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2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
剖析预
应对农业领域的紧迫挑战需要迅速推进育种计划，特别是对于葡萄等多年生作物。我们超越了传统的双亲数量性状基因座 (QTL) 定位，进行了一项全基因组关联研究 (GWAS)，涵盖了智利育种计划中的 588 个葡萄品种，跨越三个季节并测试了 13 个关键的产量相关性状。一个强有力的候选基因 Vitvi11g000454 位于第 11 号染色体上，与植物通过茉莉酸信号对生物和非生物胁迫的反应有关，与浆果宽度有关，并有可能在葡萄育种中提高浆果大小。我们还在 2、4、9、11、15、18 和 19 号染色体上定位了与采后性状相关的新型 QTL，拓宽了我们对决定果实采后行为（包括腐烂、皱缩和重量减轻）的遗传复杂性的了解。利用基因本体注释，我们在性状和仔细研究的候选基因之间进行了比较，为未来植物育种中的性状特征识别工作奠定了坚实的基础。我们还强调了在 GWAS 分析中仔细考虑响应变量选择的重要性，因为在我们的研究中使用最佳线性无偏估计量 (BLUEs) 校正可能导致葡萄性状中一些常见 QTL 被抑制。我们的研究结果强调了开拓长期保存性状的非破坏性评估技术的必要性，为葡萄育种者和栽培者提供了改善采后鲜食葡萄质量和减少浪费的见解。
预印本
广泛用作航空航天和核工程（在裂变和聚变应用）的结构材料、金属加工工具和坩埚，以及腐蚀环境中的化学反应容器。最近，所有组成元素含量相当的复杂浓缩合金 (CCA) 已成为 RA 研究的一个新课题 [3, 4, 5, 6]。从纯金属到 CCA 的转变通常会改善材料性能和/或出现新的有益工程特性。在过去的 15-20 年里，这类合金一直是深入研究的主题。如今广泛讨论的高熵合金 [7, 8, 9] 是 CCA 的一个特例，其中合金元素的数量等于或超过五种。但即使涉及的元素数量只有三四种，与纯金属相比，高构型熵和严重的晶格畸变也会导致 CCA 材料性质发生质的变化。Senkov 等人。 [3, 10] 研究了一种 W 0.25 Ta 0.25 Mo 0.25 Nb 0.25 合金，该合金在高温下表现出有趣的力学性能：在 850K 至 1800K 的温度范围内，屈服应力极高（约 600 MPa）并且似乎几乎与温度无关。人们认为造成这一不寻常特征的主要机制之一是 CCA 的局部晶格畸变 (LLD) [7, 11]，它抑制了位错运动。根据这一推测，在 Zou 等人最近的研究中 [12]，他们通过高分辨率透射电子显微镜证实了 Nb-Mo-Ta-W 耐火合金中的局部畸变。经典分子动力学 (MD) 模拟是研究 CCA 特性最有力的工具之一。这种建模的关键部分是原子间势。因此，为此类系统开发可靠且广泛适用的势能是计算材料科学中的一项基本任务。对于耐火 CCA，Zhou 等人 [13, 14] 报道了一类可扩展至合金的嵌入式原子方法 (EAM) 势能。2013 年，Lin 等人 [15] 将 Zr 和 Nb 组分纳入该组势能中。这些势能被广泛用于探测耐火 CCA 中缺陷的行为 [16, 17, 18, 19, 20]。然而，由于可预测性较差，使用该模型获得的模拟结果最多只能视为定性的——即使对于纯金属也是如此。例如，对于纯钨，Zhou 的势能严重高估了熔化温度（比实验值高出近 1000K）[21]，并且与从头算计算结果相比，显示出错误的螺位错 Peierls 势垒特征（峰值和形状）[22]。对于纯钼，Zhou 的模型给出了螺位错的极化核心
中国：在2060年之前将课程绘制为碳中立性
