿并无害，以造成或与使用地区技术和/或任何违反可接受使用政策有关的任何损害或费用。摘要：这项可接受的使用政策（“ AUP”）是为了告知学生，他们的家人和地区工作人员的可接受方式，可以使用弗雷斯诺统一学区（“地区”）信息技术。本文档的其余部分，该地区的信息技术和系统将被称为“地区技术”。地区技术负责使用
使用化学合成规划器进行计算机辅助多步化学酶逆合成
对于一些合成化学家来说，在有机化学和酶化学界面处挖掘优势是一项挑战。化学酶合成规划工具可以有效地帮助识别小分子制造中的生物催化机会。计算机辅助合成规划 (CASP) 中的逆合成技术通过从目标开始并递归选择适当的断开连接，提出了从可用起始材料到目标的可行多步合成路线。从 50 多年前提出的有机化学早期 CASP 工具开始，7,8 这些方法已经得到改进，可以使用基于规则的方法和机器学习来概括已知反应，从而预测达到所需目标的实际有机合成路线。9 – 11 酶逆合成的最新发展显示出为酶开发类似的 CASP 工具的巨大潜力。12 – 15 Finnigan 等人最近整理了一小组经过专业编码的反应规则来描述用于生物催化的酶工具箱。 13 这些反应规则隐含地反映了不同酶类已确定的底物混杂性。这些规则所代表的酶已被证明在许多情况下适合酶工程，以接受新的底物。13 此外，它们还被成功地用于规划针对目标分子的生物催化级联。尽管 RetroBioCat 成功地规划了多步酶促途径，但它无法提出针对所需目标的化学酶促途径，该途径协同涉及有机和酶促方法。
蛋白质结构的深层生成模型发现了跨连续折叠空间的远距离关系
我们对折叠空间的看法隐含地基于许多影响我们分析，解释和理解生物系统的假设 - 从蛋白质结构比较和分类到功能预测和进化分析。例如，是否有最佳的粒度来查看蛋白质结构相似性（例如建筑，拓扑或其他层面）？如果是这样，它的问题类型有何不同？同样，折叠空间的离散/连续二分法在结构生物信息学中至关重要，但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组；不幸的是，这样的融合本固有地错过了许多遥远的关系。虽然诸如CATH，SCOP和ECOD之类的层次系统代表了蛋白质分类的主要步骤，但在蛋白质分类中，一种可扩展，客观和概念灵活的方法，较少对假设和启发式方法的依赖较少，但可以实现对折叠空间的更加系统和细微的探索，尤其是在进化中涉及进化的关系。以蛋白质结构的最新“乌尔堡”模型为基础，我们开发了一种新的方法来消除蛋白质相互关系。该框架称为“ Deepurfold”，植根于通过变分贝叶斯推断的深层生成建模，我们发现它对于跨蛋白质宇宙的比较分析很有用。批判性的深层利用其深层生成模型的学习嵌入，该模型占据了高维的潜在空间，并且可以根据给定的蛋白质进行蒸馏，以合并的表示，该表示的融合，结合序列，结构，生物物理和系统源。值得注意的是，deepurfold是结构指导的，
案例3：22-CV-05240-RFL文档96提交05/15/24 Page 1 ...
