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变压器模型产生的噬菌体基因组在组成上与自然序列不同
语言模型在基因组学中的新应用有望对该领域产生重大影响。Megadna模型是创建合成病毒基因组的第一个公开可用的一代模型。评估Megadna概括病毒的非随机基因组组成以及是否可以通过算法检测到合成基因组，4,969个天然噬菌体基因组和1,002 de Novo合成细菌噬菌体的组成指标比较了。变压器生成的序列已通过Genomad分类为变化但现实的基因组长度，而58％的序列分类为病毒。然而，与天然的Bacte-riophage基因组相比，通过秩-SUM测试和原理分析分析，这些序列在各种综合度量中呈现一致的差异。一个简单的神经网络训练，可在全球组成指标上检测变压器生成的序列，其中位灵敏度为93.0％，特异性景观为97.9％（n = 12个独立模型）。总体而言，这些恢复表明，巨型群岛尚未具有逼真的组成偏见，并且基因组组成是检测该模型产生的序列的可靠方法。虽然结果是Megadna模型的特异性，但此处描述的评估框架可以应用于基因组序列的任何生成模型。
微工程心脏组织与异型细胞组成的片上显示自组织和改善的心脏功能
高级体外模型概括了人心脏的结构组织和功能，这对于准确的疾病建模，更可预测的药物筛查和安全药理学非常需要。传统的3D工程心脏组织（EHT）在流量下缺乏异型细胞的复杂性和培养，而通常缺乏3D构造和准确的收缩读数，微型流体的心脏内片（HOC）模型缺乏。在这项研究中，通过培养人类多能干细胞（HPSC）衍生的心肌细胞（CMS），内皮（ECS）和平滑肌细胞（SMC），与人类心脏小胸针（MICBRONIAID-FORMIATS-INTER-MICTRORORY FOR-ORRORORIATH）一起培养，开发了一种创新和用户友好的HOC模型来克服这些局限性。 （μEHTS）具有CM-EC界面，让人联想到生理毛细管衬里。在流量下培养的μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。 此外，EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。 该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能，这可能会影响药物对CMS的可用性。 这些具有增加生理复杂性的心脏模型，将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。此外，EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能，这可能会影响药物对CMS的可用性。这些具有增加生理复杂性的心脏模型，将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。
多路复用DNA-Paint成像晚期/溶酶体蛋白组成的异质性
晚期内体/溶酶体（LELS）对于许多生理过程至关重要，它们的功能障碍与许多疾病有关。蛋白质组学分析已经鉴定出数百种LEL蛋白，但是，这些蛋白是否均匀地存在于每个LEL上，或者是否存在具有独特蛋白质组成的细胞类型依赖性LEL亚群，尚不清楚。我们采用了定量的多重DNA-油漆超分辨率方法来检查单个LELS上六种关键LEL蛋白（Lamp1，Lamp2，CD63，TMEM192，NPC1和LAMTOR4）的分布。虽然LAMP1和LAMP2在LEL中含量丰富，但标志着公共种群，大多数分析的蛋白质与特定的LEL亚群有关。我们的多重成像方法基于其独特的膜蛋白组成，最多鉴定出多达八个不同的LEL亚群。此外，我们对这些亚群和线粒体之间的空间关系的分析表明，NPC1阳性LELS的细胞类型特异性趋势与线粒体紧密地位。我们的方法将广泛适用于在许多生物学环境中用单细胞器分辨率来确定细胞器异质性。
在音乐组成的计算系统中操作创造力的基本特征
简介AI在相当长的时间里一直在某些类型的Nar-Row Intelligence任务上表现优于人类[例如，（Silver等人（Silver等人）2016）];但是，对于其他类型的任务，包括那些需要创造力的任务并非如此，导致研究人员将计算创造力（CC）描述为AI的“最终边界”（Colton and Wiggins 2012）。 建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。 最新的基础模型表现出自主性和生成性，产生了令人印象深刻的结果，最著名的是语言和图像伪像。 因此，可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用（例如，下一步的预测）。 但是，尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的，但它们还不够，尤其是在高度结构化和专业的领域中（Ventura 2016）。 毫无疑问，当需要高度结构化或约束的产生时，例如，以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时，目前以人工神经网络为中心的实施（包括高度成功的变压器和大型语言模型）已经表现出无力（Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222）。 虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的，但多个特征已被确定为计算创造力的必要性（Colton等人。 