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在Regis中玩Modena的Maistully大学...Marco GibertiniMarco Gibertini
32。R. Arrita，St.Freimut，F。Freimut，G。Geranton，M。Gibertini，D。Greece。 Lihm，D。Market，A。Marsh，Y。Mochre，J.I。Mustafa，Y。Tsirkin，M。V. Marzari，D。Vanderbilt，I。Souza，A.A。大多数J.R. Yates，J.物理。：条件。Matter 32，165902（2020）在19：1907,09788中。
大语言模型中的知识机制
知识是智力的基石和文明的延续，为我们提供了基本的原则和引入复杂问题和新兴挑战的指导（Davis等人。，1993;崔，2022）。在整个进化的广泛历史中，我们通过利用获得的知识和探索未知知识的边界来奉献更高级的智力（McGraw and Harbison-Briggs，1990； Han等；，2021）。我们知道，大型语言模型（LLM）以封装广泛的参数而闻名（Roberts等人，2020年； Sung等。，2021; Cao等。，2021a; Zhong等。，2021; Kandal等。，2023; Heinzerling和Inui，2020年； Petroni等。，2019年； Qiao等。，2023; Kritharoula等。，2023;他等人。，2024a），在应用中取得了前所未有的进展。但是，LLM中的知识机制用于学习，存储，利用和进化仍然是神秘的（Phillips
将过渡金属植入基于LI2O的阴极...
[A] Y. Chen，Y。Zhu，X。Kuai，B。Zhang，J。Yin，X。Wu，H。Zhang，Y。Yan，Y。Qiao，S.-G。 Sun State固体表面物理化学的主要实验室，化学与化学工程学院Xiamen化学系，361005，P。R.中国Xiamen大学电子邮件：kuaixiaoxiao@xmu.edu.edu.edu.edu.edu.cn，yuqiao@xmu.edu.edu.edu.edu.edu.cn [b] XU化学科学与工程部阿根纳国家实验室Lemont，伊利诺伊州60439，美国电子邮件：xug@anl.gov [C]sun，Q. R.中国中国中国源头源科学中心东部523803，中国[G] Y.Sun X射线科学司阿贡国家实验室Lemont，IL 60439，美国[I] yuqiao@xmu.edu.cn支持本文的信息通过文档末尾的链接提供。Sun X射线科学司阿贡国家实验室Lemont，IL 60439，美国[I] yuqiao@xmu.edu.cn支持本文的信息通过文档末尾的链接提供。
AI x 加密入门
感谢以下人士提供的反馈和讨论，这些反馈和讨论对本报告的形成起到了帮助作用：Sandeep Nailwal（Polygon 联合创始人）、Harry Grieve（Gensyn 联合创始人）、Dima Romanov（LayerN 联合创始人）、Mohamed Fouda（AllianceDAO）、Oliver Turnbull（牛津大学博士研究员）、Qiao Wang（AllianceDAO）、Altan Tutar（NEAR 协议）、DCBuilder（WorldCoin 贡献者）、Pim & Bram van Roelen（Maven11）、Will Papper（Syndicate.io）、Bharat Krymo（6529 Capital）、Justin McAfee（1kx）、Rahilla Zafar（Stability AI）、Raphael Doukhan（Giza）、Jack Chong（Checker Finance）、Yarco Haydek（Pragma）、Piotr Saczuk（AlephZero）、David Ma（AllianceDAO）、Illia Polosukhin（NEAR 联合创始人）、 Robinson（AllianceDAO）、Nick Emmons（Upshot 联合创始人）、Siyuan Han（ABCDE）和 Qiyun Lu（BeWater）。
通往香港净零排放电力系统的途径
•查尔斯·泰（Charles Tsai），电力资产•CW TSE，环境局，香港特殊行政区政府•Daphne Ngar-Yin Mah，香港浸信会大学•香港科学与技术大学戴维斯·布德哈特（Davis Bookhart）环境科学•吉姆·泰勒（Jim Taylor），珍妮（Jeanne NG），托马斯·卢伊（Thomas Lui），CLP洪孔有限公司•新加坡国家发展部宜居城市中心凯文·胡苏（Kevin Hsu UK-CHINA（广东）CCUS中心•小米杨，中国石油和天然气气候投资•元X Yuan，Rajat Shrestha，Ran Wei，Su Song，Tian Yu，Wenyi XI，Zhe Liu，Bokai Qi（实习生），Weizhe MA（实习生），Wenjing MA（实习生），Yanging Qiao（实习生）
引用Wang Y，Li R，Fu F，Huang R，Li D和Liao C（2023），与胎儿心室间隔缺陷有关的产前遗传诊断：评估人员 基于可持续性指标的生物燃料分析 具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div> 对中国数字贸易发展和影响因素的评估 使用临床前效率和身体表面积的转化预测肿瘤学上近似临床有效剂量：回顾性分析 种子相关分析基于大型静止状态数据集中的ADHD诊断的大脑区域激活 约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究 引用Sukkar D，Kanso A，Laval-Gilly P和Falla-Angel J（2023）在收费途径上发生冲突：农药与Zymosan之间的竞争动作A O
重新排列，副本编号变体和序列变化（Newman，1985）。在2％的冠心病病例中，可以鉴定出非遗传原因，而20％ - 30％的冠心病病例可以追溯到遗传原因（Cowan and Ware，2015年）。Qiao等。 报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。 尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。 因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。 胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。 具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。 常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。 但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。 CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。Qiao等。报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。