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Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
泰勒·钟
你为什么选择加州大学洛杉矶分校？这个问题我可以回答！我参观过的学校不多，但加州大学洛杉矶分校是最明亮的校园，有着非常明亮和丰富多彩的氛围。食物更是另一个层次。我也喜欢快速通道计划。我的第一印象就是明亮的校园。加州大学洛杉矶分校还允许你成为一个人，而不是一个工程专业的学生。例如，我可以参加跆拳道俱乐部。我有很多朋友参加了艺术和音乐俱乐部。我喜欢加州大学洛杉矶分校除了工程之外还有艺术和媒体。大校园的生活怎么样？与高中没有太大区别，加州大学洛杉矶分校可能有更多的人，但我不会认识他们每个人，而且由于快速通道，我仍然有一种社区感。此外，由于校园规模大，我仍然可以结识各种各样的人。还有俱乐部！
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
连续靶向策略中断胶质母细胞瘤中Akt驱动的亚克隆介导的进展
摘要的最新发现表明，翻译伸长率会影响mRNA稳定性。与mRNA衰变和翻译速度之间有关这种联系的因素之一是酵母死盒解旋酶DHH1P。在这里，我们证明了DHH1P的人类直系同源物DDX6触发了人类细胞中未效率低下的mRNA的依赖性衰减。ddx6通过其reca2域中的phe-aspphe（FDF）基序与核糖体相互作用。此外，ddx6需要reca2-介导的相互作用和ATPase活性才能使降低效率低下的mRNA。使用核糖体分析和RNA测序，我们确定了以DDX6依赖性方式调节的两类内源mRNA。确定的靶标在稳态水平上进行翻译调节或调节，并且要么表现出较差的总体翻译或局部降低的核糖体易位速率的特征。将确定的序列延伸到报告基因mRNA中，导致报告基因mRNA的翻译和DDX6依赖性降解。总而言之，这些结果将DDX6识别为mRNA翻译的关键调节剂，并由缓慢的核糖体运动触发，并洞悉DDX6降低了效率低下的mRNA的机制。
奖励和惩罚敏感性的神经功能和分子表征作者ting xu 1,2 *，chunhong zhu 1,2，xinqi zho
虽然超级和低奖励或惩罚敏感性（RS，PS）已被大大关注，这是心理病理学的突出传染性特征，但缺乏高度的神经生物学特征目前限制了他们的早期识别和神经编码。在这里，我们将来自艾伦人脑图集的微阵列数据与多模式fMRI方法相结合，以在发现复制设计中发现RS和PS的神经生物学特征（n = 655名参与者）。RS和PS都分别映射在大脑中，额 - 纹状体网络中的固有功能连接编码奖励响应能力，而额互助系统则特别参与惩罚敏感性。与RS和PS相关的这种可解散的功能连接模式在区分由社会或金钱奖励和惩罚动机驱动的决策中也是特定的。进一步的成像转录组分析表明，RS和PS的功能连接组变化与富含本体论途径的特定基因集的地形相关，包括突触传播，多巴胺能代谢，免疫反应和应激适应。在神经递质水平上，5-羟色胺神经调节剂被识别为一个关键枢纽，可调节RS和PS的固有功能连接组模式，并且此过程严重取决于其与多巴胺能，阿片类药物和Gabagagagric Systems的相互作用。总体而言，这些发现表明RS和PS的可分离神经连接组映射，并突出了它们与转录组概况的联系，这可能为与奖励/惩罚处理缺陷有关的症状学评估提供了宝贵的见解。
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ü3D表面带有平面物体：基于TM010模式的多边形腔（称为“瓜剪”）Ø极好的结果（q> 500,000），甚至最多8 t（进一步改进）Øw/ 0.5m Q-Factor已完成的物理数据已完成：很快就会发布 div> div> div> div> div> div> div>
简历 - DDL Chung (Deborah Chung)
* 复合材料研究实验室创始主任，1989 年至今 * Niagara Mohawk Power Corp. 特聘教授，1991 年 - 2008 年 卡内基梅隆大学，匹兹堡，宾夕法尼亚州 *冶金工程与材料科学副教授 (1982-1986) *冶金工程与材料科学和电气工程助理教授 (1977-1982) 麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州 （1974-77） * Francis Bitter 国家磁体实验室访问科学家 - 在 MS Dresselhaus 教授的指导下研究石墨插层化合物 加州理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州 （1971-73） 在 Pol E. Duwez 教授的指导下研究超导合金和非晶态材料 教育 麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州1977年获材料科学博士学位
双重：基于双边控制的模仿学习通过变压器的动作块
摘要 - 机器人臂中的自主操纵是机器人技术中一个复杂而不断发展的研究领域。本文提出的工作是在机器人技术和机器学习领域的两种创新方法的交集。灵感来自具有变压器（ACT）模型的动作块，该模型采用关节角度和图像数据来预测未来的运动，我们的工作集成了基于双边控制的模仿学习的原理，以增强机器人控制。我们的目标是协同这些技术，从而实现更强大，更有效的控制机制。在我们的方法中，从环境中收集的数据是使用双边控制的关节角度，角速度和扭矩的关节角度，角速度和扭矩。该模型旨在预测领导者机器人的关节角，角速度和扭矩的后续步骤。这种预测能力对于在追随者机器人中实施有效的双边控制至关重要，从而可以进行更细微和响应的操纵。