2015; Ventura 2017; Jordanous 2014）有许多（如果不是全部），最终2016）];但是，对于其他类型的任务，包括那些需要创造力的任务并非如此，导致研究人员将计算创造力（CC）描述为AI的“最终边界”（Colton and Wiggins 2012）。建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。最新的基础模型表现出自主性和生成性，产生了令人印象深刻的结果，最著名的是语言和图像伪像。因此，可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用（例如，下一步的预测）。但是，尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的，但它们还不够，尤其是在高度结构化和专业的领域中（Ventura 2016）。毫无疑问，当需要高度结构化或约束的产生时，例如，以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时，目前以人工神经网络为中心的实施（包括高度成功的变压器和大型语言模型）已经表现出无力（Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222）。虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的，但多个特征已被确定为计算创造力的必要性（Colton等人。2015; Ventura 2017; Jordanous 2014）有许多（如果不是全部），最终
制造压力和NMC阴极组成对固态电池性能改进的LPSCL电解质的影响
推荐引用推荐引用James，Winervil，“制造压力和NMC阴极组成对LPSCL电解质的影响，以改善固态电池性能”（2023年）。论文。罗切斯特技术学院。从
使用二维精细理论研究材料成分对功能梯度梁弯曲分析的影响
本研究试图根据原始的改进二维剪切变形理论，阐明简支 FG 型性能梯度材料梁的静态行为分析。杨氏模量被认为是根据组成材料体积分数的幂律分布逐渐连续变化的。应用虚功原理得到平衡方程。因此，利用这里开发的分析模型和 Navier 的求解技术，对简支夹层梁的情况求解控制平衡方程。此外，利用数值结果计算无量纲应力和位移，并与其他理论得到的结果进行比较。提出了两项研究，比较研究和参数研究，其目的一是展示所用理论的准确性和效率，二是分析不同类型梁在不同参数影响下的力学行为。即边界条件、材料指数、厚度比和梁类型。
可学习函数的组合稀疏性
神经网络在各个领域都取得了令人瞩目的成功，这引出了一个问题：最佳人工智能系统和人类智能的有效性背后隐藏着哪些基本原则。这种观点认为，组合稀疏性，即组合函数具有“少数”组成函数的特性，每个函数仅依赖于一小部分输入，是成功学习架构背后的关键原则。令人惊讶的是，所有高效图灵可计算的函数都具有组合稀疏表示。此外，同样稀疏的深度网络可以利用这一一般特性来避免“维数灾难”。这个框架对机器学习在数学中可能发挥的作用提出了有趣的启示。
2024 AP 英语语言和写作自由回答问题：第 1 组
在美国，对建筑价值的认可始于对历史建筑的识别和保护，这些建筑在我们建国的历史中发挥了重要作用。历史建筑的指定通常考虑在特定范围内设定的国家重要性标准：要被指定，建筑必须被证明与当地或国家历史上的重要时刻有关，或与历史人物或团体有关，或必须代表一种特殊的建筑风格或传统。当然，什么应该被视为建筑的“重要”历史和文化价值的问题经常受到业主、历史学家、政治家、社区团体和其他相关方的激烈争论。当重要性的条件无法确定或达成一致时，几乎不可能“正式”宣布某物具有历史意义——突然间，该建筑就缺乏“价值”。因此，仅根据建筑是否被指定为“历史”来做出保护决定会极大地限制我们评估和保护现有建筑的方式。实际上，“历史”一词可以拯救它们，但“古老”或“现存”一词却不能，任何想要拆除建筑物的人都可以简单地辩称该建筑物缺乏历史意义。考虑到“非历史”建筑占我们现有建筑的绝大多数，如果我们要保持文化和环境的可持续性，就需要拓宽我们对价值的定义。
补充婴儿配方和人类母乳在调节婴儿菌群组成和功能体外表现出相似的模式
摘要：健康母乳喂养的婴儿的肠道菌群通常以双歧杆菌为主。为了模仿母乳喂养的婴儿的微生物群，现代配方是用生物活性和生物生成成分加强的。这些成分促进了婴儿的最佳健康和发展以及婴儿菌群的发展。Here, we used INFOGEST and an in vitro batch fermentation model to investigate the gut health-promoting effects of a commercial infant formula supplemented with a blend containing docosahexaenoic acid (DHA) (20 mg/100 kcal), polydextrose and galactooligosaccharides (PDX/GOS) (4 g/L, 1:1 ratio), milk fat globule membrane （MFGM）（5 g/L），乳铁蛋白（0.6 g/L）和动物双歧杆菌亚种。乳酸，BB-12（BB-12）（10 6 CFU/G）。使用三个健康婴儿的粪便接种，我们评估了菌群的变化，生成效应以及补充测试配方的短链脂肪酸（SCFA）产生的短链脂肪酸（SCFA），并将其与从未含有的碱基配方和母乳对照中获得的数据进行了比较。我们的结果表明，即使在配方的含量消化之后，补充配方仍然可以保持其生物活性并调节婴儿的微生物群组成，促进更快的双歧杆菌生长并刺激SCFA的产生。因此，可以得出结论，含有生物活性混合物的测试配方会促进婴儿肠道菌群和SCFA概况，但与母乳喂养婴儿的测试配方相似，但并不相同。