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比较传统的vae和修改的β-
本文评估了先进的变分自动编码器（VAE）模型在克服潜在空间纠缠和分解不足的有效性，传统VAE中的常见问题。传统的VAE经常在区分潜在空间内的不同特征时面临挑战，从而导致纠缠的表示，从而阻碍了可解释性和压缩效率。本研究中检查的高级VAE模型通过增强解剖来解决这些问题，从而使潜在因素更清晰地分离和更容易解释的表示。但是，这种分解的改善可能会导致重建质量的权衡。文章表明，尽管这些复杂的模型改善了分离，但它们的重建质量也可能比经典VAE差。调查结果突出了成功导航这种权衡的超参数优化的必要性。未来的研究应研究新颖的模型架构和超参数优化策略，以优化分离和重建质量的平衡。总体而言，该研究强调了先进的VAE模型产生更容易解释的表示的能力以及仔细调整以解决固有的权衡的重要性。
ArcGIS Pro AI 助手（测试版）
您可以向 AI 助手询问有关 ArcGIS Pro 3.4 的功能和性能的问题。助手仅接受过此软件版本文档的培训，未接受过其他资源（例如 ArcGIS 博客文章、Esri 社区帖子或 Esri 技术支持内容）的培训。助手通常无法回答有关 ArcGIS Pro 早期版本、其他 Esri 软件产品、Esri 公司、一般地理等主题的问题。
MSN 2 Dec 2024 英语翻译 科学家找到将量子计算机组件缩小 1000 倍的方法 来源：cnBeta 研究人员开发出
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源：新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑，可能将基本组件缩小 1,000 倍，同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对，它们彼此连接，用量子物理学术语来说，是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中，并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重，无法集成到计算机芯片中。
51.ca (加拿大) 1 Dec 2024 英语翻译 科学家找到将量子计算机元件缩小1000倍的方法 来源：cnBeta 研究人员已经
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源：新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑，可能将基本组件缩小 1,000 倍，同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对，它们彼此连接，用量子物理学术语来说，是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中，并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重，无法集成到计算机芯片中。
Q1 2024将管道反映至2024年2月23日
技术措施：请参阅“暴露控制/人身保护”部分下的工程措施。局部/总通风：如果无法获得足够的通风，请与局部排气通风一起使用。有关安全处理的建议：不要穿上皮肤或衣服。不要呼吸雾或蒸气。不要吞咽。避免与眼睛接触。处理后彻底清洗皮肤。根据工作场所曝光的结果，根据良好的工业卫生和安全实践来处理，安排使容器紧密地关闭。使用此产品时不要吃，喝或吸烟。注意防止溢出，浪费并最大程度地减少对环境的释放。安全存储的条件：保留在正确标记的容器中。存储被锁定。保持紧密关闭。根据特定的国家法规存储。要避免的材料：不要使用以下产品类型：强氧化剂
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
淀粉样蛋白β的神经毒性及其与阿尔茨海默氏病发病机理中其他生物标志物的关联：叙事评论
