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引用：Kamana E，Zhao J，Bai D.使用LSTMSEQ2SEQ深度LEAL
►►事实证明，气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素，并显着影响了拟议的长期记忆序列序列（LSTMSEQ2SEQ）模型，以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。 ►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性，并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值，甚至很难。 通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元，LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。 ►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。 在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中，从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。 其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。 在许多省份，LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。 但是，在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。 ►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素，我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。►►事实证明，气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素，并显着影响了拟议的长期记忆序列序列（LSTMSEQ2SEQ）模型，以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性，并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值，甚至很难。通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元，LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中，从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。在许多省份，LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。但是，在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素，我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。
Citation Zheng, Hai, Bai, Yang, Jiang, Meiling, Tokuyasu, Taku A, Huang, Xiongliang, Zhong, Fajun, Wu, Yuqian, Fu, Xiongfei, Kleckner, Nancy, Hwa, Ter
一般定量关系将细胞生长和大肠杆菌中的1个细胞周期联系起来2 3 hai zheng 1,2， *，Yang bai 1， *，介于江1， *，taku A. tokuyasu 1，xiongliang huang 1,2 Terence HWA 4，Chenli Liu 1,2，+ 5 6 1 Cas Cas Key定量工程生物学实验室，深圳合成生物学研究所，深圳市综合生物学研究所，中国科学院高级技术学院7分子和蜂窝生物学，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02138，美国10 4物理系，U.C.圣地亚哥，拉霍亚，加利福尼亚州92093-0374，美国11 12 *同等贡献13 +可以解决该信件。电子邮件：cl.liu@siat.ac.cn 14 15关键词：细菌细胞周期，细胞大小，细胞分裂，DNA复制，细菌生理学16 17从细胞群体研究中出现的生长法规定，对全球的18个机制提供了基本的限制，该机制是协调细胞生长1-3的全球机制。基于在大肠杆菌中进行的19项广泛的工作，细菌细胞周期研究的基础依赖于20年前提出的两个相互联系的教条：将细胞质量与生长速率1相关的SMK生长法，以及Donachie对21种增长速率不依赖于21个不依赖于增长率的起始开始质量4。这些教条刺激了许多努力，以了解其22个分子基础和生理后果5-14。虽然在快速增长的23制度中普遍接受，即在低于一小时以下的两倍时，这些教条延长至慢速增长24制度从未始终如一地实现。通过大肠杆菌细胞25周期的定量生理研究在广泛的增长率上，我们在这里报告说，在26个慢速或快速增长的方案中，教条均未举行。在他们的稳定下，细胞质量与27个染色体复制/隔离的速率之间的线性关系显示在所有生长速率上都是有效的。这28个关系导致我们提出了一个整体阈值模型，其中细胞周期由29个许可过程控制，其速率以简单的方式与染色体动力学相关。这些结果30为预测理解细胞生长细胞周期关系提供了定量基础。31
引用：Geng S，Chen X，Bai K，Ding J，Li H和Shi S（2023）ClínicaUniversidad de Navarra-Body肥胖估计器与2型
大约一半的T2DM患者直到被诊断出来才怀疑他们患有这种疾病[4]。因此，通过有效且可重复的诊断指标识别出早期T2DM风险的人并减少全球糖尿病流行非常重要[5]。在几个可修改的糖尿病风险因素中，肥胖被认为是主要危险因素[6，7]。在一般人群中，最广泛使用的措施来定义多余的体内脂肪（BF）是体重指数（BMI），腰围（WC）和腰围比（WHTR）。先前的研究表明，较高的BMI，WC和WHTR与2型糖尿病（T2DM）的风险增加有关[8，9]。但是，这些人体测量指标受到了批评，因为它们不考虑与肥胖相关的重要因素，尤其是年龄，性别和种族[10，11]。因此，提出了一种新的实用肥胖指数，即ClínicaDeNavarra-Body肥胖估计量（Cunbae），并被认为是人体脂肪估计的更准确的指标[12]。这种估计体内脂肪百分比的方法基于白人受试者的BMI，性别和年龄，与其他人体测量方法相比，通过空气位移体积跟踪测量的体内脂肪百分比的相关性最高[12]。以前的发现表明，与BMI或WC相比，Cun-Bae与T2DM和与脂肪相关的心血管危险因素更密切相关[13，14]。但是，以前的Cunbae评估研究仅限于白人人群，需要扩展到其他人群以确定其适用性。迄今为止，尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。 因此，这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联，并比较Cun-Bae，BMI，WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。迄今为止，尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。因此，这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联，并比较Cun-Bae，BMI，WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。
探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
纽约市自治市镇口音的神话
纽约市英语（NYCE）是北美方言中最受研究的品种之一，也是流行的想象中最臭名昭著的人之一：它既高度可识别又高度污名化（Niedzielski和Preston 2003）。这种显着性和污名使NYCE成为了索引过程和语言意识形态的丰富网站，以实现本地人和非本地人的语言。一种通用的语言意识形态是，纽约市在整个城市的五个行政区中都显示了可靠的地理变化，我们称之为自治市镇的口音意识形态（BAI）。然而，说话者的民间意识形态并不总是像Bai一样与可用的语言证据保持一致。本文通过调查听众是否可以准确地将纽约说话的人与他们的本地自治市镇相匹配，探讨了BAI的语言现实，引起了人们的态度。引起了人们的态度。
分析旁遮普邦半干旱地区宫城种植园中各种树种的性能
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8（10）：921-925 www.biochemjournal.com收到：06-08-2024被接受：10-09-2024 Yaleal Mallesh Silviculture and Agroforestry系，Rani Lakshmi Lakshmi Lakshmi Bai Central University，jhansi and India Raman choftry，印度Raman Chofrary choudrary choudrary sil rofrary， Rani Lakshmi Bai中央农业大学，Jhansi，北方邦，印度，Ashok K Dhakad林业和自然资源系，旁遮普农业大学，卢迪亚纳，卢迪亚纳，印度萨克希·托马尔·托马尔·托马尔·托马尔·萨尔维森特和农业部，纳萨里·加尔格尔大学，纳瓦尔里大学，纳瓦尔·卡萨里，海军上，加尔·库拉特尔大学。印度旁遮普邦旁遮普邦旁遮普农业大学的林业和自然资源，旁遮普农业大学：YALAL MALLESH SILVICULTURE和AGROFORESTRY，RANI LANI LAKSHMI BAI中央农业大学，Jhansi，Jhansi，Jhansi，Jhansi
无人系统遥导控技术之发展现况
I ， Aero Vironment 公司的 Puma AE ， L-3/BAI 公司的 Geneva Aerospace Mobius ， Insitu 公司的
