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量子随机自修改计算
3. 前机器是非自治动力系统 [5]。一些前机器程序可以增加其程序复杂度，而对表示前机器程序所需的最小位数没有任何上限。这是一个至关重要的见解，因为停机问题的信息论证明的矛盾取决于图灵机的程序复杂度保持不变。通过研究 [2] 中的第 362-363 页或 [3] 可以轻松看到这一点。前机器的这一特性使它们能够规避 [2] 第 362-363 页证明中的矛盾。非自治动力系统表现出更有趣/更复杂的动态行为。当拓扑空间是连续体时，非自治系统肯定会表现出更复杂的行为。请参阅 [5] 中的第 2 章，标题为“非自治系统中周期点的不稳定性”，位于网页 https://www.aemea.org/msf.html 的底部附近。（单击稳定性：24-31 和稳定性：32-37。）
铁疗法：高流动和高速全外ALSCN/gan铁电晶体管
摘要 - 我们报告了ALSCN屏障宽带氮化物晶体管中铁电盖的首次观察。通过直接外观生长生长所实现的这些铁热型装置，其中一类新的铁电晶体管本身是极性的，其中半导体是极性的，并且结晶铁电屏障与底物搭配。迄今为止，此处报道的铁热室使用最薄的氮化物高和铁电屏障，以在4 A/mm处提供最高的电流，以及在任何铁电晶体管中观察到的最高速度ALSCN晶体管。ferrohemts hysteric i d-v gs环，阈值斜率低于玻尔兹曼的极限。对照ALN屏障Hemt既不表现出滞后，也不表现出子螺栓行为。这些结果将第一个外延高K和铁电屏障技术引入了RF和MM-Wave电子设备，但它们也引起了人们的兴趣，它是将数字电子中记忆和逻辑功能相结合的新材料平台。
分析玻璃的热膨胀系数
随着制造过程的发展，观察到金属纤维复合材料在机械工程中的重要性的提高。这些是由适当排列的金属层和各种纤维组成的材料。在机器和设备组件的构建中，复合材料的广泛使用意味着它们通常会在可变的温度条件下使用。本文的目的是对典型复合材料的热膨胀分析：碳纤维增强聚合物，玻璃纤维增强聚合物，玻璃增强铝层压板和碳纤维钢筋均匀的碳纤维增强铝层。EN AW-6060铝合金用作参考材料。扩张测试的目的是确定热膨胀系数和在高达100°C的高温下复合材料的尺寸稳定性。EN AW-6060铝合金的特征是最高的line ear膨胀系数（20.27×10 -6 1/K）。含有玻璃纤维的复合材料的特征是最低的正线性热膨胀系数。在经过测试的复合材料中，CARALLS列出了最低的热膨胀系数。关键字：热膨胀系数，复合材料，扩张分析，温度，热范围
ubiquitin-roteasome系统（UPS）的途径抑制剂的功能表征为
小分子降解者，例如靶向嵌合体（Protac）或分子胶的蛋白水解是药物开发的新方式，也是靶验证的重要工具。两种模态都通过两个独立但连接的配体（Protac）或通过改变E3结合表面以募集Neo-Substrate（Molecular Glues）的小分子的结合来募集E3泛素连接酶（POI）（POI）（POI）。如果适当地进行了优化，则两种方式都会导致POI降解。由于诱导的多步降解过程的复杂性，降解器评估的控制至关重要，并且在文献中通常使用。但是，到目前为止，尚未发布这些对照化合物及其适当用途的细胞效率的比较研究和评估。此外，机制的高度多样性需要各种小分子控制，以确保对研究系统的适当抑制，同时保持潜在的细胞毒性和对细胞途径的无意影响。在这里，我们仔细检查了一组泛素途径抑制剂，并评估了它们在CRBN和VHL介导的POI降解途径中的效力和效用。我们使用hibit系统来测量用对照化合物处理后的目标拯救水平。此外，使用多重高含量测定法研究了细胞健康。该测定面板使我们能够确定对照实验的无毒有效浓度，并在没有细胞毒性的情况下进行救援实验，这对泛素依赖性依赖性和独立途径的靶标降解产生了深远的影响。
在两个日本兄弟姐妹中发现的一种新型的致病变异，这些葡萄糖酶基因具有年轻2