引言阿尔茨海默氏病（AD）是一种慢性进行性神经退行性疾病，其特征是记忆力下降，人格变化，脑萎缩和突触功能障碍[1]。流行病学证据表明，目前约有5740万人受痴呆症的影响，预计到2050年，这个数字将超过1.528亿，使其成为全球主要的健康负担之一[2]。β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块和神经原纤维缠结（NFT）的聚集是AD的众所周知的关键病理标志[3]。β-淀粉样蛋白在大脑中的积累被认为是AD病理机理的主要触发因素。然而，尚未完全了解大脑皮层（颞叶）中β形成的发病机理。在这种情况下，目前的综述旨在确定淀粉样plaques形成蛋白质（Aβ）的病理机理，及其与其他可能加剧疾病状况的生物学标记的相互作用。
公司简介 - Beta Pramesti 亚洲
PT Beta Pramesti 已为印度尼西亚的工业提供水和废水处理解决方案超过 38 年。该公司最初于 1985 年作为澳大利亚锅炉和冷却塔化学品 Hydro-Chem 的独家经销商。该公司专门提供水和废水解决方案，下设三个部门：工程、采购和施工 (EPC) 部门、化学品部门以及运营和维护部门。 1990 年，我们推出了用于水和废水处理的 BETAQUA，应用范围包括发电、机场的海水淡化以及糖脱色、冷凝水抛光和工业回收等特殊应用。我们在一家美国咨询公司的支持下于 1998 年开始研究反渗透技术。自那时起，我们的膜系统已在印度尼西亚各地的国际机场和高层建筑以及制药厂和发电厂中使用。 2015 年，我们成为日本 Swing Corporation（Ebara、三菱和 JGC 的子公司）的一部分，并成为 PMA，直到 2021 年重新成为 PMDN。Beta Pramesti 拥有 150 多名长期员工，通过印度尼西亚的网络为客户提供服务：雅加达、班贾尔马辛、占碑和泗水。该公司通过了 NSF、ISO 9001:2008 和清真认证，并使用 SAP 进行项目成本核算和资源规划。
QSAR建模用于预测阿尔茨海默氏病中β-分泌酶1抑制活性，并具有支持载体回归
摘要阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是认知能力下降，β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块的积累在其进展中起关键作用。β-分泌酶1（BACE1）是Aβ产生的关键酶，使其成为AD治疗的主要治疗靶标。但是，由于选择性差和血脑屏障的渗透性有限，设计有效的BACE1抑制剂一直在挑战。为了应对这些挑战，我们在定量结构活性关系（QSAR）模型中使用支持向量回归（SVR）采用了机器学习方法来预测潜在的BACE1抑制剂的抑制活性。我们的模型在Chembl数据库的7,298种化合物的数据集上训练，使用分子描述符准确地预测了PIC 50值，在测试集中实现了R²为0.690。该模型的性能证明了其在优先考虑候选药物的优先级方面的实用性，可能会加速药物发现。这项研究强调了计算方法在优化药物发现方面的有效性，并表明进一步的完善可以增强该模型对AD疗法的预测能力。
β-羟基丁酸水平和糖尿病性酮症酸中毒的风险，患有1型糖尿病的糖尿病
简介：葡萄糖共转运蛋白抑制剂可能会增加胰岛素需要患者的β-羟基丁酸（BHB）。我们确定了与基线（D BHB）和糖尿病性酮症酸中毒（DKA）相关的因素，其中1型糖尿病患者（T1D）接受了sotagli lof ozin作为胰岛素辅助。研究设计和方法：该事后分析比较了T1D接受sotagli lof ozin 400 mg或安慰剂的成年人的D BHB水平6个月。我们评估了与D BHB相关的临床和代谢因子，并使用逻辑回归模型来确定与BHB值> 0.6和> 1.5 mmol/L相关的预测因子（Intandem3群体； n = 1402）或在汇总分析中与DKA事件（Intandem1-3; n = 2453）。结果：从基线（中位数为0.13 mmol/L），中位空腹BHB在24周，索塔格利 - 弗利辛对安慰剂的sotagli-forsbozin versbo;随着时间的推移，67％的患者没有BHB的变化或最小变化。与治疗BHB> 0.6或> 1.5 mmol/L相关的因素包括基线BHB和Sotagli lof ozin的使用。年龄，胰岛素泵的使用，sotagli lof ozin的使用，基线BHB和D BHB与DKA发作显着相关。与治疗无关，DKA风险增加了18％，基线BHB的每0.1-mmol/L增加，每0.1-mmol/L的基线均增加8％。结论：基线BHB和D BHB的增量增加与更高的DKA风险相关，而与治疗无关。在T1D患者中，在24周内将sotagli lof ozin添加到胰岛素中增加了BHB，并且与DKA事件增加有关。这些结果强调了BHB测试，监测和个性化患者对DKA风险，缓解，识别和治疗的重要性。