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今年圣诞节会出现新冠疫情浪潮、高峰还是低谷？这取决于你住在哪里
例如，如果您要拜访年长的亲戚或免疫系统较弱的人，如果您有呼吸道症状，请谨慎。优质口罩和使用 RAT 测试仍然是一种选择。无论您的症状如何，聚集在通风良好的房间（或室外）都会降低您感染和感染他人的机会。
螺旋 10 区域作为 A 类 β-内酰胺酶抑制剂结合变构位点的构象动力学
摘要：β-内酰胺酶抑制蛋白（BLIP）能有效灭活A类β-内酰胺酶，但效力程度差异很大。了解BLIP在A类β-内酰胺酶抑制中的不同作用可以为抑制剂设计提供参考。然而，基于X射线晶体学获得的静态结构，这个问题很难得到解决。在本研究中，离子迁移质谱、氢氘交换质谱和分子动力学模拟揭示了三种A类β-内酰胺酶的构象动力学，BLIP对它们的抑制效率不同。与TEM1和SHV1相比，PC1的构象更长。几个重要的环区域的局部动力学不同，即突出环、H10环、Ω环和SDN环。与BLIP结合后，这些环协同重排以增强结合界面并使催化位点失活。具体来说，在 SHV1 和 PC1 的突出环中发现构象动力学的不利变化，从而导致结合效果降低。有趣的是，BLIP 上的单个突变可以补偿该区域的不利变化，从而表现出对 SHV1 和 PC1 的增强的抑制作用。此外，还揭示了 H10 区域是一个重要的变构位点，可以调节 A 类 β-内酰胺酶的抑制作用。这表明刚性的突出环和灵活的 H10 区域可能是有效抑制 TEM1 的决定因素。我们的研究结果为 β-内酰胺酶的构象动力学及其与 BLIP 的结合提供了独特而明确的见解。这项工作可以扩展到其他感兴趣的 β-内酰胺酶并启发新型抑制剂的设计。
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
2023 年第四季度 PitchBook-NVCA 风险投资监测
2：我们的 2023 年第四季度分析师报告：《种子轮》讨论了大型投资者涌入美国种子市场及其离开的影响。我们将大型投资者定义为已募集至少一只基金且承诺资金至少为 5 亿美元的美国风险投资公司，以及自定义的投资者类型列表，包括资产管理公司、主权财富基金、PE 收购、PE 增长/扩张、其他私募股权、共同基金和参与风险资产类别的对冲基金。
生命科学交易又回来了——在变革时期做出正确的交易
诺和诺德、阿斯利康、安进、艾伯维、罗氏、葛兰素史克、礼来、赛诺菲、诺华、百健和百时美施贵宝均在 2023 年签署了至少一笔价值 10 亿美元或以上的交易。默克公司于 4 月收购了免疫学专家 Prometheus Biosciences，突破了 100 亿美元大关。今年最大的收购方当属辉瑞公司，该公司继续将其在新冠疫情中的商业成功转化为新的收购，于 3 月斥资 430 亿美元收购了 Seagen。Seagen 交易是自 2019 年 9 月艾伯维在疫情爆发前以 630 亿美元收购艾尔建以来最大的生命科学收购案。我们预计大型制药公司将在 2024 年继续进行这些更大规模的交易；2023 年的上升不是昙花一现，而是并购浪潮大规模回归的开始。
BAA 呼叫 N0001424SBC01 - 海军研究办公室
背景：红外 (IR) 成像仪在中波红外 (MWIR) (3-5 um) 和长波红外 (LWIR) (8 – 12 um) 中工作，使海军和海军陆战队能够在所有照明条件（白天和夜晚）以及具有挑战性的大气条件下看到远距离物体。通常，这些高性能成像仪的探测器必须冷却到 45 K 到 120 K 之间，具体取决于波段。这是为了使它们能够在背景受限红外光子 (BLIP) 条件下工作。近年来，半导体材料和设计方面取得了进展，以提高该工作温度。在 LWIR 波段中用于非制冷红外成像的第二类探测器是微测辐射热计。虽然这种设计确实可以在室温下运行，但它从根本上受到材料电导率和热导率特性的限制。对于非制冷微测辐射热计，它们的响应时间受到进一步限制，并且通常必须在每个成像帧上停留更长时间
LLMS中的图像理解
项目描述。大型语言模型（LLMS）的令人印象深刻的成功引发了管理多种方式以外的多种方式的需求。结果，已经出现了大型多模型（LMM），例如GPT-4V，GEMINI，DEEPSEEK-VL和QWEN2-VL。这些模型可以理解涉及视觉和语言的说明并采取行动，即，它们使用户能够上传图像并与LLM讨论。原则上，多模式变压器（例如剪辑和碎片）旨在处理文本和图像输入。这些模型在关节空间中处理视觉和文本数据。这使他们可以理解文本并将其连接到视觉表示。一般框架如下：i）图像特征首先是通过视觉变压器（例如VIT）提取的，该vit将视觉数据转换为嵌入，ii）文本输入由语言模型处理，该模型将文本模型转换为自己的嵌入，然后iiii iii）通过共享的变压器结构或通过交叉说明机构将两个嵌入式处理在一起。但是，有一些架构细节将这些模型彼此区分。
Mohsin Shah
经验丰富的投资2024年6月 - 2024年8月数据工程实习生史密斯菲尔德，RI•与Amazon Lex创建了聊天机器人，用于通过JIRA跟踪的Amazon Lex；协助效率，并预计将查询减少40％。•设计了用于密码重置和用户注册的Splunk仪表板，为数百万用户识别摩擦和放弃点。•应用雪花SQL表和AWS S3迁移面向客户的网络安全数据，从而提高了5000多种年度演示文稿的数据安全性。Microsoft 2024年1月 - 2024年2月数据科学实习生，马萨诸塞州剑桥市•扩展了Azure ML负责任的AI工具箱和解释LLM的文本，例如GPT-4和Llama，辅助200,000多种模型评估的用户。•实施的石灰解释器，可自定义的基准测量指标和综合UI仪表板中的错误分析模块。•开发了5个教程笔记本，以拥抱面（GPT-Neo，Roberta）和OpenAI API（GPT-4，3.5，3）展示模型分析。马萨诸塞州阿默斯特大学2023年5月 - 2023年9月ML和NLP研究实习生| JaimeJ.Dávila教授| GitHub Code Amherst，马萨诸塞州•分析的多模式变压器模型：BLIP，GIT，剪辑和自定义视觉语言模型（VLM），带有BERT（LLM）编码，
CIC：文化意识的图像字幕的框架
图像字幕使用视觉语言预先训练的模型（VLP）（例如Blip）从图像中生成描述性句子，该模型已得到很大改善。然而，当前的方法缺乏图像中描述的文化元素的详细描述标题，例如亚洲文化群体的人们穿着的传统服装。在本文中，我们提出了一个新的框架，具有文化意识的图像字幕（CIC），该框架生成字幕并描述从代表文化的图像中的文化视觉元素中提取的文化元素。受到通过适当提示来构建视觉模式和大语言模型（LLM）的方法的启发，我们的框架（1）基于图像中的文化类别产生问题，（2）提取文化的视觉问题（VQA）中的文化vi sual元素（VQA），并使用生成的问题以及（3）具有文化文化 - 瓦拉避难所使用llms的文化范围。我们对来自4个不同文化群体的45名参与者进行的人类评估对相应的文化有很高的了解，这表明，与基于VLP的图像字幕基线相比，我们提出的框架会产生更文化的描述性标题。可以在https：//shane3606.github上找到。io/cic。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。