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真实神经元网络中的几何尺度律
我们研究了果蝇在不同发育阶段的突触分辨率连接组，揭示了神经元连接概率相对于空间距离的一致缩放定律。这种幂律行为与之前在粗粒度脑网络中观察到的指数距离规则有显著不同。我们证明几何缩放定律具有功能意义，与信息通信的最大熵和平衡整合与分离的功能临界性相一致。扰乱经验概率模型的参数或其类型会导致这些有利特性的丧失。此外，我们推导出一个明确的神经元连接定量预测因子，仅结合神经元间距离和神经元的进出度。我们的研究结果建立了大脑几何和拓扑结构之间的直接联系，有助于理解大脑如何在其有限空间内最佳地运作。
评估cajanus cajan和Vigna subterranea
摘要：本文的目的是评估并介绍从Cajanus Cajan（C。Cajan）和Vigna Subterranean（V.Subterranea）贝壳中获得的水和甲醇提取物的缩放抑制，并使用适当的标准技术从NSUKKA，NSUKKA，NIGERIA收集。定量植物化学分析（以mg/100g表示）揭示了C. cajan的二次代谢产物：类黄酮（2226.50±47.35），酚类（6294.65±117.35），皂苷（2.53±0.15），Alkalins（2.53±0.15），Alkaliacy（587）。 （0.77±0.02），萜类（989.87±26.72）和单宁（176.49±13.18）。同样，V。Subterranean展示了；类黄酮（2226.50±47.35），酚类（6400.11±65.22），皂苷（1.79±0.4），生物碱（114.22±17.64），类固醇（0.46±0.06），0.46±0.06），0.46±0.06，Terpenoids（Terpenoids） （58.18±1.12）。GC-MS分析C. cajan和V. supterranean提取物均显示了不同化合物的14个峰，其中包括； phenol, methylphenol, dimethylphenol, 2-furaldehyde, 2- hydroxymethifuran, levoglucosan, 4-mehtylguaiacol, vinylphenol, 4-vinylguaiacol, eugenol, vanillin, isoeugenol, 4- allyl-2-6dimethoxphenol and dimethylbenzene.此外，FT-IR光谱还鉴定出在3438和3430处的O-H（酚类），CH 2在2923和2884时拉伸脂肪族，以及C = C在两种提取物中都在1635和1643中不饱和。GC-MS，FT-IR和植物化学研究的结果共同表明，这些提取物含有环保成分，尤其是更高浓度的酚类和泡沫剂。这支持C. Cajan和V. Subterranean作为候选人的潜力，以部署为环保量表抑制剂。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i10.13许可证：cc-by-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章均为开放式访问文章，并且可以免费下载，复制，重新分配，reperstribute，repost，repost，reotost，translate和read。版权策略：©2024。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文列为：Orjiocha，S。I; Ibezim-Ezeani，M。U； Obi，C。（2024）。评估Cajanus cajan和Vigna地下壳提取物中抑制化合物的缩放缩放抑制化合物用于工业利用。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 28（10）3047-3056日期：收到：2024年7月30日；修订：2024年8月29日；接受：2024年9月21日发表：2024年10月5日关键字：比例；抑制剂；酚类；发泡剂；提取物产业面临着巨大的挑战，该管道堵塞是由管墙上的规模持续积累引起的。 这种生长是由于流体流体中溶解的钙和镁盐的存在而引起的。 这些阻塞导致管道中的各种问题，包括管道腐蚀攻击，流体减少SCI。环境。管理。28（10）3047-3056日期：收到：2024年7月30日；修订：2024年8月29日；接受：2024年9月21日发表：2024年10月5日关键字：比例；抑制剂；酚类；发泡剂；提取物产业面临着巨大的挑战，该管道堵塞是由管墙上的规模持续积累引起的。这种生长是由于流体流体中溶解的钙和镁盐的存在而引起的。这些阻塞导致管道中的各种问题，包括管道腐蚀攻击，流体减少
提高全球竞争力和自力更生能力
国内 OEM 销售 汽车零部件行业对 OEM 的销售额预计将从 2024 年的 620 亿美元增长到 2030 年的 890 亿美元。随着消费者收入的增加和城市化推动对乘用车 (PV) 和轻型商用车 (LCV) 的需求，新车销量强劲增长为这一增长提供了支撑。3 电动汽车 (EV) 等替代动力系统的出现将进一步刺激对专用零部件的需求。此外，汽车软件和电子产品的进步将在增强车辆功能方面发挥关键作用，预计将向区域电气/电子 (E/E) 架构转变。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
扩展农业创新
对将研究变成可行的解决方案的前景很感兴趣，我接受了综合专家的职位，并成为扩展工作组的成员。我相信我的个人资料对招聘团队感兴趣，因为我在研究和项目管理方面的背景以及大量的沟通和培训。我在阿伯米·卡拉维（Abomey-Calavi）的IITA校园的办公室成为了我了解和改善项目过程的使命。COVID-19大流行的发作将这段学习期延长了两年，揭示了重大挑战。我们缺乏集中的技术列表，透明的验证系统，并且至关重要的是，这一观点引起了我们预期的观众的共鸣。意识到我们还没有实现目标，我提出了一种新的方法。我的想法最初遇到了抵抗，但是团队主要资金伙伴的访问改变了一切。他认可了我的愿景，这使我继续持续一个任期。
二十年能源效率扩展研究与开发路线图
本作品是作为美国政府机构赞助工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构、其任何雇员、其任何承包商、分包商或其雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用的结果做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构、其承包商或分包商的观点和意见。
将投资扩展到新西兰的自然相关项目
Ernst＆Young Limited新西兰（EY）（EY）根据EY和MFE之间的协议为环境部（MFE）目的准备了本报告。EY团队没有代表或满足任何其他人或实体的需求，因此该方法可能不适合其他实体使用。因此，EY团队根据其对附件报告的使用明确违反任何其他人或实体的义务。任何其他人或实体都必须出于所有目的执行自己的尽职调查查询和程序。
数字核酸记忆：新型P11453.1 DNA折纸的脚手架的缩放ssDNA合成
数字核酸记忆（DNAM）利用DNA的非挥发性，长期数据存储的DNA的特殊信息密度，稳定性和能源效率，非常适合档案目的。通过使用DNA折纸，DNAN创建了一个信息矩阵，其中荧光单链DNA（SSDNA）链结合以表示二进制1和0，从而革新了数据存储和读取的方式。使DNAM适用于广泛使用，开发了提高SSDNA PSCAF生产的有效方法是必不可少的。
在人工智能时代将缩放到1,000层3D NAND -MEDISEROMER
3D NAND垂直堆栈缩放缩放量主要是在膜沉积和蚀刻方面引起的挑战，这与设备通过功能尺寸减小进行缩放不同。与图案，隔离并连接垂直集成的3D存储器设备，需要难以高纵横比（HAR）蚀刻。通常将孔或沟槽的纵横比定义为深度与孔或沟槽宽度的比率。3D NAND制造中的关键过程包括替代堆栈膜沉积，高纵横比蚀刻和文字线金属化。找到位密度，读写速度，功率，可靠性和成本之间的平衡对于应用至关重要。当我们在结构中添加更多层，并且还有额外的资本支出，随着层的数量增加，增加更多的存储容量变得越来越昂贵。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1