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所有包含的参与者都将Atria映射留在了这两种技术上。研究发现,在窦性节奏和冠状窦起搏期间,用双极电压映射(使用Carto 3D映射)映射的低电压区域仅部分重叠在持续的房颤中。在持续性房颤期间,来自全局非接触式映射的局部复合核心部分与低压区域共定位。作者建议,使用双极电压映射可能不是识别持续性房颤患者消融区域的最合适方法。在消融过程后,在16个月的随访期间,心房心律不齐在60%的参与者中没有复发。
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
最近的发现 - 治疗可以防止患有该疾病的牛犊中致命症状的复发。它防止了新生儿死亡,归一化的生长,恢复了受影响基因的协调表达,并稳定了小腿和小鼠中的生物标志物。枫糖浆尿液疾病(MSUD) - 这是一种罕见的遗传疾病,其特征是酶复合物缺乏(分支链α-酮酸脱氢酶)。分支链α-酮酸脱氢酶需要分解(代谢)体内的3个分支链氨基酸(BCAAS)亮氨酸,异亮氨酸和瓣膜。这种代谢衰竭的结果是,所有3个BCAA及其许多有毒副产品(特别是它们各自的有机酸)都异常积累。在经典,严重的MSUD形式中,BCAA的血浆浓度在出生后的几个小时内开始上升。如果未经治疗,症状通常会在生命的最初24-48小时内出现。类型 - 经典类型,中间类型,间歇性类型以及可能是硫胺素反应类型。原因 - 当BCKDHA,BCKDHB或DBT基因的突变形式从父母双方继承时。症状 - 神经功能障碍增加的非特异性症状,包括嗜睡,易怒和喂养不良,很快
文献和多位专家指出了大型语言模型(LLM)的许多潜在风险,但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上,但是模型的功能只是风险的指标,而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接,并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建,从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果,其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明,对于此目的,该方法似乎很有希望,同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。
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描述DepMap软件包是一个数据包,该数据包使用Broad Institute DepMap Cancer依赖性研究使用实验室。可用的数据集可用,包括RNAi和CRISPR-CAS9基因敲除筛查量量化精选癌细胞系的遗传依赖性。其他数据集也可用于与选择细胞系的基因的日志拷贝数,通过反相蛋白质裂解的蛋白质表达,通过反相裂解的蛋白质裂解物微阵列(RPPA),“百万到百万)(TPM)数据(TPM)数据,以及包含元数据和突变的补充数据集,并在当前释放中发现了其他数据集。19Q3释放添加了Drug_Depentency数据集,该数据集包含有关药物和药物候选化合物的癌细胞系依赖数据。20Q2释放添加了蛋白质组学数据集,该数据集包含通过质谱法对蛋白质进行定量分析。该软件包将每季度更新,以合并最新的广泛研究所的公共癌症依赖性数据集。该软件包中提供的所有数据都是由Broad Institute DepMap生成的,用于研究目的,而不是用于临床使用。此数据根据创意共享许可(属性4.0国际(CC By 4.0))分发。
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础,要求研究领域通过安全,可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型(LLM)具有推理能力和自然语言的理解,具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望,但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序,这是一种基于LLM的模型,用于Carla中的端到端闭环驾驶,它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器,以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中,BEV特征通过Q-前者传播,以与自然语言指示保持一致,并传递给LLM,该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时,可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中,与SOTA方法相比,我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9%。