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（u）莫斯科如何理解战争和军事战略
在这篇CNA偶尔论文中，安德鲁·莫纳汉（Andrew Monaghan）研究了俄罗斯军事战略。莫纳汉（Div> Monaghan）在俄罗斯关于不断变化的战争特征的持续辩论方面对俄罗斯军事战略进行了分析，尤其是自2010年代中期以来，这场辩论最近如何将重点放在现代条件下的军事战略上。它提出了几个关键参数。首先，历史渗透到当代俄罗斯的辩论中，这两者都以军事经验呈现为历史教训以推进军事科学的教学，并且在俄罗斯军事战略的理论发展中，不可能在不了解这一历史的情况下解析当今的讨论。第二，军事战略在俄罗斯词典中是专门和明确定义为“军事艺术的最高领域”，是高级指挥的艺术，包括战争理论与实践之间的桥梁。军事战略明确服从国家政策。第三，军事战略有限制，特别是在计划的实施方面。莫斯科对军事战略的重新审查对西方观众具有重要意义。尽管许多人专注于莫斯科的战争措施，但本文强调了俄罗斯军队仍然符合武装力量的重要性。此外，这表明需要从战争与和平之间的界限模糊，进攻与防守之间的界限模糊之际，超越思考。
人类生命周期中大脑皮层连接的模块化组织
人类大脑的网络结构有助于塑造神经活动，影响认知和行为过程。在整个生命周期中都可以获得神经影像数据，这使我们能够监测这种结构如何重组，以及如何受到学习、适应、成熟和衰老等过程的影响。可以使用网络科学工具分析大脑连接的变化模式，这可用于揭示模块化网络拓扑等组织原则。网络模块的识别至关重要，因为它们将大脑解析为连贯的子系统，并允许不同大脑区域之间进行功能整合和分离。在这项工作中，我们通过开发基于集合的多层网络方法来研究大脑的模块化组织，这使我们能够将结构连接模式的变化与发育和衰老联系起来。我们表明模块化结构表现出线性和非线性的年龄相关趋势。在生命早期和晚期，社区更加模块化，我们将这种高模块化的起源追溯到大脑连接的两个不同基础，与集群内边缘的数量和权重有关。我们还表明，衰老会导致模块逐渐重新配置，并在半球之间重新分布。最后，我们确定了对网络重构贡献最大的大脑区域以及在整个生命周期中保持更稳定的大脑区域。
在子宫内电穿孔中，多d缩的基因组 -
位于小鼠大脑皮层中的原生质星形胶质细胞（PRA）紧密并置，在成人阶段形成了明显连续的三维基质。到目前为止，没有免疫染色策略可以将它们单一单一的策略和在成熟动物和皮质生成过程中的形态进行分割。皮质PRA起源于背胸膜中的祖细胞，可以轻松地使用整合载体的子宫电穿孔来靶向。这里提出了一项方案，该方案将这些细胞用可抑制基因组融合的颜色（魔术）标记策略标记，该策略依赖于PiggyBac/ tol2换位和CRE/ LOX重组以随机表达明显的荧光蛋白（蓝色，氰基，黄色和红色），以特定于特异性的亚细胞界面。这种多色命运映射策略使在胶片发生开始之前与颜色标记物的结合可以标记附近的皮质祖细胞，并跟踪其后代，包括星形胶质细胞，从胚胎到各个细胞水平的成人阶段。半parse标记通过调整电穿孔矢量的浓度和颜色对比度的浓度，该颜色可通过多种基因组整合的颜色标记（魔术标记或MM）提供，使星体胶质细胞个性化并将其领土和复杂的形态单一单一单一单一单独化。是一个全面的实验工作流程，包括电穿孔程序的详细信息，通过共聚焦显微镜进行多通道图像堆栈以及计算机辅助的三维分割，这将使实验者能够评估单个PRA的体积和形态。总而言之，魔术标记的电穿孔提供了一种方便的方法，可以单独标记许多星形胶质细胞并在不同的发育阶段访问其解剖特征。该技术对于分析各种小鼠模型中的皮质星形胶质细胞形态特性将是有用的，而无需诉诸于具有转基因报告基因的复杂杂交。
MTNeuro：评估跨多个抽象层次的大脑结构表征的基准
我们可以从多个抽象尺度来描述同一张图像，这取决于我们关注的是细粒度细节还是图像的更全局属性。在脑映射中，学习自动解析图像以构建小尺度特征（例如，细胞或血管的存在）和图像全局属性（例如，图像来自哪个大脑区域）的表示是一项重要且开放的挑战。然而，大多数现有的神经解剖学数据集和基准一次只考虑一个下游任务。为了弥补这一差距，我们引入了一个新的数据集、注释和多个下游任务，它们提供了从同一张图像中读取有关大脑结构和架构信息的多种方式。我们的多任务神经成像基准（MTNeuro）建立在体积、微米分辨率的X 射线显微断层扫描图像上，这些图像覆盖了小鼠大脑的大部分丘脑皮质部分，包含多个皮质和皮质下区域。我们生成了许多不同的预测挑战，并评估了几种用于脑区预测和微结构像素级语义分割的监督和自监督模型。我们的实验不仅突出了该数据集的丰富异质性，而且还提供了有关如何使用自监督方法来学习表示以捕获单个图像的多个属性并在各种下游任务中表现良好的见解。数据集、代码和预训练基线模型可在以下网址获得：https://mtneuro.github.io/ 。
