XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPairwise
学习可解释的飞机操纵行为模型...
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直观决策和快速运动控制的情况下，专家一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用使用更稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全关键型航空应用的重要性 [ 2 , 3 ]，任何此类方法都必须学习可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一个可能的解决方案。我们使用人工强化学习 (RL) 代理来生成 si 数据集
再生响应元件Careg监测MULLER GLIA在MNU诱导的斑马鱼视网膜损伤后的激活
fi g u r e 4皮肤DEG具有比皮肤DSG更大的基因共表达连通性，但DSGS的表达更高。（a）小提琴图显示了转录组，DSG和DEG中所有基因的总连通性（ktotal）值的分布。（b）小提琴图显示了转录组，DSG和DEG中所有基因的基因表达值的分布。表达值以每百万（TPM）的转录本为标准化。为了视觉清晰度，在“所有基因”类别中的表达值超过200 tpm的635个异常值不包括在图中。两者均为DSG和DEG的六个基因均不包括在任何分析中。在这两个图中，中间的白色钻石代表分布的中值，每个成对比较的置换测试的结果均显示为星号（*p <.05; *** p <.001; **** p <.0001）或ns（不重要）。
概率骨架赋予类脑神经网络天生的计算能力
遗传密码赋予大脑神经网络与生俱来的计算能力。但它是如何实现的却一直不得而知。实验数据表明，基因组通过成对连接概率对大量遗传上不同类型的神经元编码了新皮层回路的架构。我们为这种间接编码方式建立了一个数学模型，即一个概率骨架，并表明它足以将一套要求相当高的计算能力编入神经网络。这些计算能力无需学习即可产生，但很可能为后续的快速学习提供强大的平台。它们通过统计层面的架构特征而不是突触权重嵌入神经网络。因此，它们在低维参数空间中指定，从而提供增强的鲁棒性和泛化能力，正如先前的研究所预测的那样。
从土耳其棉铃虫中分离的棉铃虫单核多角体病毒 (HearNPV-TR) 的基因组序列分析
对棉铃虫单核多角体病毒（HearNPV-TR）全基因组进行了测序，并与现有的其他分离物基因组进行了比较。HearNPV-TR基因组长130.691个碱基对，G+C含量为38.9%，有137个开放阅读框（ORF），每个ORF长150个核苷酸。鉴定出5个同源重复序列（hrs）和2个杆状病毒重复ORF（bro-a和bro-b）。系统发育分析表明，HearNPV-TR与HaSNPV-C1、HaSNPV-G4、HaSNPV-AU和HasNPV较接近，但在hr 3、hr 5区域及bro-a基因存在明显差异。对HearNPV-TR与其他棉铃虫NPVs的38个核心基因序列进行成对Kimura-2参数分析，结果表明这些序列间的遗传距离均小于0.015个替换/位点，限制性内切酶分析结果显示基因组间的差异表明hr3、hr5区域及bro-a基因可能对HearNPV-TR的毒力具有一定影响。
评估Chatgpt和Google Gemini的表现以及土耳其牙科教育中的含义
结合了这两年（238个总问题），ChatGpt-O1和Gemini 2.0的结果，高级率为97.46％（230个正确答案，95％CI：94.62％，100.00％）和97.90％和97.90％（231个正确答案，95％CI：95％CI：94.62％，100.00.00％），显着地聊天 - 聊天88，4.4％，4.4％，聊天88（chat）。 211正确答案，95％CI：85.43％，91.89％）和双子座1.5 Pro（91.60％，218个正确答案，95％CI：87.75％，95.45％）。统计分析显示模型之间存在显着差异（p = 0.0002）。成对比较表明，与Chatgpt-O1（P = 0.0016）和Bonferroni校正后的Gemini 2.0 Advanced（P = 0.0007）相比，Chatgpt-4O的表现显着不足。最佳模型的始终高准确性率和狭窄的置信区间强调了它们在回答DUS问题时的优异可靠性和表现。
腰围和血糖是撒哈拉以南非洲糖尿病患者进展到糖尿病的有力预测指标：马拉维> 4年的前瞻性队列研究糖尿病医疗保健特定的服务的准备和可用性：对普遍健康覆盖的影响治疗糖尿病肾脏疾病。网络meta- ...
