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肌电控制中的大数据：大型多用户模型启用稳健的零击EMG基于EMG的离散手势识别
肌电控制，在肌肉收缩期间生成的肌电图（EMG）信号来控制系统或设备，是一种有希望的方式，可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是，由于用户之间的行为和生理差异，其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集，这项工作消除了这一概念，表明如果没有特定用户的培训，则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法（即，将整个动态手势视为一个事件），在一组306个未见的用户（没有提供培训数据）的一组中，可以实现六个手势的分类精度为93.0％，与大多数EMG研究（通常仅使用10-20个用户相比），可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究，这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析，以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是，这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量，转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明，大型数据模型可以有效地推广到新的数据集，并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外，为了进一步评估创建的跨用户模型的性能，创建了一个全新的数据集（使用相同的记录设备），其中包括已知的协变量因子，例如跨日使用和肢体位置可变性。
太空级离散RF采样收发器参考设计（Rev. A）
此参考设计是一个离散的RF采样收发器，支持瞬时信号带宽高达5GHz。设计利用-sep（空间增强的塑料）等级，辐射耐受的活性设备，设计用于空间应用。接收器使用ADC12DJ5200-SEP ADC（模数转换器）。发射器使用DAC39RF10-SEP DAC（数字到Analog转换器）。数据转换器支持各种不同的JESD模式，这些模式促进了1或2个输出通道，直至X波段的下部。接收器包括TRF0208-SEP活动Balun，用于将单端输入转换为差分输出。发射器包括TRF0108-SEP活动balun，用于将差分输出转换为单端。时钟设计位于插入主要数据转换器板顶部的子板上。时钟卡包括用于生成和分发低频时钟和参考信号向合成器，数据转换器和FPGA的LMK04832-SEP。LMX2694-SEP RF合成器将10GHz样品时钟和5GHz样品时钟提供给ADC。电源设计位于插入板底部的女儿卡上，并将电源分配处理到板上的所有活动设备上。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
指令：在离散潜在...
摘要 - 表达文本到语音（TTS）的目的是通过不同的口语风格综合语音，以更好地反映人类的语音模式。在这项研究中，我们试图使用自然语言作为一种提示，以控制合成语音中的样式，例如，“充满悲伤的情绪中的叹气语调，并有些无助的感觉”。考虑到没有现有的TTS语料库适合基于这项新型任务，我们首先构建了语音语料库，其语音样本不仅用内容转录，而且还具有自然语言的样式描述。然后，我们提出了一种表现力的TTS模型，名为Constructtts，该模型在以下方面是新颖的：（1）我们充分利用了自我监督的学习和跨模式公制学习，并提出了一种新颖的三阶段训练程序，以获得一种可有效地嵌入良好的句子模型，可以有效地从样式中捕获促进语音和对照式的演讲风格，从而有效地捕获语义信息。（2）我们建议在离散的潜在空间中对声学特征进行建模，并训练一种新型的离散扩散概率模型，以生成载体定量（VQ）声音令牌，而不是常用的MEL频谱图。（3）我们在声学模型培训期间共同应用共同信息（MI）估计和最小化，以最大程度地减少扬声器和样式的MI，避免使用样式提示中可能的内容和扬声器信息泄漏。已经进行了广泛的客观和主观评估，以验证指令的有效性和表现力。实验结果表明，指令可以通过控制口语样式的样式来合成高层和自然语音。
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
使用离散扩散
在特定细胞类型中具有精确活性水平的工程调控DNA序列具有巨大的医学和生物技术潜力。然而，可能序列的庞大组合空间和复杂的调节语法管理基因调控已被证明对现有的apar术具有挑战性。监督了由本地搜索算法提出的评分序列的深度学习模型，忽略了功能序列空间的全局结构。尽管基于扩散的生成模型在学习这些分布方面已显示出希望，但它们在调节性DNA中的应用受到限制。评估生成序列的质量也仍然具有挑战性，这是由于缺乏统一的框架来表征调节DNA的关键特性。在这里，我们引入了DNA离散扩散（D3），这是一种具有靶向功能活性水平的有条件采样调节序列的生成框架。我们开发了一套全面的评估指标套件，以评估生成序列的功能相似性，序列相似性和调节组成。通过对跨越人类启动子和型增强子的三个高质量功能基因组学数据集进行基准测试，我们证明，D3优于捕获顺式调节语法的多样性和生成更准确地反映基因组调节性DNA特性的序列的现有方法。此外，我们表明D3生成的序列即使在数据限制的情况下，也可以有效地增强监督模型并提高其预测性能。
