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World File Search System驯服
驯服变压器用于现实激光雷达点云生成
扩散模型（DMS）已经实现了最新的（SOTA），从而导致LIDAR点云生成任务，从而受益于他们在抽样过程中稳定的训练和迭代精炼。但是，DMS由于其固有的降解过程而经常无法实际对LiDAR Raydrop噪声进行建模。为了保留迭代采样的强度，同时增强了射线噪声的产生，我们引入了Lidargrit，这是一种生成模型，该模型使用自动回应变压器在潜在空间而不是图像空间中迭代采样范围图像。此外，lidargrit还利用VQ-VAE分别解码范围和射线罩。我们的结果表明，与Kitti-360和Kitti Odometry数据集中的SOTA模型相比，Lidargrit的性能表现出色。代码可用：https：//github.com/hamedhaghighi/lidargrit。
使用超模型微孔子驯服布里鲁因光学机械
电扭曲的布里渊散射提供了一种无处不在的机制，可以在光学上激发高频（> 10 GHz），散装声音子，这些声子对表面诱导的损失具有可靠性。在高Q微孔子中共同增强了这种光子 - 光子相互作用，已催生跨越微波炉的多种应用到光学结构域。然而，将泵和散射的波和散射的波调节通常带有光子限制或模态重叠的成本，从而导致光学机械耦合有限。在这里，我们引入了Bragg散射，以实现在微米大小的超级模式微波器的相同空间模式下实现强大的光学机械耦合。显示出高达12.5 kHz的单光机电耦合速率，比其他设备显示出10倍以上。低阈值声子激光和光力强耦合。我们的工作建立了一个紧凑而有效的范式，以光学地控制大量的声音声子，为单光器水平的光学机械耦合铺平了道路，并为量子网络的大规模集成提供了强大的发动机，其中量子网络大量传递和存储了量子状态。
项目 9 驯服花卉同源异型基因的 miRNA
背景：花的结构显著影响被子植物与环境的相互作用，尤其是因为它决定了植物授粉的物种集合。花器官特征如何发展的遗传基础在很大程度上已被阐明：主要有三类花同源基因，称为 A 类、B 类和 C 类基因，它们以组合方式决定在花中形成哪些器官 [1, 2]。根据所谓的花发育 ABC 模型，仅 A 类基因的表达会导致萼片的发育，A 类和 B 类基因的共同表达会导致花瓣的形成，B 类和 C 类基因的共同表达决定雄蕊，而 C 类基因的单独表达则会产生心皮。所有 ABC 基因都编码转录因子。然而，编码微小 RNA (miRNA) 的基因也已被证明对发育具有重要意义 [有关综述，请参阅参考文献 3]。ABC 基因和 miRNA 甚至可以一起起作用。已发现一种 miRNA，即 miR5179，可以调控 B 类基因的一个分支的成员，即兰花中的 DEF 样基因 [4]。这种 miRNA 非常引人注目。虽然编码 miRNA 的基因（miR 基因）通常具有较高的出生和死亡率，因此在进化时间尺度上仅存在很短的时间，但很少有基因获得重要的发育功能，因此在广泛的分类群中保存了数亿年。然而，miR5179 并不符合这两种模式。我们实验室对基因组、转录组和 miRNome 数据的分析表明，miR5179 可能起源于大约 2 亿年前的开花植物茎群，并在多个植物谱系中得到保存。因此，它出现在许多现存物种中，如猕猴桃（猕猴桃）、柑橘（橙子）、野芭蕉（香蕉）和水稻（水稻），表明 miR5179 具有重要作用。然而，相比之下，miR5179 在许多其他开花植物谱系中已经独立消失，例如在 Vitales、Malvales 和 Pandanales 目中，这表明 miR5179 在这些情况下是可有可无的。因此，miR5179 提出了一个有趣的难题：它很古老，但并未普遍保存。为什么它在某些植物中具有重要的功能，但在其他植物中却可有可无？
驯服量子理论中的复杂性Arxiv：2310.01484 ...
