XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRecurrent
通过任务组织复发网络动态 -
生物系统面临需要持续学习的动态环境。尚不清楚这些系统如何平衡学习和鲁棒性的灵活性之间的张力。在没有灾难性干扰的情况下，持续学习也是机器学习中的一个具有挑战性的问题。在这里，我们制定了一种新颖的学习规则，旨在最大程度地减少经常性网络中依次学习的任务之间的干扰。我们的学习规则保留了用于以前学习的任务的活动定义子空间内的网络动态。它鼓励与新任务相关的动态，这些动态可能会探索正交子空间，并允许在可能的情况下重复使用先前建立的动力学主题。采用神经科学中使用的一组任务，我们证明了我们的方法成功消除了灾难性的干扰，并比以前的持续学习算法提供了实质性的改进。使用动力学系统分析，我们表明使用我们的方法训练的网络可以重复使用相似任务的类似动态结构。共享计算的这种可能性允许在顺序训练期间更快地学习。最后，我们确定在依次训练任务与同时训练任务时出现的组织差异。
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
学习多
许多认知问题可以分解为一系列由大脑依次解决的子问题。解决子问题时，需要神经元存储相关的中间结果并传播到下一个子问题，直到完成总体目标为止。我们将在这里考虑视觉任务，可以将其分解为元素视觉操作序列。实验证据表明，元素操作的中间结果存储在工作记忆中，以增强视觉皮层的神经活动。然后可以使用增强活动的重点，以使其可供行动采取行动。危险的主要问题是，在增强学习环境中，元素操作及其测序如何在仅经过奖励训练的神经网络中出现。我们在这里提出了一种新的经常性神经网络体系结构，该架构可以学习需要应用连续的Elemental操作的复合视觉任务。具体来说，我们选择了三个任务，这些任务可用于猴子视觉皮层的电生理记录。为了训练网络，我们使用了重新学习，这是一种具有生物学上合理的四因素HEBBIAN学习规则，该规则在时空上都是本地的。我们报告说，网络学习元素操作，例如轮廓组和视觉搜索，并执行操作序列，仅基于视觉刺激的字符和任务的奖励结构。在子例程之间需要交换所需的相关信息是增强活动的重点，并传递到了随后的子例程。完成训练后，与无关的图像项目引起的神经网络单位的活性要强，就像在猴子的视觉皮层中所观察到的那样，猴子求解相同的任务。我们的结果表明，生物学上的学习规则如何在多步视觉任务上训练复发性神经网络。
在经常危机时期的可持续发展
Kevin Adams，Magnus Benzie和Simon Croft。 2021。 “气候变化，贸易和全球粮食安全：对农产品流动中跨界气候风险的全球评估”。 斯德哥尔摩：斯德哥尔摩环境学院。Kevin Adams，Magnus Benzie和Simon Croft。2021。“气候变化，贸易和全球粮食安全：对农产品流动中跨界气候风险的全球评估”。斯德哥尔摩：斯德哥尔摩环境学院。
微生物群和复发性妊娠损失（RPL）
摘要：复发性妊娠丧失（RPL）影响1-2％的女性，其触发因素尚不清楚。几项研究表明，阴道，子宫内膜和肠道菌群可能在RPL中起作用。局部菌群中乳酸乳杆菌的数量减少与局部（阴道和子宫内膜）炎症反应和免疫细胞激活的增加有关，从而导致妊娠丧失。炎症反应可能是由革兰氏阴性细菌，脂多糖（LPS），病毒感染，霉菌病或亚型（肿瘤生长）触发的。由微生物群产生的细菌结构和代谢产物可能参与免疫细胞调节，并可能负责免疫细胞活化和分子模仿。肠道微生物群代谢产物可能会增加循环促炎性淋巴细胞的量，进而将其迁移到阴道或子宫内膜组织中。局部促炎性TH1和TH17亚群，局部Treg和耐受性NK细胞的减少对妊娠丧失的增加负责。局部微生物群可以调节局部炎症反应，从而增加妊娠成功。分析局部和肠道微生物群可能需要表征某些RPL患者。尽管尚未证明口服益生菌可以改变阴道或子宫内膜微生物群，但其产生的代谢产物可能使患者受益。乳酸乳杆菌将移植到阴道中可能会增强所需的免疫耐受性反应，以达到正常的妊娠。尚未充分研究激素刺激和孕激素对妊娠早期妊娠对菌群的影响，在该领域需要进行更多的研究。精心设计的临床试验需要确定RPL中微生物群调制的益处。
