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110、72 和 63 nm SDRAM 中卡住位和单粒子翻转的技术依赖性
在质子辐照下，使用扫描电子显微镜 (SEM) 研究了来自同一制造商的三种 SDRAM，其技术节点尺寸分别为 110、72 和 63 nm。表征了辐射引起的故障，并比较了不同部件类型之间的故障。被测设备 (DUT) 经过质子辐照，并以卡住位和单比特翻转 (SBU) 的形式经历了单粒子效应 (SEE)。对具有 SBU 并在辐照期间卡住的比特的数据保留时间进行分析，结果显示保留时间退化模式相似，这表明这三种部件类型中的 SBU 和卡住位可能是由相同机制引起的。还在辐照前后进行了详细的数据保留时间分析，以研究辐照后和退火一段时间后数据保留时间的变化。发现最大的辐射引起的保留时间损失发生在退火过程中，但辐照后直接受影响最小的比特的数据保留时间随着退火时间而减少。 SEM 成像显示，不同测试部件类型之间的存储单元结构存在差异。节点尺寸最大的器件对辐射最敏感，无论是 SEE 还是累积辐射效应。
语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
PRE-PH.D Khushboo Gupta女士的提交研讨会，...
1。头，开发人员； RAC＆DRC 2。Bhaskar Singh博士，开发人员；内部成员3。DGI Kanhaiya Lal博士；外部成员4。 Nirmali Bordoloi博士，开发人员；主管和召集人日期。提交研讨会2025年2月10日的ph.d。提交研讨会上午11.00 am的ph.d。提交研讨会混合模式场地室号 230，贾坎德邦中央大学环境科学系，奇里 - 曼努图，ranchi-835222 Google Meet lect链接链接https://meet.google.com/gfs-qgnc-tbs ash linc/rac/drc的所有RAC/DRC成员，教职员工成员，教职员工，研究学者，大学的学生，以及感兴趣的人以及有敏感的人都在concepter- corce cort- corce cots-pre-pred-pre-pred。 Khushboo Gupta女士的提交研讨会。 您的存在和宝贵的学术建议将不胜感激。DGI Kanhaiya Lal博士；外部成员4。Nirmali Bordoloi博士，开发人员；主管和召集人日期。提交研讨会2025年2月10日的ph.d。提交研讨会上午11.00 am的ph.d。提交研讨会混合模式场地室号230，贾坎德邦中央大学环境科学系，奇里 - 曼努图，ranchi-835222 Google Meet lect链接链接https://meet.google.com/gfs-qgnc-tbs ash linc/rac/drc的所有RAC/DRC成员，教职员工成员，教职员工，研究学者，大学的学生，以及感兴趣的人以及有敏感的人都在concepter- corce cort- corce cots-pre-pred-pre-pred。 Khushboo Gupta女士的提交研讨会。您的存在和宝贵的学术建议将不胜感激。
蛋白质后翻译修饰（PTMS）的逻辑
图2 PTM研究中的关键范例。在所有面板中（以及本文中的其他数字），用浅红色显示了修改，绿色的蛋白质底物，蓝色的作者，黄色的橡皮擦和紫罗兰的读者。（a）通过蛋白质磷酸化调节酶糖原磷酸化酶的糖原降解活性。该酶的磷酸化和去磷酸化最终受激素胰高血糖素和胰岛素调节，通过用虚线箭头示意性地指示的信号通路。（b）蛋白质泛素化作为26S蛋白酶体降解的信号。泛素化反应是由由E1，E2和E3蛋白组成的酶促级联反应，需要ATP。底物上的Degron基序通过与E3连接酶进行物理相互作用来促进泛素化。poly（ubiquityl）atted底物通过26S蛋白酶体内的受体蛋白识别，展开和降解。（c）通过组蛋白代码调节染色质结构和基因表达。组蛋白尾部的蛋白质修饰是由作者酶安装的，由橡皮擦酶除去，并被读取器蛋白识别。（d）基于面板C的PTMS调节蛋白质的一般方案。（E）从单个蛋白质编码基因产生多种蛋白质成型的变异来源。单个基因可以剪接以产生多种同工型，可以通过差异PTM模式进一步多样化。该图中省略的蛋白质成型多样性的其他来源包括，例如，单核苷酸多态性和替代翻译起始位点。ac，乙酰化；我，甲基化； P，磷酸化； UB，泛素。
关于AI大语言模型（LLM）的大惊小怪是什么？
培训过程LLM对来自Internet，书籍，文章，网站的大量文本数据进行了“培训”，基本上是用书面语言的所有内容。在培训期间，它学习了单词，短语和概念之间的模式，联系和关系。它不仅记住文本，而且还学习了语言通常如何流动以及不同的想法在输入提示（通常是问题或命令）中的模式识别中如何连接到LLM，它将分析输入并预测最有可能基于培训期间学到的所有模式来进行下一个文本。不断计算哪些单词和短语最有可能彼此关注的概率。响应生成它通过一次预测一个单词来生成响应，始终选择在上下文中有意义的下一个单词。这很快就会发生，使响应感觉自然而连贯的是要理解的关键是，LLM并没有像人类那样真正“理解”语言 - 他们擅长根据统计模式预测和生成文本，但它们没有真正的理解或意识。当您提出问题时，LLM不会搜索数据库以寻求答案。相反，它在数学上计算了逻辑上遵循输入的最可能的单词序列。
大语言模型（LLM）的兴起
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
•分数：MMLU的90.8％，MMLU-PRO的84.0％，GPQA钻石的71.5％。•胜过DeepSeek-v3，但尾随OpenAI-O1-1217。•与其他封闭式模型相比，教育任务擅长于教育任务。SimpleQA：胜过DeepSeek-V3，展示了强大的事实查询处理。
利用LLM进行ICD编码和不确定性估计
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 2相关工作5 2。1 ICD编码的先前方法5 2。 1。 1传统的机器学习方法5 2。 1。 2深度学习方法6 2。 1。 3个大语言模型（LLMS）6 2。 2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。 3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。 4不确定性10 3方法13 3。 这项工作中使用的1个LLM 13 3。 2数据集16 3。 3数据处理16 3。 3。 1临床笔记处理16 3。 3。 2 ICD- 10代码处理17 3。 3。 3数据拆分17 3。 4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。1 ICD编码的先前方法5 2。1。1传统的机器学习方法5 2。1。2深度学习方法6 2。1。3个大语言模型（LLMS）6 2。2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。4不确定性10 3方法13 3。这项工作中使用的1个LLM 13 3。2数据集16 3。3数据处理16 3。3。1临床笔记处理16 3。3。2 ICD- 10代码处理17 3。3。3数据拆分17 3。4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。4 T 5-基本编码的模型17 3。5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。6。1定义基于距离的损耗函数18 3。6。2克服解码模型输出的挑战23 3。7用于ICD编码的微调T 5 24 3。8评估指标24 3。8。1总距离（TD）24 3。8。2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。2 ICD第2章（IIC）25 3。8。3无关的ICD块（IIB）25 3。8。4无关的ICD第三级（IIT）25 3。9模型不确定性估计25 3。10实验设置27 4结果29 4。1数据分析结果29 4。2。2实验结果30 4。1 LLM和ICD编码的输入长度的比较31 4。2。2比较ICD编码的不同块策略32