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自动化特征转换的进化大语言模型
特征转换旨在重建原始功能的特征空间，以增强下游模型的性能。然而，功能和操作的组合呈指数增长构成了挑战，因此现有方法很难有效探索宽阔的空间。此外，它们的优化仅由在特定域中下游模型的准确性驱动，从而忽略了一般特征知识的获取。为了填补这一研究空白，我们提出了一个用于自动特征转换的进化LLM框架。This framework con- sists of two parts: 1) constructing a multi-population database through an RL data collector while utilizing evolutionary al- gorithm strategies for database maintenance, and 2) utiliz- ing the ability of Large Language Model (LLM) in sequence understanding, we employ few-shot prompts to guide LLM in generating superior samples based on feature transforma- tion sequence distinction.利用多人口数据库最初提供了广泛的搜索范围，以发现出色的人群。通过淘汰和进化，高质量的人群获得了更多的机会，从而进一步追求最佳个人。通过将LLM与进化算法整合在一起，我们在庞大的空间内实现了有效的外观，同时利用特征知识来推动优化，从而实现了更适应性的搜索范式。最后，我们从经验上证明了我们提出的方法的效率和普遍性。
应对 SARS-CoV-2 进化
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2025 年 1 月 27 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.634579 doi：bioRxiv preprint
“超级储蓄”策略的演变过程
本报告仅供 Fiducient Advisors 的客户或潜在客户（“接收者”）使用，其中所含信息属于机密信息，未经 Fiducient Advisors 事先批准，严禁传播或分发给任何其他人。信息来自可靠来源，但未经独立核实。任何预测均为假设，代表未来预期，而非实际回报波动和相关性将与预测不同。本报告不代表特定的投资建议。本报告表达的意见和分析基于 Fiducient Advisor 的研究和专业经验，并截至本报告发布之日。请酌情咨询您的顾问、律师和会计师，以获得具体建议。过往表现并不代表未来表现，存在亏损风险。
摩根大通数字化演进战略
由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性信息，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议应考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据数字化发展战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资专注于或受益于开发增强移动性和连通性的技术相关产品、服务和流程的公司股票证券和存托凭证来实现资本增值。该策略预计投资于所有市值的公司，优先考虑中型和大型市值公司。该策略寻求在整个市场周期内实现超过基准的长期总回报。该综合指数的成立日期为 2023 年 4 月 1 日。综合指数创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。从 2015 年 3 月 31 日到 2018 年 9 月 30 日，基准是标普精选科技板块指数净总回报，从 2018 年 10 月 1 日到 2021 年 4 月 30 日，基准是标普 500 通信服务和信息技术指数净总回报。从 2021 年 4 月 30 日开始，基准是标普北美科技板块指数。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持仓情况可能会发生变化。所列持仓不应被视为购买或出售特定证券的建议。每只证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。
Gcm/Glide 级联的进化保护
