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6 年级 秋季 1 科学 – 进化与遗传
学习要点： • 我们将把电路符号与其含义和单词进行匹配 • 我们将预测然后调查当电路中添加更多电池时会发生什么 • 我们将系统地识别在电路中一次更换一个组件的影响 • 我们将在图中表示简单电路时使用电路符号。 • 我们将调查当电线长度发生变化时会发生什么 • 我们将知道如何安全地用电
Kolmogorov-Arnold网络和进化游戏理论，用于更个性化的癌症治疗
个性化的癌症治疗正在通过利用精确医学和先进的计算技术来革新肿瘤学来量身定制疗法。尽管具有变革性的潜力，但诸如预测模型的有限的发电性，可解释性和可重复性等挑战阻碍了其整合到临床实践中。当前的方法论通常依赖于黑盒机器学习模型，虽然准确，但缺乏临床医生信任和现实世界应用所需的透明度。本文提出了一个创新框架的开发，该框架桥接了Kolmogorov-Arnold Networks（KANS）和进化游戏理论（EGT）来解决这些局限性。受Kolmogorov-Arnold代表定理的启发，Kans提供了可靠的，基于边缘的神经体系结构，能够用前所未有的适应性对复杂的生物系统进行建模。它们整合到EGT框架中 - 可以使癌症进展和治疗反应的动态建模。通过将KAN的计算精度与EGT的机械见解相结合，这种混合方法有望提高预测精度，可扩展性和临床可用性。
昆虫隐形纳米结构的进化
很难想象一个没有视觉的世界 - 眼睛无处不在。无可否认，视力的演变已成为地球生活历史上最深刻的事件之一。动物使用其视觉系统来找到食物，庇护所和伴侣，以及在其他无数行为中，可以增强其舒适性。另一方面，视觉也是由视觉引导的捕食者猎杀的众多猎物的敌人。对于此类猎物，避免被其潜在捕食者的视觉系统感知到与捕食者的视野一样重要。地球通过进化时间目睹了数十亿种猎物，如今，一些最引人注目的适应是捕食动物以捕食对选择的反应。“ camou-flig”是一个伞术，包括防止检测或识别的策略（Ruxton等人2018）。例如，许多猎物匹配背景的颜色和图案，即背景匹配（Endler 1978）。其他人的颜色模式破坏了身体的外观，即破坏性色（Thayer 1909）。还有其他与捕食者（即化妆舞会）不可食用的物体非常相似的物体（Cott 1940）。camou -fle年龄也可能涉及其他感觉系统，例如嗅觉，使化学伪装的猎物可以逃脱检测（Ruxton 2009）。Camou -flage吸引了几个世纪的生物学家和自然历史学家，并为达尔文和华莱士提供了令人信服的自然选择例子（Stevens and Merilaita 2009）。最近的研究（Wu等人1970）。虽然很容易理解有效的视觉迷恋年龄的有效性，但我们直到最近才开始阐明使凸轮型模式有效的复杂性，在什么条件下，在特定的camou型模式下是成功的，以及操纵视觉感知的机制。通过在过去的二十年中进行的研究，我们对凸轮的运作方式有了更深入，更广泛，更细微的了解。2024）‘作为埃利夫（Elife）出版的叶霍普斯（Leafhoppers）作为抗羊皮涂层的brochosomes是迷恋文学的令人兴奋的补充。研究的前提很简单。一个捕食者需要从其猎物中反映出的光，应选择猎物以最大程度地减少反射。由于许多猎物的自然背景包括具有低反射的物体，例如叶子，树皮和土壤，因此其体内的反射较低也可以最大程度地减少猎物与背景的对比，因此，其显着性。先前在许多昆虫中已经报道了抗反射涂料，包括蛾眼中的抗涂料（Bernhard等人Wu等人的研究。（2024）的重点是称为brochosomes的结构，在叶霍普珀（Cicadellidae）中广泛发现，这是一大群具有22,000多种物种的昆虫。brochosomes，第一次描述了1952年（Tulloch等人1952），是主要包括脂质和蛋白质的纳米结构。“ brochosom”这个名字来自希腊语（brochos）和身体（soma）的希腊语单词（Wang and Wong 2024）。分子系统发育分析表明，小册子在叶霍普斯的祖先中曾经演变。2024）。它们是空心的乳球形结构，通常直径约200-700 nm，表面形成常规的五边形和六边形凹陷（Rakitov 1999; Fure 1）。叶霍普斯在马尔皮亚小管中合成小册子，并以胶体悬浮液的形式通过后肠分泌（Rakitov 1996; Wang等人。通过称为“膏药”的行为，将brochosoms悬浮液应用于外皮上。膏药的行为随着物种而异。在大多数物种中，成年人用后腿从肛门上捡起一滴悬架，并将其应用于身体表面。流体干燥以留下小bro的沉积物（Rakitov 2002）。膏药后面是修饰，叶霍珀将其身体摩擦在其
揭示了肠道中抗菌肽的演变