在基于阵列的分子细胞遗传学技术（例如CMA）发展后，小基因组缺失和重复的检测率增加了10％，无法通过标准结构畸形胎儿核型分析来检测（Hillman等，2013; Liao等，2014; Liao等，2014）。在患有产后和产前CHD的患者中，它可以识别非整倍性，染色体重排和拷贝数变化（CNV）。在7％ - 36％的冠心病患者中检测到致病性CNV（Fu等，2018； Wang等，2018）。对于大多数结构异常的胎儿，在基因检测之前尚不清楚异常的根本原因。作为下一代测序（NGS）的显着进步，外显子组测序（ES）是评估产后患者的有效工具。这种检测技术用于产前诊断（Best等，2018）。In addition to improving diagnostic rates, using ES for assessing a large sample size can analyze single nucleotide variations (SNVs)/ insertions and deletions (indels) in the gene coding regions and help in the identi fi cation of novel pathogenic genes or novel variants in well-known genes in VSD patients ( Sifrim et al., 2016 ; Jin et al., 2017 ; Fu et al., 2018; Lord et al。，2019年;三项广泛的研究表明，ES可以为异常超声发现，正常核型和阴性CMA结果提供诊断率提高8.5％ - 11.6％（Lord等，2019; Petrovski et al。，2019; Fu等，202222）。最近对产前CHD的研究表明，ES的诊断率为20％（6/30）（Westphal等，2019）。In the present research, we used CMA and ES to assess the detection ef fi ciency of fetuses with VSD at the chromosomal (aneuploidy), sub-chromosomal (microdeletion/ microduplication), and single gene (point variants) levels and evaluated perinatal prognosis to facilitate more accurate genetic counseling in clinical practice.
通过定期驱动交换相互作用来保护量子点自旋链中的量子信息
最近的研究通过周期性地驱动门定义量子点阵列中的最近邻交换相互作用，展示了量子自旋链中离散时间晶体物理的新途径 [H. Qiao 等人，Nat. Commun. 12，2142 (2021)]。在这里，我们对 GaAs 量子点小阵列中交换驱动的 Floquet 物理进行了详细分析，包括相图和其他诊断。我们还表明，新兴的时间晶体行为有利于多自旋态的保护和操纵。对于 GaAs 中典型的核自旋噪声水平，驱动和相互作用的结合将纠缠态的相干时间增加了几个数量级。对于其他量子点系统（例如 Si），也可以获得类似的结果。我们进一步展示了如何在单重态-三重态量子比特之间构建具有高保真度的时间晶体启发的 CZ 门。这些结果表明，周期性驱动交换耦合可以增强量子点自旋系统在量子信息应用中的性能。
通过灯丝和等离子探测器检测水中的痕量金属...
胡梦云，a,b,c 李芳芳，a,b 石申成，a,b 乔宇，a,b 葛金曼，d 李小军，d 曾和平 a,b,e,f,* a 华东师范大学，精密光谱国家重点实验室，上海，中国 b 华东师范大学重庆学院，重庆市精密光学重点实验室，重庆，中国 c 上海理工大学，光电与计算机工程学院，光学仪器与系统教育部工程研究中心，上海市现代光学系统重点实验室，上海，中国 d 中国空间技术研究院（西安），空间微波国家重点实验室，陕西省西安市 e 上海量子科学研究中心，上海，中国 f 重庆市脑与智能研究院，广阳湾实验室，重庆，中国
fei Xia
使用图形本地化网络进行视觉导航的行为方法。RSS 2019。 [28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。 2019年Rebomb的最佳纸张奖。 [29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。 自然通讯。 [30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。 理解gans：LQG设置。 [31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。 NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。 NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。RSS 2019。[28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。2019年Rebomb的最佳纸张奖。[29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。自然通讯。[30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。理解gans：LQG设置。[31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。NIPS 2017。[32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。生物信息学，2017年。[33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。基因组研究第27卷2017年。[34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。ISIT 2016。[35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。通过潜在空间分解进行复合形状建模。ICCV 2019。ICCV 2019。
利用 ReMOT 控制对中华按蚊进行高效基因编辑 杨小林 1+ ，凌霞 1+ ，孙泉 2+ ，邱频频 1 ，项凯 1 ，
利用 ReMOT 控制实现中华按蚊的高效基因编辑 杨晓林 1+、凌霞 1+、孙泉 2+、邱品品 1、项凯 1、洪俊峰 1、何树林 1、陈杰 3、丁鑫 3、胡海 3、何正波 1、周曹 1*、陈斌 1*、乔梁 1* 1 重庆师范大学生命科学学院昆虫与分子生物学研究所，重庆市媒介昆虫重点实验室，重庆 401331。 2 重庆市巡检生命科技有限公司，重庆 400700。 3 西南大学资源昆虫国家重点实验室，重庆 400715 论文标题：中华按蚊的 ReMOT 控制 + 同等贡献。 * 通讯作者。电子邮箱：qiaoliangswu@163.com; zhouc@cqnu.edu.cn; bin.chen@cqnu.edu.cn 摘要：CRISPR/Cas9 基因编辑为揭示蚊子发育和蚊媒疾病传播的分子机制以及探索遗传控制策略提供了一种有效的方法。然而，将 Cas9