摘要 无论是 GEO 还是 LEO 系统,卫星通信都主要用于语音、视频和数据通信。更多流量的需求必然会提高卫星的数据速率,而这可以通过选择适当的调制方案来实现。目前,地面系统也是无线的,包括直播卫星 (DBS)、电视服务、无线局域网 (WLAN)、全球定位卫星 (GPS)、点对点或点对多点的射频识别系统。现代通信系统是数字的;而不是模拟的,以便具有更好的抗噪能力。此外,由于频谱可用性有限,调制方案的选择对于信号的忠实传输起着重要作用。数字通信可分为幅移键控 (ASK)、频移键控 (FSK)、相移键控 (PSK),而对于更高比特率,则采用相移键控 (PSK),例如 BPSK、QPSK 和 OQPSK。本文概述了卫星通信中采用的各种调制方案,以及其选择标准和误码率概念。关键词:调制方案、通信系统、噪声、射频
摘要。获取和注释足够的标记数据对于开发准确且稳健的基于学习的模型至关重要,但在许多医学图像分割任务中,获取此类数据可能具有挑战性。一种有希望的解决方案是将真实数据与地面实况掩模注释合成。然而,之前没有研究探索过使用掩模生成完整的 3D 体积图像。在本文中,我们提出了 MedGen3D,这是一个可以生成成对的 3D 医学图像和掩模的深度生成框架。首先,我们将 3D 医学数据表示为 2D 序列,并提出多条件扩散概率模型 (MC-DPM) 来生成遵循解剖几何的多标签掩模序列。然后,我们使用以生成的掩模序列为条件的图像序列生成器和语义扩散细化器来生成与生成的掩模对齐的逼真的 3D 医学图像。我们提出的框架保证了合成图像和分割图之间的准确对齐。在 3D 胸部 CT 和脑部 MRI 数据集上进行的实验表明,我们的合成数据既丰富又忠实于原始数据,并展示了对下游分割任务的好处。我们预计,MedGen3D 合成配对 3D 医学图像和掩模的能力将在训练用于医学成像任务的深度学习模型方面发挥重要作用。
肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。肺腺癌 (LUAD) 是最常见的组织学亚型,占所有病例的 40%。虽然现有的基因工程小鼠模型 (GEMM) 重现了人类 LUAD 的组织学进展和转录进化,但它们耗时且技术要求高。相比之下,细胞系移植模型快速灵活,但这些模型无法捕捉疾病进展的全部范围。类器官技术提供了一种创建下一代癌症模型的方法,该模型整合了自体系统和基于移植的系统的最有利特征。然而,目前缺乏强大而可靠的 LUAD 类器官平台。在这里,我们描述了在类器官培养中持续扩增小鼠肺泡 2 型 (AT2) 细胞(LUAD 的主要起源细胞)的优化条件。这些类器官表现出 AT2 细胞的典型特征,包括标记基因表达、层状体的存在以及分化为 AT1 谱系的能力。我们利用该系统开发了灵活且多功能的免疫功能正常的类器官模型,用于 KRAS 、 BRAF 和 ALK 突变型 LUAD。值得注意的是,类器官肿瘤表现出广泛的负担和完全渗透性,并且在组织病理学上与原发肿瘤没有区别。总之,该类器官平台是一个功能强大、用途广泛的新型 LUAD 研究模型系统。
这项研究通过最小的认知结构探索了通过语法诱导人类语言获取的认知机制,其简短且灵活的序列记忆是其最中心的特征。我们使用强化学习来识别人工语言中的单词流的句子。的结果证明了该模型可以识别频繁且内容丰富的多字块,重现自然语言获取的特征的能力。该模型成功地导航了不同程度的语言复合体,从而通过重复使用顺序模式来揭示有效的适应性,从而使挑战相结合。帕尔西姆树结构的出现提出了针对识别任务,平衡经济和信息的优化。认知建筑反映了人类记忆系统和决策过程的各个方面,从而增强了其认知能力。该模型在概括和语义表示方面表现出局限性,但其极简主义的性质为语言学习的某些基本机制提供了见解。我们的研究证明了这种简单的体系结构的力量,并强调了序列记忆在语言学习中的重要性。由于其他动物似乎没有忠实的序列记忆,这可能是理解为什么只有人类开发复杂语言的关键。
摘要。在本文中,我们提出了壁虎,这是荷兰统计数据(Centraal bureau de statistiek)数据的知识图答录(KGQA)系统。QA在产生相关答案以及防止幻觉方面构成了巨大的挑战。这是语言模型中发现的一种现象,并在尝试使用这些模型的事实质量检查时会产生问题。为了克服这些局限性,荷兰统计数据使用的ODATA4数据用于创建知识图,其中答案生成解码的构架是扎根的,从而确保了忠实的答案。处理问题时,Gecko执行实体和模式检索,是否会在需要的情况下进行架构受限的表达式解码,并将生成的表达式执行作为ODATA4查询以检索信息。实现了一种新的方法,以使用编码器模型执行受约束的基于知识的表达解码。评估了稀疏和密集的实体检索方法。虽然编码器模型未达到生产就绪的性能,但实验显示了使用稀疏实体回收者基于规则基线的有希望的结果。此外,定性用户测试的结果为正。因此,我们为部署提出建议,帮助指导荷兰统计数据的用户更快地找到答案。