人类语言处理和深度语言模型的共享计算原理
自回归（预测）DLM 的杰出成功从理论和实践角度来看都是惊人的，因为它们来自与传统心理语言学模型截然不同的科学范式 1 。在传统的心理语言学方法中，人类语言用可解释模型来解释，这些模型将符号元素（例如名词、动词、形容词和副词）与基于规则的操作相结合 2、3 。相反，自回归 DLM 从“自然”的现实世界文本示例中学习语言，对语言结构有极少的或根本没有明确的先验知识。自回归 DLM 不会将单词解析为词性或应用明确的句法转换。相反，它们学习将一系列单词编码为数值向量（称为上下文嵌入），模型从中解码下一个单词。经过学习，下一个词预测原理可以生成格式良好、新颖、具有上下文感知的文本 1、4、5 。自回归 DLM 已被证明在捕捉语言结构方面非常有效 6 – 9 。然而，尚不清楚自回归 DLM 的核心计算原理是否与人类大脑处理语言的方式有关。过去的研究利用语言模型和机器学习来提取大脑中的语义表征 10 – 18 。但这些研究并没有将自回归 DLM 视为人类大脑如何编码语言的可行认知模型。相比之下，最近的理论论文认为 DLM 与大脑处理语言的方式之间存在根本联系 1 , 19 , 20 。
高级基因组学研究协调员
关于SAGC南澳大利亚基因组学中心（SAGC）是一家多机构，国家基因组学和生物信息学设施，由南澳大利亚政府和澳大利亚Bioplatforms Australia（BPA）通过澳大利亚政府的国家政府国家合作研究基础设施基础设施策略（NCRIS）支持。SAGC已在该州巩固了基因组学和生物信息学专业知识，其中一组超过16个基因组学和生物信息学员工并排工作，以提供创新的基因组学和生物信息学解决方案，包括基因组学研究的所有领域，包括农业，医疗保健和生态学。SAGC由位于阿德莱德CBD的南澳大利亚健康与医学研究（SAHMRI）主持。其Flinders节点（节点）位于新的健康和医学研究大楼（HMRB）中，是Flinders Village Development的核心。此角色主要基于Flinders校园。自成立以来，该设施一直在为其用户提供尖端的基因组技术提供开创性。SAGC是澳大利亚唯一提供超高吞吐量MGI T7测序服务的基因组学设施。它还建立了用于空间转录组学的管道（例如stomics，Xenium，visium，cytassist），单细胞基因组学（例如10x基因组学，解析生物科学），简读测序（MGI和Illumina等平台）和长阅读测序（例如牛津纳米波尔）。SAGC也是澳大利亚的三个10X基因组参考站点之一，配备了完整的工具，可以利用其领先的技术进行空间转录组学和单细胞基因组学项目。
裂缝实验中用于表面裂纹检测的机器学习分类器
在进行机械实验时，正确确定断裂的发作至关重要。通常是通过视觉检查进行的，这里提出了一种基于图像的机器学习方法来对破裂和未裂缝的标本进行分类。它产生了客观化和自动化裂纹检测的潜力，从而消除了实验后处理中的不确定性和错误来源。评估了从77个实验获得的三个试样几何形状的30'000以上斑点图案。它们包括单轴张力，缺口张力以及轴对称V弯曲实验。统计纹理特征是从所有图像中提取的。它们包括第一阶（方差，偏度，峰度）和高阶统计纹理特征，即Haralick功能。根据Fisher的判别比率评估纹理信息的歧视能力，并确定并量化特征相关性。高歧视能力的图像纹理特征子集用于解析从简单的ceptron到feed-fordward和cascade神经网络的不同复杂性的神经网络体系结构。发现，对于所有实验，研究的纹理特征的一小部分是高度重要的。获得了多层，非线性和低复杂性馈送网络体系结构的分类精度，以99％的顺序使用。同时，即使使用了高歧视性功能特征，也表明线性分类器不足以鲁棒区分样品的状态。图形摘要：
聆听时大脑过程的句法结构如何？