抗菌素抗性对公共卫生构成了日益严重的威胁，强调了迫切需要对23种新型治疗策略的需求。抗菌肽（AMP），具有不同动作机制的短肽序列，由于其针对病原体的广谱活性，提供了一种有希望的替代方法。最近的25种蛋白质语言模型（PLM）的进展彻底改变了蛋白质结构预测和26个功能注释，突出了它们的AMP发现和治疗性发育的潜力。在这27个上下文中，我们提出了AMP隔离剂（抗微生物肽结构进化矿工），这是一个AI驱动的28框架，旨在识别元基因组组装的基因组（MAGS）中的AMP。通过将29个PLM，结构聚类和进化分析整合到框架中，AMP隔离机可以识别30个由小的开放式阅读框架（SMORF）和加密的肽（EPS）编码的30安培，显着31个扩展了发现空间。使用这种方法，我们确定了来自32个不同栖息地的1,670,600座安培候选者。对29名候选者的实验验证显示，抗菌活性在18中，13 33超过抗生素的有效性。对人类肠道微生物组的AMP的进一步分析34显示了保守和适应性进化策略，可确保其在35动态肠道环境中的功能疗效。这些发现位置放大器作为发现的强大工具36
朝着情感意识的AI：多模型模型进化中的挑战和机遇
摘要人工智能（AI）中生成模型的演变已显着扩大了机器处理和生成复杂的多模式数据的能力，例如文本，图像，音频和视频。尽管取得了这些进步，但情感意识的整合仍然是一个毫无疑问的维度。本文研究了多模式生成AI的最新技术，重点是主要技术公司开发的现有模型。然后，它提出了一种将情感意识纳入AI模型的方法，这将通过提高AI-AI-ISS决策的可解释性和解释性来增强人机相互作用。本文还解决了与构建情绪感知模型相关的挑战，包括需要全面的多模式数据集以及融合诸如嗅觉和阵风（例如嗅觉和阵风）的计算复杂性。最后，讨论了潜在的解决方案，包括现有研究数据的归一化以及转移学习以减少资源需求的应用。这些步骤对于在医疗保健，机器人技术和虚拟助手等应用中推进领域并解锁情绪感知的多模式AI的潜力至关重要。
特定项目初级副教授，进化......
（相关文件应以电子邮件附件的形式发送）存在严重缺陷和/或虚假信息的申请将不予评估。 1.基本信息（CV） （1）姓名 （2）家庭住址及联系方式（电话、电子邮箱等） （3）近期照片 （4）出生日期、年龄、性别 （5）学位（包括获得日期） （6）国籍 （7）现任职务（目前所属机构、部门、职位） （8）教育背景（从高中开始，并列出教育背景） （9）专业经验 （10）奖项 （11）所需职位（主持研究小组名称、职位） （12）两份推荐人的联系方式（姓名、所属机构、职位、住址、电子邮箱） 2.研究计划（5页以内）简明扼要地描述您在 ASHBi 工作期间要实现的研究目标，重点介绍您将用来实现这些目标的独特想法和方法。 3. 申请ASHBi的理由（1页以内）
利用双相硫化镍纳米结构促进析氧催化
摘要：以电催化为基础的能量生产、转化和储存，主要借助于氧析出反应 (OER)，在碱性水电解槽 (AWE) 和燃料电池中起着至关重要的作用。然而，缺乏高效且成本合理的催化剂材料来克服 OER 缓慢的电化学动力学，是重大障碍之一。在此，我们报道了一种在 H 2 S 存在下使用低温退火快速简便地合成双相硫化镍 (Ni-硫化物) 的气相沉积方法，并证明它是一种有效的 OER 催化剂，可解决电化学动力学缓慢的问题。双相 Ni-硫化物结构由密集堆积的 10 − 50 μ m 微晶组成，具有 40 − 50 个独立的双相层，例如 NiS 和 Ni 7 S 6 。作为电催化剂，双相镍硫化物表现出优异的 OER 活性，在过电位 (η 10 ) 为 0.29 V 时电流密度达到 10 mA/cm 2，并且在 50 小时内表现出优异的电化学稳定性。此外，镍硫化物在碱性条件下表现出相当强的电化学稳定性，并在过程中形成具有 OER 活性的镍氧化物/氢氧化物。采用节能合成方法，制备出独特的双相镍硫化物晶体纳米设计，为高效电催化剂组的可控合成开辟了新途径，以实现长期稳定的电化学催化活性。
大语言模型的对抗性进化增强学习框架
大型语言模型（LLMS）传统上依赖手动及时工程，这可能是耗时且容易受到人类偏见的影响。在本文中，我们提出了一个基于进化增强学习原理（EVORL）的对抗性进化增强学习（AERL）框架[Lin等，2023]，以实现对AI剂的持续自我投资。我们的方法迭代生成，测试和完善了通过四个组件的提示或配置：（1）进化提示作者/改进器/改善者，（2）进化模型，（3）对抗模型和（4）法官。通过将候选模型暴露于对抗性的场景中，并通过进化运算符选择最佳变体，AERL促进了强大的，域特异性的解决方案，而无需重新进行过多的人类试验和错误。受到Evorl [Bai等，2023]中多目标优化技术的启发和对抗性训练方法[Goodfellow等人，2014]，我们的经验性和有意义的示例来自分散财务（DEFI）（DEFI），代码生成，并且数学推理说明了我们框架的多功能性。结果表明，对抗性的进化策略可以在维持高适应性和性能的同时，诱导地减少人驱动的猜测。
从我们星球的进化到核稳定性
成就LLNL的核，化学和同位素研究的成功首先取决于我们科学劳动力的能力，包括员工，学生和博士后研究人员。在LLNL上，研究人员能够利用各种最先进的设备和功能，从用于同位素分析的质谱仪器到追踪放射性签名的新型辐射检测系统，到具有一定精度的模拟所需的世界一流的高性能计算能力。