在脊椎动物的中枢神经系统 (CNS) 中，神经胶质细胞源自神经干细胞（也称为放射状神经胶质细胞），其在早期胚胎阶段从神经上皮分化而来 [4]。放射状神经胶质细胞首先产生神经元，然后转换到胶质生成阶段，产生少突胶质细胞和星形胶质细胞 [4]。细胞命运决定由几种分泌信号（例如，音猬因子 (Shh)、成纤维细胞生长因子 (FGF)、Wnt、Notch/Delta、骨形态发生蛋白 (BMP) 和细胞因子）精细调控。关键转录因子，包括 Sox9、核因子 I、血清反应因子和 Olig1/Olig2 共同作用以促进神经胶质细胞分化 [5],[6],[7],[8],[9],[4]。几种神经元发育途径在进化上是保守的 [10],[11]。相反，神经胶质细胞的发育在整个进化过程中表现出显著差异。例如，在无脊椎动物模型果蝇中，神经胶质细胞的产生与神经元的产生同时发生，这两种神经类型同时由称为神经母细胞的神经干细胞产生，而在高等生物中，神经胶质细胞的产生晚于神经元的产生 [12],[4]。此外，一种名为 Glial Cell Missing/GLIal Cell DEficient（全文为 Gcm/Glide 或 Gcm）的转录因子是神经胶质细胞特化的必要和充分条件 [13],[14],[15],[16]。Gcm 直系同源物已在原口动物和后口动物中被鉴定 [17]，但它们在脊椎动物神经胶质细胞的分化中既不表达也不需要，因此在进化过程中 Gcm 级联的功能保守性方面产生了一个长期存在的难题。除淡水龙虾 [18] 外，Gcm 靶基因 Repo（反向极性）在苍蝇以外的动物中没有神经胶质生成作用，repo 基因甚至不存在于脊椎动物基因组中。总之，这些发现表明神经胶质发育程序在进化过程中多次出现。
同种异干细胞移植后慢性淋巴细胞性白血病的演变
针对复发/难治性慢性淋巴细胞性白血病（CLL）患者的同种异体干细胞移植（同种）可导致某些患者治愈。类似于化学疗法和靶向治疗，我们假设同种异体细胞免疫疗法（包括同种疗法和供体淋巴细胞输注（DLI））会通过将选择性免疫压力与T细胞区域的相互变化应用于选择性免疫压力，从而影响恶性进化。我们测试了由HLA匹配的AlloSCT +/- DLI治疗的24例患者，这是两个移植物与白血病（GVL）效应的两个介体。比较抗溶剂前样品表明，反应者（n = 13）和非反应者（n = 11）之间的关键差异是白血病细胞的细胞性。，我们通过11例移植后患者的整个外显纯度CLL对肿瘤细胞的突变轨迹进一步映射了突变轨迹，并发现了在非乳化性人类白血细胞抗原（HLA） - 匹配的异卵的8/11例患者中发现了8/11例患者的克隆白血病进化的证据。观察到CLL进化的不同模式，在每种情况下，这些变化都包括推定的CLL驱动程序。为了研究患者的免疫相关变体的存在，我们收集了19个细胞共培养CRISPR数据集，并确定了癌细胞对T细胞依赖性杀害的反应的最高正和负调节剂。我们发现，在Allo-SCT处理后出现了与T细胞杀伤相关的大多数突变，这表明GVL效应的选择性压力可能会驱动这些突变的演变。一起，这些数据将细胞同质性确定为CLL中GVL驱动的免疫敏感性的关键生物标志物，并说明白血病细胞如何进一步发展以逃避免疫监视。
基于软模板合成介孔磷和硼共掺杂 NiFe 基合金以实现高效的氧析出反应
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
金融风险管理中机器学习的演变
摘要。金融风险管理在日常财务决策中起着至关重要的作用，旨在减轻风险和最大化利润。鉴于其对数据的依赖，财务风险管理可以从应用机器学习工具的应用中受益匪浅。多年来，我们观察到这些应用程序演变的明确趋势，其标志着模型的复杂性增加和更广泛的可管理任务范围。本文在三个关键方面为该领域做出了贡献：首先，我们提供了风险的明确分类法和相关机器学习方法的介绍，以建立基础并确定目标问题。接下来，我们将探索实际数据应用程序，讨论从最早到最近的三种方法的利弊。最后，根据观察到的结果，我们强调了当前的挑战和局限性，并提出了潜在的改进方向。
白皮书：数据驱动的文档管理到Web3和Metaverse
本文概述了DataFilo，这是一个综合框架，用于将传统文档管理系统转换为专为Web3和新兴的元评估设计的分散的，AI驱动的生态系统。当前的系统在处理非结构化数据，缺乏验证机制以及对集中式基础设施的依赖时遭受效率低下的困扰。通过整合用于语义处理的人工智能，用于验证和完整性的区块链以及分散的存储，该框架弥合了传统工作流与Web3和Metaverse应用程序中所需的可互操作，可验证的结构之间的差距。此外，它还探索了将文档衍生的信息货币化为区块链资产的安全机制，从而确保在虚拟环境中的隐私和合规性。
植物学中的系统发育研究和追踪
系统发育研究是理解植物物种的进化关系和历史轨迹的基石，阐明了生物多样性，生态适应和遗传遗产。这项研究通过结合形态学，分子和生物信息学方法的综合方法来研究植物分类群的进化历史。通过采用先进的系统发育重建技术，包括最大似然和贝叶斯推断，并利用全面的基因组数据集，这项研究发现了谱系差异和对地质时间尺度的物种形成事件。特别重点是确定保守和适应性特征的进化意义，从而阐明了推动植物多样化的遗传和环境因素。该研究还研究了水平基因转移，杂交和多倍体在塑造植物进化模式中的作用。通过映射关键遗传标记的分布，这项工作提供了有关历史气候变化，栖息地分裂和种间相互作用如何影响植物进化和适应性策略的见解。结果揭示了各种系统发育分支之间遗传差异和收敛的明确模式，突出了