句法解析是将句法结构分配给句子的任务。有两种流行的句法解析方法：构成和依赖性解析。最近的作品使用了基于选区树，增量自上而下解析和其他单词句法特征来研究大脑活动预测的句法嵌入，鉴于文本刺激来研究语法结构如何在大脑的语言网络中表示。然而，依赖解析树的有效性或跨大脑区域的各种合成税的相对预测能力，尤其是对于聆听任务而言，尚未探索。In this study, we investigate the predictive power of the brain encoding models in three settings: (i) individual performance of the constituency and dependency syntactic parsing based embedding methods, (ii) efficacy of these syntactic parsing based embedding methods when controlling for basic syntactic signals, (iii) relative effective- ness of each of the syntactic embedding meth- ods when controlling for the other.此外，我们探讨了使用BERT嵌入的语义信息与语义信息的相对重要性。我们发现，选区解析器有助于解释颞叶和中额回的激活，而依赖性解析器更好地编码角回和后扣带回的句法结构。尽管与任何句法特征或嵌入方法相比，来自BERT的语义信号更有效，但句法 - 床上用品方法解释了一些大脑区域的其他方差。我们使我们的代码公开可用1。
NTPC 绿色能源有限公司 IPO 报告
我们认为，NTPC Green Energy Ltd 的首次公开募股为投资者提供了一个投资印度可再生能源领域领先企业的机会，而该公司的强大资源和专业知识将为其提供支持。我们认为，凭借 26,071 兆瓦的稳健投资组合，包括运营、签约和筹备项目，该公司展现出强劲的增长潜力。该公司专注于与政府和公用事业公司签订长期购电协议 (PPA)，这确保了稳定的收入来源，而其多元化的地理分布则降低了风险。我们还认为，NTPC Green 在绿色氢、绿色化学品和电池存储领域的战略扩张进一步增强了其增长前景，使其处于印度能源转型的前沿。从财务状况来看，该公司 2024 财年的营业收入大幅增长了 1057%，净利润增长了 101%。按照上限价格 ₹ 108/- 的估值分析，该发行股票的市值为 ₹ 91000 千万卢比，基于 2025 财年的年化收益和完全稀释的 IPO 后实收资本，该公司要求的市值为 4.96 倍，市盈率为 259.56 倍，定价似乎很有竞争力。在 NTPC 的财务实力和雄心勃勃的可再生能源目标的支持下，该公司已准备好利用对可持续能源解决方案日益增长的需求。因此，从属性来看，我们建议仅愿意承担风险的投资者“认购”NTPC 绿色能源有限公司 IPO，仅从长期角度考虑。
![arxiv：2312.02923v2 [CS.CV] 2024年3月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\40882b3ffbfd487cf7175f96e2e115dcc1407847.webp)
arxiv：2312.02923v2 [CS.CV] 2024年3月23日
摘要。随着预训练基础模型规模的快速增长，参数有效的微调技术已引起了很大的关注，其中适配器调整是最广泛使用的。尽管达到了效率，但它仍然表现不佳，并且以增加参数的成本为代价而提高。最近的效力要么集中于培训多个适配器专家以提高模型容量，要么将修剪适配器提高以达到参数效率。然而，与原始适配器相比，两种方法都引入了更多参数，因此并非计算上有效。以此为动机，我们提出了对Dapters或Mosa的ixture ixture，作为一种新型的适配器调整方法，以完全释放适配器中每个参数的潜力。我们首先将标准适配器拆分为多个非重叠模块，然后随随随随随之而来的激活它们以进行稀疏训练，最后将它们合并以在调整后形成完整的适配器。以这种方式，MOSA可以比没有任何其他计算或存储开销的标准适配器更好地实现性能。此外，我们提出了一种分层稀疏策略，以改善杠杆有限的培训数据。在一系列27个视觉任务上进行的广泛实验表明，MOSA始终超过其他适配器调整方法以及其他基线的大幅度。更重要的是，MOSA在各种模型量表，体系结构和不同的PEFT方法上带来了一致的改进。代码将发布。