多个序列比对(MSA)在揭示蛋白质家族的进化轨迹方面起着关键作用。对于缺乏足够同源信息来构建高质量MSA的蛋白质序列通常会损害蛋白质结构预测的准确性。尽管已经提出了在这些条件下生成虚拟MSA的各种方法,但它们在全面捕获MSA中的复杂共同进化模式或需要外部Oracle模型的指导方面缺乏。在这里,我们介绍了MSAGPT,这是一种通过低MSA制度中MSA生成预训练提示蛋白质结构预测的新型方法。MSAGPT采用一种简单而有效的2D进化位置编码方案来对复杂的进化模式进行建模。在此赋予其灵活的1D MSA解码框架中,有助于零或几次学习。更重要的是,我们证明了利用AlphaFold2的反馈可以通过拒绝微调(RFT)和AF2反馈(RLAF)的增强学习来进一步增强模型的能力。广泛的实验证实了MSAGPT在生成忠实的虚拟MSA增强结构预测准确性方面的功效(在几乎没有射击的情况下高达 +8.5%TM得分)。转移学习能力还突出了其促进其他蛋白质任务的巨大潜力。
摘要sigveHøgheim和我对心理学中的代表性,操作主义和构建有效性进行了类似的批评。我们各自的批评都取决于这些概念无法充分考虑有关我们建构现实的本体论问题的方式。høgheim建议我们可以通过返回避免“编码”的经典测量定义来解决问题,但我认为避免编码(表示,建模,理论化)是不可能的。,我建议我们使用许多批判的现实主义概念,例如出现,分层现实,转化,判断力理性主义和符号三角形,而不是试图避免它。我还认为,当前的操作主义方法反映了一种被称为认识论谬论的深层矛盾,其中科学家将本体论问题减少为认识论问题。尽管如此,尽管他们的科学版本矛盾,但心理学和教育领域的研究科学家仍然设法发现有关世界的事物,但是为了这样做,他们需要违反自己的规则。høgheim希望这样的科学家通过忠于欧几里得,牛顿和笛卡尔来避免矛盾 - 破坏科学规则。相反,我建议可以通过将科学理论改为更适当,批判的现实主义者版本来避免这种矛盾,从而更好地反映了心理学家和教育者的科学实践。
如果这些书籍能够为一小部分读者提供些许趣味,甚至启发更广泛的读者,那是因为有几位非常聪明的人为这个项目贡献了他们的才华。其中最杰出的是奥维尔·科克伦,他是华楚卡堡博物馆的第一位专业馆长,他收集了大量档案。1969 年,科克伦在工作中去世后,布鲁诺·罗拉克博士接替了他的职位,继续为这座新兴博物馆奠定基础。博物馆工作人员因其独特的贡献而引人注目,他们有特里·雷、伯尼·胡珀中士、卡门·凯利、梅尔·杰西诺夫斯基上士、吉恩·里昂斯、卡尔·沃尔夫、芭芭拉·塔特尔和蒂姆·菲利普斯。与专业工作人员同样重要的是华楚卡博物馆协会 (HMS) 的成员和领导人,这些无私的人慷慨地奉献自己的时间和金钱,以确保博物馆的繁荣。批准出版这些第一卷的 HMS 董事会由总裁 Preston Holtry、副总裁 Jane Gonseth 夫人、财务主管 Gary W. Munroe Sr.、秘书 Vivien E. Blatti 夫人以及董事会成员 Patrick Shane 和 David B. Emmons 组成。忠实的普通会员继续保持相对匿名的状态。他们可能会为自己取得的成就感到自豪。James P. Finley 亚利桑那州华楚卡堡,1993 年
第 1 条 - 名称 本组织应称为 [教会名称、地点] 教区理事会 第二条 - 宗旨 本教区理事会是一个具有多项任务的咨询机构。 广义上,它寻求与教区牧师合作,以便本着主教会议的精神,所有人根据他们的天赋都可以为教会的使命作出贡献。 作为伯明翰大主教区的一个教区,本理事会采纳了教区愿景“成为一个忠于耶稣基督委托给我们的使命的天主教教区,充满传教士门徒,他们在充满活力的信仰社区中共同负责地工作,为服务上帝和邻居而感到高兴。” 第三条 - 成员 本教区理事会应有 [注明人数] 人作为成员,他们因其在教区中的职责或因由教区牧师任命而当然任职。当然成员包括:教区牧师、教区代理牧师、永久执事、宗教人士、教区学校的工作人员代表和教区财务委员会主席。[注明数字] 名成员。男女成员由教区牧师与教区或现任教区委员会协商后任命,以反映教区的组成并包括任何所需的专业知识或经验。第四条 - 任职资格与教会完全共融的天主教徒均可成为该委员会的成员。第五条 - 任期当然成员任期与任职期间相同。任命成员任期三年,可连任一次。连续两届任期后,成员必须离开委员会至少一年。
校长寄语 马凯特大学自 1881 年开办以来,一直追求卓越的学术成就,特别注重宗教信仰和道德价值观,鼓励和培养领导能力,并通过为他人服务来促进正义和信仰。我们希望帮助我们的学生成为当代世界的领导者,在他们所选择的学术和专业领域中成为典范,最重要的是,让他们的个人和职业生涯中体现我们与他们共同的耶稣会价值观。为了忠于这一传统并实现我们的目标,我们首先要依靠才华横溢、敬业奉献的教师。在我们的历史上,我们成功地吸引和留住了优秀的教育工作者,我很高兴您成为我们马凯特社区的一员。我感谢你们以无数种方式帮助大学在我们充满活力和挑战的城市环境中,在关爱和信仰的氛围中提供优质的本科、研究生和专业教育。本手册旨在成为回答您可能对马凯特大学及其政策的问题的有用资源,帮助您在这里的工作令人满意且富有成效。愿上帝保佑我们所有人,让我们致力于在各自学科内推进知识,也让我们积极引导学生在课堂内外的生活。祝好,迈克尔·R·洛弗尔校长