丰富而活性的乙酰胶增强了蓝色碳生态系统的二氧化碳
在特定细胞类型中具有精确活性水平的工程调控DNA序列具有巨大的医学和生物技术潜力。然而，可能序列的庞大组合空间和复杂的调节语法管理基因调控已被证明对现有的apar术具有挑战性。监督了由本地搜索算法提出的评分序列的深度学习模型，忽略了功能序列空间的全局结构。尽管基于扩散的生成模型在学习这些分布方面已显示出希望，但它们在调节性DNA中的应用受到限制。评估生成序列的质量也仍然具有挑战性，这是由于缺乏统一的框架来表征调节DNA的关键特性。在这里，我们引入了DNA离散扩散（D3），这是一种具有靶向功能活性水平的有条件采样调节序列的生成框架。我们开发了一套全面的评估指标套件，以评估生成序列的功能相似性，序列相似性和调节组成。通过对跨越人类启动子和型增强子的三个高质量功能基因组学数据集进行基准测试，我们证明，D3优于捕获顺式调节语法的多样性和生成更准确地反映基因组调节性DNA特性的序列的现有方法。此外，我们表明D3生成的序列即使在数据限制的情况下，也可以有效地增强监督模型并提高其预测性能。
从普朗克尺度离散量子引力理论恢复广义相对论
1 本文的论证也不需要因果集程序中的动态假设。因为我们的主题是恢复整个 4 维时空，所以我们可以将每个因果集视为一个整体，而不管它可能如何动态形成。但我们注意到，事实上因果集程序：(i) 对因果集具有经典动力学，具有许多优点 (Rideout and Sorkin 2000) ；以及 (ii) 至于量子动力学，支持路径积分方法，尽管尚未找到完全令人满意的动力学。本文的较长版本 (Butterfield and Dowker 2021) 讨论了 (i) 和 (ii) 的某些方面。
色谱分离：准备离散且定义明确的聚合物库的多功能策略
视频：离散和定义明确的聚合物的制备是模仿自然界大分子合成所获得的显着精确性的新兴策略。尽管现代受控的聚合物技术已经解锁了横跨各种单体，分子量和体系结构的材料的聚宝盆，但“控制”一词并不与“完美”相混淆。的确，即使是最高的聚合技术，由于链生长的统计学性质，不可避免地会在不可避免地会产生u = 1.05附近产生摩尔质量分散性。这种分散性会影响研究人员寻求控制软材料设计的许多属性。因此，制定最小化或完全消除分散性并获得分子精确聚合物的策略仍然是当代的关键挑战。While significant advances have been made in the realm of iterative synthetic methods that construct oligomers with an exact molecular weight, head-to-tail connectivity, and even stereochemistry via small-molecule organic chemistry, as the word “iterative” suggests, these techniques involve manually propagating monomers one reaction at a time, often with intervening protection and deprotection steps.结果，这些策略是耗时的，难以缩放，并且仍然限于较低的分子量。该帐户的重点是一种替代策略，由于其简单性，多功能性和负担能力：色谱法。■密钥参考不熟悉合成复杂性的研究人员可能会回想起在本科化学实验室中暴露于色谱法。这种操作简单但功能非常强大的技术最常见于小分子通过其选择性（差异）吸附到装有低成本固定相（通常是二氧化硅）的色谱柱上的纯化中。由于必要的设备很容易获得，并且实际分离所需的时间很少（按1小时为单位），因此色谱法在整个行业和学术界都广泛地用于小分子化学。也可能令人惊讶的是，在聚合物科学领域，类似类型的色谱也没有更广泛的利用。在这里，我们讨论了使用色谱法控制聚合物材料的结构和特性的最新进展。重点放在基于吸附的机制的实用性上，该机制基于材料科学的可拖动（克（克）尺度的极性和组成分离聚合物，与尺寸排除相比，这是非常普遍的，但通常分析的样品（〜1 mg），并且限制为摩尔质量的样品（〜1 mg）。突出显示的关键概念包括（1）将低分子量均聚物分离为具有精确链长度的离散低聚物（a = 1.0），以及（2）将块共聚物分成高素质的高素质和广泛多样的图书馆，以进行预告材料发现。总而言之，作者希望传达色谱法提供的聚合物科学中令人兴奋的可能性，作为一种可扩展的，多功能甚至自动化的技术，可以通过不同的培训和专业知识来解锁各种研究人员的新探索途径，以供各种研究人员探索良好的材料。