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ASX列出的Adisyn在DeepSeek的崛起中看到了机会，而不是威胁
DeepSeek的出现，这是一个由软件驱动的AI平台与Chatgpt，Google Gemini和Microsoft Copilot竞争的，强调了对高性能计算（HPC）芯片的需求不断增长。作为生成AI模型繁殖，它们正在推动半导体行业的快速发展。对于基于石墨烯的互连技术的领导者Adisyn（ASX：AI1），这不是一个挑战，而是一个巨大的机会。凯文·克罗夫顿（Kevin Crofton）是加入Adisyn董事会的半导体行业资深人士，他强调了AI对芯片制造领域的变革潜力。“ DeepSeek及其同龄人正在以惊人的速度推动AI革命，” Crofton说。“这对我们来说不是竞争 - 它是催化剂。AI模型越高，对HPC芯片的需求就越大，该芯片的需求越快，效率更高且能够处理大量数据负载。这就是Adisyn的技术会发光的地方。” AI Revolution的刺激性要求像DeepSeek这样的先进芯片生成的AI平台依赖GPU来训练和运行越来越复杂的模型。AI活动中的这种激增给半导体行业带来了前所未有的压力，可以以更高的速度，效率和可扩展性提供芯片。“ AI软件只能在硬件允许的范围内推进，” Crofton指出。“对于半导体行业，信息很明确：今天的筹码不足以满足明天的AI需求。这就是为什么行业必须拥抱新材料和建筑以保持步伐的原因。”由ADISYN基于石墨烯的互连由其子公司2d Generation开发，旨在应对这一挑战。通过更换传统的铜互连，这些铜互连已达到其可伸缩性限制，而石墨烯是一种以其无与伦比的电导率，散热和强度而闻名的材料 - adisyn正在为该行业树立新的基准。摩尔法律阿迪森（Adisyn）的石墨烯创新的突破涉及维护摩尔定律的一个关键障碍，这一原则每两年翻倍一次。随着铜的努力实现所需的微型化和性能增长，Adisyn的专有原子层沉积（ALD）过程将石墨烯集成到现有的芯片制造过程中，使制造商能够实现显着的性能改进而无需大修生产线。“石墨烯相互连接通过克服铜的物理和热限制，为前进提供了清晰的路径，”克罗夫顿说。“使用我们的解决方案，我们不仅会更快地制作芯片；我们正在授权该行业保持其历史性的创新速度。” DeepSeek：Adisyn愿景的催化剂
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。
chatgpt O1 vs. DeepSeek-r1
简介：采用高级推理模型，例如Chatgpt O1和DeepSeek-R1，代表了临床决策支持的重要一步，尤其是在儿科中。Chatgpt O1采用“经过思考的推理”（COT）来增强结构性解决问题，而DeepSeek-R1通过强化学习引入自我反思能力。本研究旨在评估使用MEDQA数据集中这些模型在儿科场景中这些模型的诊断准确性和临床实用性。材料和方法：将MEDQA数据集中的500个多项选择儿科问题提交给Chatgpt O1和DeepSeek-R1。每个问题都包含四个或更多选项，并带有一个正确的答案。在均匀条件下评估了模型，其性能指标在内，包括准确性，Cohen's Kappa以及用于评估一致性和统计显着性的卡方检验。的响应以确定模型在解决临床问题时的有效性。结果：Chatgpt O1达到了92.8％的诊断精度，大大优于DeepSeek-R1，得分为87.0％（P <0。00001）。Chatgpt O1使用的COT推理技术允许更结构化和可靠的响应，从而降低了错误的风险。相反，DeepSeek-r1虽然精确略低，但由于其开源性质和新兴的自我反射能力，表现出了出色的可访问性和适应性。Cohen的Kappa（K = 0.20）表示模型之间的一致性较低，反映了它们的独特推理策略。结论：这项研究强调了Chatgpt O1在提供准确且连贯的临床推理方面的优势，使其非常适合关键的儿科场景。DeepSeek-r1具有其灵活性和可访问性，仍然是资源有限设置中的宝贵工具。将这些模型结合在整体系统中可以利用其互补优势，从而在各种临床环境下优化决策支持。有必要进行进一步的研究，以探索其整合到多学科护理团队中，并在现实世界中的临床环境中进行应用。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
首先寻求君王和他的品格 彼得后书 1:2-7
先寻求国王和他的品格 彼得后书 1:2-7；哥林多前书 6:9-11；罗马书 8:29 我向你们大家问好。今天是一起敬拜的时间。如果您是今天的访客，我们很高兴有您。如果您不是这间教堂的常客，那么您会听到 2025 年的主题，即先寻求王国，其中包括先寻求国王。当我们先寻求国王时，我们会在祷告中寻求他。我们也寻求他的品格、他的虔诚。所以这就是我们今天的主题。在某种程度上，我们将看看整本圣经，以及整本圣经对虔诚品格、圣洁品格、美德的看法，如果你愿意的话，人们寻求这些，有时不寻求这些。但如果我们先寻求王国，那就是我们今年的主题。我们要先寻求国王。我们将探讨世俗的概念，文化中的概念，你们中的许多人可能在某种程度上接受了这些概念，这些概念与圣经不符。我们要看看圣经是如何说像上帝的。这是虔诚品格的本质。我换一种说法。15、18 年前，很多基督徒戴着双面手镯，上面写着 WWJD（耶稣会怎么做？），有些人非常迷恋，也有很多人嘲笑它。他们说，这是幼稚的，是道德主义的。我想说，我认为它比那些批评者承认的要真实得多。但我会稍微调整一下。Suede 可能是 WIGL“摆动”。上帝是什么样的？如果我们知道上帝是什么样的，那么我们就会知道寻求主和寻求他的品格意味着什么。所以，当我从彼得后书第一章、哥林多前书第六章和罗马书第八章的三段经文中读出神的话语时，请听我说。我们实际上是在服务整本圣经，神的话语。愿恩惠、平安因你们认识神和我们主耶稣多多地加给你们。神的神能已将一切关乎生命和虔敬的事赐给我们，皆因我们认识那用自己荣耀和美德召我们的主。这个词意味着道德美德，他通过道德美德赐予我们宝贵而极大的应许，以便我们借着这些应许可以成为神性的参与者，脱离世上从情欲来的败坏。正因为如此，你们要尽一切努力，以美德补充你们的信心，以美德补充你们的知识，以知识补充你们的节制，以节制补充你们的坚定，以坚定补充你们的虔敬，以虔敬补充你们的弟兄之情，以弟兄之情补充你们的爱。保罗呼吁我们放下罪恶，说，你们岂不知不义的人不能承受神的国吗？无论是淫乱的人、拜偶像的人、通奸的人、受辱骂的人、骗子的人，都不能承受神的国。你们中间也有人从前是这样。但你们已经洗净了，已经成圣了。保罗为我们展示了将来的景象，以及我们一生的走向。他说，即使是现在，神预先所知道的人，他也预定他们效法他儿子的模样，使他儿子在许多弟兄中作长子。这就是你和我。让我们祈祷一下。主啊，请赐予我们不仅能听的耳朵，还要赐予我们渴望寻求你的道德美德，认识你，知道你是什么样的人，分享你的神圣本质，你美丽的
COVID-19 疫苗接种与互联网信息搜索行为之间的关联：全国横断面研究