3在口头论点期间，特斯拉认为，需要对查看页面的特定引用来理解陈述的上下文。特斯拉因此隐含地寻求页面内容的司法通知。批准该请求。审查了引用的文章后，其免责声明不足以使Losavio令人难以置信的指控说，他被马斯克的声明合理地误导了。参见保罗·艾森斯坦（Paul A.特斯拉将为所有型号提供一个摄像机网络和其他传感器网络，能够观察车辆周围发生的一切，并就如何应对潜在问题做出即时决定。。。，但特斯拉警告说，并非所有新功能都将在Model 3推出后立即激活，这预计将在2017年底某个时候发生。它首先需要计时“数百万英里的现实驾驶”，以确保一切正常工作。”）。4具体，根据Losavio的购买前的虚假陈述图中基于声明2、3、5、7、8和10的索赔被驳回。（dkt。编号84-1。）例如，语句2和3是摘录的网站：“以增强的自动驾驶仪为基础，并在特斯拉上订购完整的自动驾驶能力。该系统的设计目的是能够进行短途和长途旅行，而驾驶员座椅中的人不需要采取任何措施。。。。这将活动摄像机的数量从四个增加到八个，在几乎所有情况下都可以使全自动驾驶，这是我们认为安全性的可能性至少是普通人驾驶员的两倍。请注意，自动驾驶功能取决于广泛的软件验证和监管批准，这可能因管辖权而差异很大。” （dkt。编号61¶53，ex。c
关于聊天机器人的思想感知与社会支持之间的关系
聊天机器人提供的社会支持通常是为了模仿人类支持他人的方式。但是，与信息支持相比，个人对聊天机器人的态度更加矛盾（例如，同理心和鼓励）（例如，有用的信息和建议）。这种差异可能与个人是否将某种类型的支持与人类思想领域相关联，以及他们是否将类似人类的思想归因于聊天机器人。在本研究中，我们调查了聊天机器人中的人类思想是否会影响用户接受聊天机器人提供的各种支持。在实验中，聊天机器人提出了有关参与者的人际压力事件的问题，促使他们写下压力很大的经历。根据实验条件，聊天机器人提供了两种社会支持：信息支持或情感支持。我们的结果表明，当参与者在聊天机器人中明确看出类似人类的思想时，他们认为支持对解决压力事件更有帮助。隐式思维感知和感知的信息有效性之间的关系因支持类型而有所不同。更具体地说，如果参与者没有隐式将类似人类的思想归因于聊天机器人，则情感支持破坏了信息的有效性，而信息支持则不会。目前的发现表明，用户的思想感知对于了解聊天机器人社会支持的用户体验至关重要。我们的发现意味着在建立社会支持聊天机器人时可以信任信息支持。相比之下，情感支持的有效性取决于用户隐含地给聊天机器人一个人的头脑。
是否有金属中的自由电子？
关于广泛接受的BCS超导理论的挑战可能是由于对自由移动电子和金属键的海洋的误解。根据这些概念，电阻大概是由电子振动和碰撞引起的。隐含地假设该模型，BCS理论表明，库珀对耦合电子可以最大程度地减少振动和电阻。但是，这提出了一个问题：如果离域电子负责将金属分子固定在一起，那么当电子在电流中移动时，金属结构如何保持稳定？放弃了这些传统模型，一种替代理论介绍了导体内等电气隧道的概念。在离间分子紧密的分子之间形成，这些隧道使电子能够以相同的能级跨分子移动，从而导致电流。代替导体中的自由电子，通常局限于各自分子内的轨道，低于访问这些导电隧道所需的能级。将电子抬高到隧道中需要能量，这表现为电阻。可以通过压缩分子间距来降低导体的电阻，从而最大程度地减少隧道和价轨道之间的间隙。随着额外的压力，该间隙可以进一步降低至零，从而导致隧道与价轨道相交。因此，电子可以自然进入隧道而无需额外的能量，从而导致零电阻（耐心）。该理论提供了超导现象的全面解释，包括Messner效应，临界电流密度，临界磁场，电阻率与压力之间的反比关系，以及为什么在高压下实现许多高温超导体。使用该理论，合成室温超导体的关键在于压缩分子距离。最佳方法可能涉及工程分子结构以利用特定分子之间的吸引力，从而最大程度地减少间隙。
recore：正式化对比度表示世界模型
虽然最近的无模型增强学习（RL）方法已经证明了人类水平在游戏环境中的有效性，但它们在视觉导航等日常任务中的成功受到了限制，尤其是在很明显的外观变化下。此限制来自（i）样本效率不佳和（ii）对培训方案的过度效果。为了应对这些挑战，我们提出了一种世界模型，该模型使用（i）对比不受监督的学习和（ii）干预不变的统治者学习不变特征。学习世界动态的明确表示世界模型，提高样本效率，而对比度学习隐含地实施不变特征的学习，从而改善了概括。，随着对比的损失与世界模式的na'整合还不够好，因为基于世界模型的RL方法独立地优化表示表示和代理策略。为了克服这个问题，我们提出了一种干预 - 不变的正规剂，其形式是辅助任务，例如深度预测，图像DeNoising，图像分割等，以明确执行不变性以进行样式的干预。我们的方法优于当前基于最新的模型和不含模型的RL方法，并显着改善了IGIBSON基准测试中评估的分数范围内导航任务。仅使用视觉观察，我们进一步证明了我们的方法超过了最近的语言引导导航基础模型，这对于在计算功能有限的机器人上部署至关重要。最后，我们证明了我们提出的模型在吉布森基准上其感知模块的SIM到真实传输方面表现出色。