摘要。葡萄糖酶是一种糖酵解酶，可在糖酵解途径的第一步中催化葡萄糖磷酸化为葡萄糖-6-院子的磷酸化。它还通过催化葡萄糖的磷酸化来调节胰腺β细胞中胰岛素分泌的阈值，并作为葡萄糖传感器起重要作用。葡萄糖酶基因（GCK）中的致病变异引起非促进但持续的轻度禁食性高血糖，也被认为是年轻2的成熟 - 糖尿病（MODY2）。本报告介绍了两个日本兄弟姐妹的Mody2，他们最初被诊断出在20至17岁时被诊断出患有葡萄糖不耐症，后来患有糖尿病。他们没有肥胖史，对胰岛相关的自身抗体为阴性，其血清C肽水平在正常范围内。糖尿病并发症。下一代测序揭示了GCK中的一种新型杂合变体（NM_000162.5：c.1088a> g，p.asp363gly）。此变体以前尚未报道。在使用SIFT和MUTATIONTASTER的计算机功能分析中，表明该变体正在损害。确认突变GCK的功能影响，在HEK293T细胞中暂时表达了hibit标记的p.asp363gly变体和野生型GCK。与表达野生型GCK的细胞相比，表达变体GCK的细胞表现出79％的生物发光，这表明该变体的病理生理学是单倍弥补的结果。
艺术在塑造人工智能伦理中的作用
尽管近年来取得了重大进展，但在将人工智能 (AI) 技术转化为具有道德价值的大规模系统方面似乎存在明显的瓶颈。训练数据中的偏见加上算法偏见对许多利益相关者产生了不利影响。事实证明，基于人工智能的决策表现出基于敏感属性（例如年龄、性别和种族等）的歧视。解决这个问题的方法之一是将受人工智能影响的人的声音纳入人工智能管道。然而，历史上的权力结构和对全球特定社区的歧视影响带来了一些挑战。为此，艺术显示出巨大的希望，成为促进人工智能教育的强大平台，成为表达媒介，增强同理心；从而促进人工智能管道的多样性和包容性。在这项工作中，我们重点介绍了该领域的一些新兴工作，讨论了艺术为增强人工智能伦理所提供的途径，并概述了一些开放的研究方向。我们希望我们的工作能够成为有关利用艺术来增强人工智能伦理的工具的设计和开发的讨论的前传。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
使用大语言模型迈向可解释的网络入侵检测
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，尤其是作为聊天代理。但是，他们对威胁检测问题的适用性不清楚。本文研究了将LLMS作为网络入侵检测系统（NIDS）的可行性，尽管它们的计算要求很高，但出于解释性的目的而迅速占有一致。此外，已经投资了开发LLM的资源，它们可能会为NID提供效用。当前最新的NID依赖于人工基准测量数据集，当应用于现实世界的网络工作环境时，导致偏斜的性能。因此，我们将GPT-4和LLAMA3模型与传统体系结构和基于变压器的模型进行了比较，以评估它们在不依赖人工偏斜的数据集而不依赖于其广泛的预培养的AC受过的知识的情况下，不依赖于人工偏斜的数据集。我们的结果表明，尽管LLM在精确的攻击检测中挣扎，但它们具有通往可解释的NID的途径的重要潜力。我们的前探索表明，LLM不适合检测恶意Netfrows。最有希望的是，这些具有NID中互补药物的重要潜力，尤其是在与检索增强的Generation（RAG）集成时提供解释并有助于威胁响应，并呼叫功能。
ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。
利用捕获电子进行量子计算的可行性研究
正在进行的构建量子计算机的努力基于各种物理实现。最成熟的实现之一是基于保罗阱中的捕获离子，其中量子位被编码在离子价电子的内部状态中，并使用自旋相关力进行纠缠，将离子的内部状态与其集体运动耦合 [1]。捕获离子的优势在于它们表现出超过 10 分钟的相干时间 [2-4] 和灵活的连接 [5,6]。此外，单量子位门的每个门错误率已低至 10 − 6 [7,8]，多量子位门的每个门错误率低至 10 − 3 [9-11]。然而，与超导量子位（约 10 纳秒）相比，离子之间的多量子位操作通常相对较慢（约 10 μ s）。此外，冷却、制备、读出和控制数千个捕获离子量子比特所需的光学技术仍处于起步阶段 [ 12 – 14 ]。在这里，我们对基于捕获电子的量子计算进行了可行性研究。电子对量子计算很有吸引力，因为它们非常轻，是一个天然的两级自旋系统（量子比特），具有足够大的磁矩，可以用成熟的微波技术和热库来操纵，从而无需量子比特控制光学器件。相对于捕获离子，质量减少了四个数量级，增加了捕获势中粒子的运动频率，从而提高了多量子比特操作和传输的速度。此外，电子的两级自旋结构消除了传统原子和固态的某些复杂性