XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLarge
使用基于得分的生成模型
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver，由于推理问题的高复杂性，这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布，要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的，因此可能导致偏见。在这项工作中，我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段，并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现，并且比当前的最新方法更快地采样数量级。
外行人对大语言模型和搜索引擎健康查询的使用和态度：调查研究
背景：外行可以通过大语言模型（LLM）（例如ChatGpt和搜索引擎（例如Google））轻松访问健康信息。搜索引擎改变了健康信息访问，LLMS为回答Laypeople的问题提供了新的途径。目标：我们旨在比较对LLM和搜索引擎的使用频率和态度，以及它们的比较相关性，有用性，易用性以及对健康查询的响应。方法：我们进行了筛查调查，以比较寻求健康信息的LLM用户和非用户的人口统计学，并通过逻辑回归分析结果。邀请筛查调查的LLM用户进行后续调查，以报告他们寻求的健康信息的类型。我们使用ANOVA和Tukey Post hoc测试比较了LLM和搜索引擎的使用频率。最后，配对样本Wilcoxon测试将LLM和搜索引擎比较了感知的有用性，易用性，可信度，感受，偏见和拟人化。结果：总计，2002年的美国参与者在多产的情况下招募了有关使用LLM和搜索引擎的筛查调查。，参与者中有52％（n = 1045）是女性，平均年龄为39岁（SD 13）年。参与者为9.7％（n = 194），12.1％（n = 242）黑色，73.3％（n = 1467）白人，1.1％（n = 22）西班牙裔，3.8％（n = 77）是其他种族和种族。此外，1913年（95.6％）使用搜索引擎查找健康查询，而LLMS的642（32.6％）。男性使用LLM的健康问题比女性更高（1.63，1.63，95％CI 1.34-1.99; p <.001）。黑色（或1.90，95％CI 1.42-2.54; p <.001）和亚洲（或1.66，95％CI 1.19-2.30; p <.01）个体的几率比白人个体更高。那些感知到健康的人（OR 1.46，95％CI 1.1-1.93; p = .01）的人比健康状况良好的人更有可能使用LLM。更高的技术能力提高了LLM使用的可能性（OR 1.26，95％CI 1.14-1.39; P <.001）。在对281名LLM用户健康的后续调查中，大多数参与者首先使用搜索引擎（n = 174，62％）来回答健康问题，但第二个最常见的第一个咨询者是LLMS（n = 39，14％）。llms被认为是有用的（p <.01）且相关性较小（p = .07），但引起了较少的负面感觉（p <.001），看起来更人性化（llm：n = 160，vs search：n = 32），被视为较小的偏见（p <.001）。信任（p = .56）和易用性（p = .27）没有差异。结论：搜索引擎是健康信息的主要来源；然而，对LLM的积极看法表明使用日益增长。未来的工作可以通过补充外部参考和限制有说服力的语言来遏制过分依赖的答案来探讨LLM信任和有用性是否得到增强。与卫生组织的合作可以帮助提高LLMS健康产出的质量。
扩散大B细胞淋巴瘤参考：IGTFOISA25085
文档参考。foisa豁免适用于该法第20（1）条所规定的igtfoisa25085无无。必须在收到此答复后的40个工作日之前以书面形式进行内部审查的请求，并发送给：信息治理和网络保证负责人Mackenzie Building（Ninewells Campus）Nininewells Ninewells医院和医学院Kirsty Semple Waye Semple Way Dundee DD2 DD2 4BF或通过电子邮件发送到Tay.foisa@nhsscot，请访问您的内部访问。在任何审查之日起6个月内，向苏格兰信息专员致以决定。可以通过以下网络与苏格兰信息专员联系：苏格兰信息专员Kinburn Castle Doubedykes Road St Andrews Ky16 9ds或通过在线上诉服务：https：//www.foi.scot/appeal，如果您对此通信有任何疑问
大规模发现用于将 DNA 整合到人类基因组中的重组酶
最近的微生物基因组测序工作揭示了大量含有整合酶的移动遗传元件，这些整合酶可能成为有用的基因组工程工具。大型丝氨酸重组酶 (LSR)，例如 Bxb1 和 PhiC31，是噬菌体编码的整合酶，可以促进噬菌体 DNA 插入细菌基因组。然而，之前仅鉴定了少数 LSR，它们在人类细胞中的效率有限。在这里，我们开发了一个系统的计算发现工作流程，通过识别数千个新的 LSR 及其同源 DNA 附着位点。我们通过在人类细胞中对 LSR 进行实验表征来验证这种方法，从而产生了三类根据其效率和特异性彼此区分的 LSR。我们识别了可有效整合到与人类基因组正交的合成安装附着位点的着陆垫 LSR、具有计算可预测伪位点的人类基因组靶向 LSR，以及可以单向整合货物的多靶向 LSR，其效率与常用转座酶相似，特异性更高。每个类别的 LSR 在人类细胞中都进行了功能鉴定，总体而言，其质粒重组率比 Bxb1 高出 7 倍，基因组插入效率为 40-70%，载物大小超过 7 kb。总体而言，我们建立了一个范例，用于大规模发现微生物重组酶并直接从微生物测序数据重建其靶位。该策略提供了丰富的资源，包括 60 多种经过实验鉴定的 LSR，这些 LSR 可以在人类细胞中发挥作用，以及数千种额外的候选 LSR，可用于大负载基因组编辑，而不会暴露 DNA 双链断裂。
Bethan Laura Wood大型印刷指南，请返回...