在该国对2015年巴黎气候协议的承诺之后，这是合乎逻辑的下一步，这是在许多其他国家落后于他们的承诺的时候，政治绿化的另一个案例，或者，也许是人类的真正改变游戏的时刻？也许这是所有三个。只有时间会证明。目前，有一件事是可以肯定的：到2030年，中国不需要公开承诺碳排放的高峰，到2060年，碳中立性不足以达到碳中立性，就像这些目标似乎在此时一样含糊。这解释了为什么最初对大多数全球社区感到惊讶的承诺。，但这也暗示了中国领导人对脱碳的真实，坚定的承诺。这很重要，因为在未来40年内将世界上最大的CO 2发射极碳中性化并不是卑鄙的壮举。尽管Co 2的快速速度恢复了其向上路径（见图1），尽管COVID-19造成的所有破坏是由Covid-19造成的所有破坏，这证明了仅将我们的经济放在必要的轨迹上所需的破坏。图1 | 2020年相对于2019年，CO 2排放的每月演变
期刊预校样
摘要：微机电系统 (MEMS) 的最新进展为生物和化学分析物的无标记检测 (LFD) 带来了前所未有的前景。此外，这些 LFD 技术提供了设计高分辨率和高通量传感平台的潜力，并有望进一步小型化。然而，将生物分子固定在无机表面上而不影响其传感能力对于设计这些 LFD 技术至关重要。目前，自组装单层 (SAM) 的共价功能化为提高检测灵敏度、可重复性、表面稳定性和结合位点与传感器表面的接近度提供了有希望的途径。在此，我们研究了使用化学气相沉积 3-（缩水甘油氧基丙基）-三甲氧基硅烷 (GOPTS) 作为多功能 SAM 对 SiO 2 微悬臂阵列 (MCA) 进行共价功能化，以实现具有皮克灵敏度的碳水化合物-凝集素相互作用。此外，我们证明了使用传统压电微阵列打印机技术将聚糖固定到 MCA 是可行的。鉴于糖组的复杂性，以高通量方式发现样本的能力使我们的 MCA 成为分析碳水化合物-蛋白质相互作用的稳健、无标记和可扩展的方法。这些发现表明，GOPTS SAM 为 MEMS 提供了合适的生物功能化途径，并提供了可以扩展到各种 LFD 技术以实现真正高通量和高分辨率平台的原理证明。
期刊预校样
Boris Rodenak-Kladniew 1,*, Rocío Gambaro 2 , José S. Cisneros 3 , Cristián Huck-Iriart 4,5 , Gisel Padula 2,6 , Guillermo R. Castro 7,8 , Cecilia Y. Chain 3 , Germán A. Islan 9,* 1 拉普拉塔生化研究所 (INIBIOLP)，CONICET-UNLP，CCT-La Plata，医学科学学院，拉普拉塔，阿根廷 2 兽医遗传学研究所 (IGEVET，UNLP-CONICET LA PLATA)，兽医科学学院 UNLP，拉普拉塔，阿根廷 3 理论与应用物理化学研究所 (CONICET-UNLP)，拉普拉塔，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 4 新兴技术和应用科学研究所 (ITECA)，UNSAM-CONICET，科学技术学院 (ECyT)，晶体学实验室应用数学系（LCA），Miguelete 校区，（1650）圣马丁，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 5 ALBA 同步加速器光源，Carrer de la Llum 2–26，Cerdanyola del Vallès，08290 巴塞罗那，西班牙 6 自然科学学院和博物馆，UNLP，阿根廷。 7 马克斯普朗克结构生物学、化学和罗萨里奥分子生物物理学实验室（MPLbioR、UNR-MPIbpC）、马克斯普朗克生物物理化学研究所合作实验室（MPIbpC、MPG）、罗萨里奥国立大学跨学科研究中心（CEI），罗萨里奥，阿根廷 8 纳米医学研究单位（Nanomed）、自然与人文科学中心（CCNH）、ABC 联邦大学（UFABC），圣安德烈，SP，巴西。 9 阿根廷布宜诺斯艾利斯拉普拉塔，工业发酵研究与开发中心（CINDEFI），纳米生物材料实验室，精确科学学院化学系，CONICET-UNLP（CCT La Plata）。通讯地址：germanislan@biol.unlp.edu.ar (GAI)； brodenak@med.unlp.edu.ar (BR-K.)