Background: The COVID-19 pandemic, declared in March 2020, profoundly affected global health, societal, and economic frameworks. Vaccination became a crucial tactic in combating the virus. Simultaneously, the pandemic likely underscored the internet's role as a vital resource for seeking health information. The proliferation of misinformation on social media was observed, potentially influencing vaccination decisions and timing. Objective: This study aimed to explore the relationship between COVID-19 vaccination rates, including the timing of vaccination, and reliance on internet-based information sources in Japan. Methods: Using a cross-sectional study design using a subset of panel data, this nationwide survey was conducted in 7 waves. A total of 10,000 participants were randomly selected through an internet survey firm, narrowing down to 8724 after applying inclusion and exclusion criteria. The primary outcome was the COVID-19 vaccination date, divided into vaccinated versus unvaccinated and early versus late vaccination groups. The main exposure variable was the use of internet-based information sources. Control variables included gender, family structure, education level, employment status, household income, eligibility for priority COVID-19 vaccination due to pre-existing medical conditions, and a health literacy scale score. Two regression analyses using generalized estimating equations accounted for prefecture-specific correlations, focusing on vaccination status and timing. In addition, chi-square tests assessed the relationship between each information source and vaccination rates. Results: Representing a cross-section of the Japanese population, the regression analysis found a significant association between internet information seeking and higher vaccination rates (adjusted odds ratio [aOR] 1.42 for those younger than 65 years; aOR 1.66 for those aged 65 years and older). However, no significant link was found regarding vaccination timing. Chi-square tests showed positive associations with vaccination for television, government web pages, and web news, whereas blogs and some social networking sites were negatively correlated. Conclusions: Internet-based information seeking is positively linked to COVID-19 vaccination rates in Japan, underscoring the significant influence of online information on public health decisions. Nonetheless, certain online information sources, including blogs and some social networks, negatively affected vaccination rates, warranting caution in their use and recognition. The study highlights the critical role of credible online sources in public health communication and the challenge of combating
mi Cancer Seektm -AccessData.fda.gov
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分布式NASH平衡寻求超过时变的定向通信网络
摘要 - 本文提出了一种分布式算法，以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡，并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法，而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下，我们建立了新的结果，该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数，而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合，并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
美国更新先进芯片出口管制旨在......
美国商务部工业和安全局 (BIS) 于 12 月 2 日宣布更新出口管制，限制中国获取先进半导体和半导体制造设备，以减缓中国军事现代化和使用侵犯人权的先进技术。这些规则是拜登政府三年来的第三次重大更新，预计将成为政府更迭前的最后一次更新。规则的主要更新包括禁止销售 24 种制造设备和 3 种软件工具，此外还将 140 家中国公司列入实体名单。更新后的管制措施弥补了 2022 年 10 月和 2023 年 10 月出口管制方案中的漏洞，包括通过限制高带宽内存 (HBM) 芯片出口来解决范围上的漏洞，并通过应用外国直接产品规则 (FDPR) 防止规避出口管制。FDPR 允许美国禁止外国制造商使用美国技术，迫使其他国家事实上遵守美国的出口管制战略。大部分新措施将于12月31日生效。公告的主要细节包括：