用于引导多注意分类的循环网络
近年来，基于注意机制的图像分类越来越受欢迎。最先进的基于注意机制的分类方法通常需要大量的训练集，并且假设图像的标签仅取决于图像中的单个对象（即感兴趣区域）。然而，在许多实际应用中（例如医学成像），收集大型训练集的成本非常高。此外，每张图像的标签通常由多个感兴趣区域（ROI）共同确定。幸运的是，对于这类应用，通常可以收集每张训练图像中 ROI 的位置。在本文中，我们研究了引导式多注意分类问题，其目标是在（1）样本量小和（2）每张图像有多个 ROI 的双重约束下实现高精度。我们提出了一个用于多注意分类的模型，称为引导式注意循环网络（GARN）。与现有的基于注意力机制的方法不同，GARN 利用了多个 ROI 的引导信息，因此即使样本量较小，也能很好地发挥作用。对三种不同视觉任务的实证研究表明，我们的引导注意力方法可以有效提升多注意力图像分类的模型性能。
对复发性植入失败的病理生理学的综述
新泽西州的伊维尔马，新泽西州晒太阳；宾夕法尼亚州费城的B托马斯·杰斐逊大学； c西班牙马德里IVI RMA马德里免疫学系； D IVI基金会，西班牙瓦伦西亚La Fe卫生研究所； E哥伦比亚大学生育中心，纽约，纽约； F哥伦比亚大学欧文医学中心/纽约纽约的纽约长老会医院；俄亥俄州克利夫兰的G克利夫兰诊所生育中心； h妇产科生殖内分泌学和不育科，I妇产科，I妇产科，妇产科，伊拉斯mc MC - 苏菲亚儿童医院，索菲亚儿童医院，荷兰鹿特丹大学医学中心；和J JALE医学院的妇产科和生殖科学系，康涅狄格州纽黑文
焦虑与复发性心血管事件的关联
这项前瞻性队列研究利用了U-Care心脏病试验的数据。参与者（n = 935，心肌梗塞后）回答了医院的焦虑和抑郁量表（HADS：焦虑量表）和心脏焦虑问卷（CAQ：恐惧，回避和注意力量表）。HADS焦虑反映了生理方面，CAQ恐惧反映了认知和情感方面，CAQ回避反映了行为方面，CAQ的注意力反映了焦虑的认知方面。COX回归用于估计焦虑与复发性重大心脏事件（MACE）之间的风险。在随访期（平均2。9年）中，有124个人（13％）经历了指定的MACE端点。HADS焦虑和CAQ总数都与MACE的风险增加有关[危险比（HR）= 1.52，95％置信区间（CI）：1.15–2.02和HR = 1.30，95％CI：1.04-1.64]。在CAQ子量表中，有支持回避和狼牙棒风险之间的ciation（HR = 1.37，95％CI 1.15-1.64），但没有引起关注和恐惧。
复发性 RhoGAP 基因融合 CLDN18- ARHGAP26 ...
摘要 目的 胃癌基因组研究发现了影响 RHO 信号传导的高度复发性基因组改变，尤其是在弥漫性胃癌 (DGC) 组织学亚型中。这些改变包括导致粘附蛋白 CLDN18 与 RHO 调节剂 ARHGAP26 融合的染色体间翻译。这些融合构建体如何影响 RHO 通路的活性，以及它们对胃癌发展的更广泛影响仍不清楚。在此，我们开发了一个模型，让我们能够研究这种融合蛋白在 DGC 发病机制中的作用，并确定具有这些改变的 DGC 肿瘤的潜在治疗靶点。设计 我们建立了一个转基因小鼠模型，将 LSL-CLDN18-ARHGAP26 融合基因改造到 Col1A1 基因座中，在那里它的表达可以被 Cre 重组酶诱导。利用由此模型生成的类器官，我们评估了其致癌活性以及融合蛋白对 RHOA 通路的生化作用及其在 DGC 发病机制中的下游细胞生物学作用。结果我们证明，在胃类器官中诱导 CLDN18- ARHGAP26 表达会诱导印戒细胞的形成（这是 DGC 的特征），并且当与肿瘤抑制基因 Trp53 的缺失结合时能够协同转化胃细胞。CLDN18-ARHGAP26 促进 RHOA 和下游效应信号传导的激活。从分子上讲，融合促进粘着斑激酶 (FAK) 的激活和 YAP 通路的诱导。FAK 和 YAP/TEAD 抑制的组合可以显著阻断肿瘤生长。结论这些结果表明，CLDN18-ARHGAP26 融合是一种获得功能的 DGC 致癌基因，可导致 RHOA 的激活以及 FAK 和 YAP 信号的激活。这些结果主张进一步评估新兴的 FAK 和 YAP-TEAD 抑制剂对这些致命癌症的作用。