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Alpaca：用于 Web 应用程序的 AR 图形扩展
在本文中，我们提出了一个框架来简化为 Web 应用程序创建增强现实 (AR) 扩展的过程，而无需修改原始 Web 应用程序。我们在一个名为 Alpaca 的开源包中实现了该框架。使用 Alpaca 开发的 AR 扩展作为 Web 浏览器扩展出现，并自动将 Web 的文档对象模型 (DOM) 与 AR 的 SceneGraph 模型桥接起来。为了将 Web 应用程序转换为多设备、混合空间的 Web 应用程序，我们设计了一个限制性和最小化的跨设备事件处理界面。我们使用三个示例演示了我们开发混合空间应用程序的方法。这些应用程序分别用于探索 Google 图书、探索美国国家公园管理局托管的生物多样性分布以及探索 YouTube 的推荐引擎。前两个案例展示了第三方开发人员如何在不对原始 Web 应用程序进行任何修改的情况下创建 AR 扩展。最后一个案例是开发人员从头开始创建 Web 应用程序时如何创建 AR 扩展的示例。 Alpaca 适用于 iPhone X、Google Pixel 和 Microsoft HoloLens。
AtomGPT：用于...的原子生成预训练转换器
图 1：AtomGPT 工作流程的示意图。AtomGPT 既可用于正向模型（原子结构到属性）预测，也可用于使用 LLM 的逆向设计（属性到原子结构生成）。a) 集成文本到材料属性预测、文本输入到原子结构生成、预筛选、统一机器学习力场 (MLFF) 优化和基于密度泛函理论 (DFT) 计算/实验 (Exp) 的验证过程 b) BCS 超导体 MgB 2 (JVASP-1151) 的示例晶体结构，c) 使用 ChemNLP 对 MgB 2 原子结构进行文本描述，包括明确的原子结构以及化学信息，d) 使用 Alpaca 格式的文本提示到明确的原子结构生成示例。
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。
生物系教师研究兴趣/ ...
作为可持续发展研究的特聘教授，我通常对寻找社区面临的环境挑战的可持续解决方案感兴趣。具体来说，我目前的研究重点是利用昆虫（Black Hermetia illucens）对有机废物进行生物转化，以及应用该过程的产品和副产品来改善土壤质量和保护水质。我曾与学生合作研究过许多课题，包括黑水虻幼虫转化马粪、斑马粪、羊驼粪、咖啡渣、牛奶、苏打水、可堆肥盘子等的效率，黑水虻幼虫副产品、泥炭藓和椰子纤维之间营养成分的比较，黑水虻幼虫副产品对植物发芽率和生长的影响。我还与学生一起探索这些产品和副产品的创造性用途，例如用它来制作再生纸和工艺品。通过这样的研究，我们的目标是建立一个零浪费、零碳和低水足迹的闭环农业模式。通过与弗雷德里克食品安全网络的密切合作，我们的研究成果可以直接应用于有机农业实践、生产健康食品和对抗环境不公正。
![人类研究[68GA] ga- nota-rw102](/simg/g:\will\search\icon\source\8\85436affe3b1a8ecbacacb6786b19813fc2ff45d.webp)
人类研究[68GA] ga- nota-rw102
摘要背景程序编程的细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性死亡受体配体1（PD-L1）轴批判性地促进了癌细胞的免疫逃避。靶向PD-1/PD-L1轴的抗体疗法在各种肿瘤中表现出显着的功效。PD-L1表达的免疫 - 正电子发射断层扫描（免疫集）成像可能有助于重塑实体瘤的免疫疗法景观。通过用重组人PD-L1进行免疫羊驼的方法，筛选了重链仅重链抗体（VHH）的可变结构域中的三个克隆，并选择了具有高结合亲和力的RW102进行进一步研究。 abdrw102是VHH衍生物，通过将RW102与白蛋白粘合剂ABD035融合进一步设计。 基于两个靶向矢量，四个PD-L1特异性示踪剂（[68 Ga] Ga-Nota-rw102，[68 Ga] Ga-Nota-abdrw102，[64 Cu-Nota-abdrw102和[89 Zr] Zr-dfo-abbdrw102）与不同的循环时间开发。 在临床前实体瘤模型中彻底评估了诊断功效，然后在非小细胞肺癌（NSCLC）患者中对[68 GA] GA-NOTA-RW102进行了人类的第一次翻译研究。 结果虽然RW102与PD-L1具有高的结合亲和力，其出色的K D值为15.29 pm，而ABDRW102同时结合了人类PD-L1和人血清白蛋白，其优异的K D值分别为3.71 pm和3.38 pm。 衍生自RW102和ABDRW102的放射性示例具有不同的体内循环时间。 结论我们开发并验证了一系列以PD-L1为目标的示踪剂。通过用重组人PD-L1进行免疫羊驼的方法，筛选了重链仅重链抗体（VHH）的可变结构域中的三个克隆，并选择了具有高结合亲和力的RW102进行进一步研究。abdrw102是VHH衍生物，通过将RW102与白蛋白粘合剂ABD035融合进一步设计。基于两个靶向矢量，四个PD-L1特异性示踪剂（[68 Ga] Ga-Nota-rw102，[68 Ga] Ga-Nota-abdrw102，[64 Cu-Nota-abdrw102和[89 Zr] Zr-dfo-abbdrw102）与不同的循环时间开发。在临床前实体瘤模型中彻底评估了诊断功效，然后在非小细胞肺癌（NSCLC）患者中对[68 GA] GA-NOTA-RW102进行了人类的第一次翻译研究。结果虽然RW102与PD-L1具有高的结合亲和力，其出色的K D值为15.29 pm，而ABDRW102同时结合了人类PD-L1和人血清白蛋白，其优异的K D值分别为3.71 pm和3.38 pm。衍生自RW102和ABDRW102的放射性示例具有不同的体内循环时间。结论我们开发并验证了一系列以PD-L1为目标的示踪剂。在临床前研究中，[68 GA] GA-NOTA-RW102免疫图成像允许以特异性对差异PD-L1表达进行当天注释，而[64 Cu] Cu-Nota-Abdrw102和[89 ZR] Zr-Dfo-abdRW102启用了PD-L1的远程可视化。更重要的是，一项试验临床试验显示了NSCLCS患者[68 GA] GA-NOTA-RW102免疫集成像的安全性和诊断价值及其预测PD-L1靶向免疫治疗后免疫相关的不良反应的潜力。最初的临床前和临床证据表明，使用[68 GA] GA-NOTA-RW102的免疫集成像可视化差异
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