We searched Medline, CENTRAL and clinicaltrials.gov for randomized, controlled studies including adults with DKD treated with the following drugs of interest: single angiotensin- converting-enzyme-inhibitor or angiotensin-receptor-blocker (single ACEi/ARB), angioten- sin-converting-enzyme-inhibitor and angiotensin-receptor-blocker combination (ACEi+ARB组合），醛固酮拮抗剂，直接肾素抑制剂，非甾体类矿物皮质coID-CoID受体受体 - 抗抗激体（NSMRA）和钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）。作为主要终点，我们定义了：总体死亡率和终点肾脏散发性，作为次要终点：肾脏复合效果和蛋白尿，作为安全终点：急性肾脏损伤，高血压和低血压。在使用随机效应模型下，我们使用统计程序R4.1和相应的软件包“ NetMeta”计算了总体效应估计。使用ROB 2工具评估了偏见的风险，根据等级（建议评估，开发和评估的评分）对每个成对比较的证据质量进行评分。
更年期荷尔蒙治疗显着改变了阿尔茨海默氏病的病理生物标志物
图3根据治疗组和APOEε4等位基因载体状态（正或负），Aβ1-42/p-TAU 231比率的纵向变化。注意：表示的值是指根据线性模型计算的估计边缘均值，以说明年龄的效果。HOC后成对组比较：对照APOEε4阴性-MHTAPOEε4阴性：P = 0.76，对照APOEε4阴性 - 对照APOE APOEε4阳性：P = 0.02，P = 0.02，对照APOEε4-阴性ε4-阴性-MHT APOE-MHT APOEε4型APOEεεεε4-aP = 0.95，MHT APOEε4-- MHT APOEε4-- MHT APOEε4-- MHT APOE，MHT，MHT，MHT，MHT apoEε三，MHT，MHT 4阳性：P = 0.008，MHTAPOEε4阴性-MHTAPOEε4阳性：P = 0.71，对照APOEε4阳性-MHT APOEε4阳性：P = 0.007。aβ，淀粉样β; apoe，载脂蛋白E； MHT，更年期激素疗法； p-tau 231，tau蛋白在现场苏氨酸231
通过有向图神经实现稳健的角度同步 - ...
角度同步问题旨在从 m 个噪声测量偏移量 θ i ´ θ j mod 2 π 中准确估计（直到恒定的加性相位）一组未知角度 θ 1 , ... , θ n P r 0 , 2 π q 。例如，应用包括传感器网络定位、相位检索和分布式时钟同步。将该问题扩展到异构设置（称为 k 同步）是同时估计 k 组角度，给定每组的噪声观测（组分配未知）。现有的角度同步方法通常在高噪声环境中表现不佳，这在应用中很常见。在本文中，我们利用神经网络解决角度同步问题及其异构扩展，提出了 GNNS YNC，这是一个使用有向图神经网络的理论性端到端可训练框架。此外，还设计了新的损失函数来编码同步目标。在大量数据集上的实验结果表明，GNNSync 在角度同步问题及其扩展的一组全面基线中获得了具有竞争力的、通常更优异的性能，证明了 GNNSync 即使在高噪声水平下也具有鲁棒性。1 引言近年来，组同步问题作为许多计算问题的关键构建块受到了广泛关注。组同步旨在估计一组组元素，给定它们的成对比率 Υ i,j “ gig ´ 1 j 的一小部分潜在噪声测量值。一些应用包括‚在 3D 旋转的群 SO(3) 上：3D 计算机视觉中的旋转平均（Arrigoni & Fusiello，2020；Janco & Bendory，2022）和结构生物学中的分子问题（Cucuringu et al.，2012b）； ‚ 在整数 t 0 , 1 , 2 , 3 u 的群 Z 4 上，以模 4 加法作为群运算：解决拼图游戏 (Huroyan et al., 2020)；‚ 在群 Z n ，分别为 SO(2) 上：从成对比较中恢复全局排名 (He et al., 2022a; Cucuringu, 2016)，以及，‚ 在刚体运动的欧几里得群 Euc p 2 q “ Z 2 ˆ SO(2) ˆ R 2 上：传感器网络定位 (Cucuringu et al., 2012a)。
使用收缩量子特征求解器对玻色子进行量子模拟
摘要 量子计算机是模拟多体量子系统的有前途的工具，因为它们比传统计算机具有潜在的扩展优势。虽然人们在多费米子系统上投入了大量精力，但在这里我们用收缩量子特征求解器 (CQE) 模拟了一个模型纠缠的多玻色子系统。我们通过在量子比特上编码玻色子波函数将 CQE 推广到多玻色子系统。CQE 为玻色子波函数提供了一个紧凑的假设，其梯度与收缩薛定谔方程的残差成正比。我们将 CQE 应用于玻色子系统，其中 N 个量子谐振子通过成对二次排斥耦合。该模型与量子设备上分子系统中耦合振动的研究有关。结果表明，即使在存在噪声的情况下，CQE 也能以良好的精度和收敛性模拟玻色子过程（例如分子振动）。
解开神经元群体之间的信号流
采用这种概念，一些跨区域研究比较了刺激呈现后跨区域神经反应开始的时间 13 – 15 或归因于自上而下过程的选择性出现的时间 16 – 20 。其他研究利用同步记录，通过成对脉冲相关性 21 – 26 和信息论测量 27 测量了两个区域之间的时间延迟。同样，局部场电位的跨区域相位延迟也被测量了 28 – 31 。这些基于时间的方法增进了我们对信号如何在大脑区域间传播的理解。然而，由于这些方法主要关注神经元对或神经活动的总体测量，因此关于神经元群体如何协调其活动以实现跨区域信号传导仍有许多未知之处。