灵感来自物理系统只能包含有限数量的信息或复杂性的观念，我们引入了一个框架，该框架允许量化指定函数或集合所需的逻辑信息量。然后，我们将此方法应用于各种物理系统，并得出有效的Lagrangians中出现的参数依赖性物理观察物和耦合功能的复杂性。为了实施这些想法，必须考虑可以在O最低结构中定义的物理理论。o最小程度，是数学逻辑的概念，封装了驯服原则。人们认为，这种属性是许多已知的量子场理论固有的，并且与该理论的紫外线完成有关。要为这些理论中的每个语句分配复杂性，必须进一步限制允许的O-最低结构。为了举例说明这一点，我们表明可以使用PFAFFIAN O-WIMIMAL结构来置换许多物理系统，这些结构具有良好的复杂性概念。更普遍地，我们建议采用Binyamini和Novikov最近引入的急剧O-最低结构，作为衡量量子理论中复杂性的总体框架。
![-NSF -PAR的会议录
驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制
蛋白质生物化学中的综合方法
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
重新审视模型提取攻击-NSF -PAR
使用的MXENE特性的第一原理研究
针对亚组公平性的特定分销审计
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
分布式线性随机近似的有限时间误差边界
1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González...
基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
如何为建议基础模型索引项目ID
通过局部底物调节酶级联活性...
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-NSF -PAR的会议录 驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制 蛋白质生物化学中的综合方法 Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒 使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测 将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商 重新审视模型提取攻击-NSF -PAR 使用的MXENE特性的第一原理研究 针对亚组公平性的特定分销审计 1孕妇的养育和自愿的选择性育种... 分布式线性随机近似的有限时间误差边界 1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González... 基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电 铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S] 如何为建议基础模型索引项目ID 通过局部底物调节酶级联活性... AAAS
电动汽车（EV）被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块，电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手，但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施，以预测电动电池的健康状况（SOH）。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析，提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明，过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。
驯服技术民族主义是一项政策议程
荷兰可以更有策略地利用其公共支出。具体来说，它应该将军事采购流程中已经包含的网络安全和反间谍相关要求扩大到从事敏感技术的公司。它还应该将其对研发 (R&D) 的投资增加到目前国内生产总值 (GDP) 的±0.8% 以上，至少达到欧洲防务局 (EDA) 规定的军事支出 2% 用于研发的标准。它还应该在法律可行的情况下，禁止重复的技术反民族主义者参与其公共采购流程。应该通过补贴或其他方式向具有战略意义的私营部门计划提供资金——例如英特尔竞标在比荷卢三国建造一家代工厂——以创造生态系统效应。
住房：驯服经济中的大象
家庭可能希望持有比满足其消费需求所需的更多的住房资产。即投资或投机需求。最明显的例子是渴望投资的租房者，但房主——尤其是年长的房主，仅仅因为住房的净资产回报率高而住在空间过剩的房屋里——也大大增加了这种需求。澳大利亚的税收制度刺激了这种投机需求。APRA 的干预措施限制了只付利息抵押贷款的获取，在 2014 年和 2016 年限制了投资者贷款，并在缓解这些压力方面产生了有益的（尽管是暂时的）效果。投资者购买量在 2021 年急剧上升，占房地产购买量的比重不断增加。APRA 法规还为自住业主制定了“安全抵押贷款”。然而，澳大利亚家庭债务占 GDP 比率的长期上升趋势仍未得到遏制。APRA 目前不愿在 2021 年繁荣时期收紧监管，反映出对潜在稳定后果的相对短期看法。
驯服因子动物园：新因子的测试 - 修大成
∗ 冯关豪来自香港城市大学商学院。Stefano Giglio 来自耶鲁大学管理学院、美国国家经济研究局和经济政策研究中心。修大成来自芝加哥大学布斯商学院。我们感谢 Alex Belloni、John Campbell、John Cochrane、Chris Hansen、Lars Hansen、Bryan Kelly、Stefan Nagel 和薛晨的精彩评论。我们还非常感谢香港城市大学、北京大学、中国人民大学、不列颠哥伦比亚大学、卢森堡金融学院、AQR、摩根士丹利、Two Sigma、美国金融协会 2018 年年会、2016 年广州金融工程与风险管理研讨会、2017 年香港科技大学 EcoStat 会议和俄勒冈大学夏季金融会议的研讨会和会议参与者提供的有益评论。我们感谢芝加哥布斯商学院法玛米勒金融研究中心对本文的研究支持。作者已阅读《金融杂志》披露政策，并且没有利益冲突需要披露。