是什么让我们选择一个对象而不是另一个对象？Bethan Laura Wood对我们与日常物体的联系着迷。作为一个狂热的收藏家，伍德的作品深入研究了我们如何以及为什么渴望某些作品。她的目标是将她设计的作品与历史，意义，个性和怀旧之情。通过探索成为我们日常工作不可或缺的对象，伍德试图设计人们想要保留的东西，并在每次使用时都会给人以仪式的感觉。
自动机器人任务计划通过将大型语言模型与基因编程集成
摘要 - 准确的任务计划对于控制自主系统（例如机器人，无人机和自动驾驶车辆）至关重要。行为树（BTS）被认为是任务计划中最突出的控制政策定义框架之一，由于其模块化，灵活性和可重复性。为机器人系统生成可靠，准确的基于BT的控制策略仍然具有挑战性，并且通常需要域专业知识。在本文中，我们提出了利用大语言模型（LLM）和遗传编程（GP）的LLM-GP-BT技术，以使BTS的生成和配置自动化。LLM-GP-BT技术处理以人类自然语言表达的机器人任务命令，并以计算效率和用户友好的方式将其转换为基于BT的准确和可靠的任务计划。该提出的技术是通过仿真实验系统地开发和验证的，这表明了其简化自主系统任务计划的潜力。
脚手架：一种基于脚手架的大型语言改进
药物优化变得越来越多。尽管如此，它还是具有挑战性的，因为它需要保留原始药物的有益特性，同时增强其范围的所需属性。在这项工作中，我们旨在通过引入S Caffold GPT来应对这一挑战，这是一种新型的大型语言模型（LLM），设计用于基于分子SCAF-FOLL的药物优化。我们的工作包括三个关键组成部分：（1）一种三阶段的药物优化方法，可以整合预训练，填充和解码优化。（2）一种独特设计的两相增量训练方法，用于预训练药物优化的基于LLM的发电机，以增强性能。（3）代币级的解码优化策略T OP-N，该策略可以使用预验/填充的LLMS启用受控的，奖励引导的生成。fi-nyly，通过对共证和癌症基准进行全面的评估，我们表明，Caffold GPT的表现优于药物优化基准中的基线，同时在保持原始的功能型支架方面表现出色。
持续在线脑电图运动意象解码的微调策略：来自大规模纵向研究的见解
摘要 — 本研究调查了在涉及大型用户组和每个参与者多个会话的因果环境中在线纵向脑电图 (EEG) 运动想象 (MI) 解码中深度学习的持续微调策略。我们是第一个在大型用户组中探索此类策略的人，因为纵向适应通常是在单个受试者环境中使用单一适应策略进行研究的，这限制了推广研究结果的能力。首先，我们研究了不同的微调方法对解码器性能和稳定性的影响。在此基础上，我们集成了在线测试时间适应 (OTTA) 以在部署期间调整模型，补充了先前微调的效果。我们的研究结果表明，基于先前特定于主题的信息连续进行的微调可以提高性能和稳定性，而 OTTA 可以有效地使模型适应连续会话中不断变化的数据分布，从而实现无校准操作。这些结果为纵向在线 MI 解码的未来研究提供了宝贵的见解和建议，并强调了结合领域适应策略对提高实际应用中的 BCI 性能的重要性。临床相关性——我们的研究实现了更稳定、更有效的长期运动想象解码，这对于神经康复和辅助技术至关重要。