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braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
人机协作 2030-2040
关于本文档 奇点团队的成员完成了这一集体战略研究项目，这是完成美国陆军战争学院 (USAWC) 战略研究硕士课程的先决条件之一。本报告的研究、分析和制作于 2022 年 10 月至 2023 年 4 月作为 2023 学年陆军未来研讨会的一部分进行。 要求 本报告基于可用的开源信息和对主题专家的采访，回答了美国陆军未来司令部指挥官詹姆斯·E·雷尼将军提出的一个战略问题。 到 2040 年，在人机协作的整个过程中，哪些可能的应用 1 在技术上可行、在军事上相关且在道德上可接受 3 ？
生成的AI礼物-Tecnozero
生成的AI有可能在与恶意演员的战斗中对安全专业人员至关重要。生成的AI提供了自动化的上下文感知建议，用于事件分析，并有助于从代码生成到违规预测的一切。LLM和变压器档案的潜在作用增强了模型理解和生成相关交互的能力，赋予安全专家能够导航并有效地应对网络安全的动态挑战。这就是为什么Sentinelone（具有奇异平台（该行业）的首个AI驱动网络安全平台的奇异性平台 - 继续以紫色AI（创新的生成AI安全助理）统一，简化和加速SECOPS的AI指控。
斯诺马斯白皮书：黑洞的量子方面和时空的出现
上述这些研究线索有两个共同特点：过去十年来进展显著加速，以及与量子信息科学和量子多体物理学之间的联系日益深入和核心。这些进展令人欣慰，但仍有许多未解之谜。边界系统中典型状态的本体对偶是什么？这与引发这些发展的防火墙悖论 [ 34 ] 有何关系？黑洞奇点的本质是什么？它在这一思想圈中扮演什么角色？这些想法如何超越 AdS 时空，尤其是延伸到类似于我们世界的宇宙学？黑洞各个微观状态的本体解释是什么？是否有可能在实验室中构建模型系统，让我们能够通过实验深入了解其中的一些问题？
2023年2月17日，星期五
随着AI时代的发展，并主导了商业与技术领域；尽管反对者通过预测奇异性的出现来提倡世界末日的世界日，但AI的善良，并且都有多个应用程序，以引入我们在企业和个人领域做出决策的新变化。传统上，人类的决定在很大程度上基于直觉，肠道和历史数据……在算法经济时代，我们的几项业务决策将由算法采取。算法是个性化，精心策划和消耗的算法，用于我们自己的决策。利用AI，模仿人脑的能力以及随之而来的感知，理解和行为的能力将大大提高，这将导致业务决策的出现@Scale和在企业层面出现新剧本。
霍金辐射的熵
在这篇评论中，我们讨论了黑洞信息悖论方面的一些最新进展。在深入研究之前，让我们先讨论一下总体动机。研究量子引力的主要动机之一是了解宇宙的最初时刻，我们预计量子效应占主导地位。在寻找这一理论时，最好考虑更简单的问题。一个更简单的问题涉及黑洞。它们的内部也包含一个奇点。这是一个各向异性的大挤压奇点，但这也是量子引力必不可少的情况，因此很难分析。然而，黑洞为我们提供了从外部研究它们的机会。这更简单，因为远离黑洞我们可以忽略引力的影响，我们可以想象提出尖锐的问题，从远处探测黑洞。这些问题之一将成为这篇评论的主题。我们希望，通过研究这些问题，我们最终能够理解黑洞奇点，并为大爆炸吸取一些教训，但我们不会在这里这样做。70 年代对黑洞的研究表明，黑洞表现为热物体。它们的温度会导致霍金辐射。它们还具有由视界面积决定的熵。这表明，从外部的角度来看，它们可以被视为一个普通的量子系统。霍金通过我们现在所知的“霍金信息悖论”反对这一想法。他认为黑洞会破坏量子信息，而宇宙的冯·诺依曼熵会因黑洞形成和蒸发的过程而增加。90 年代使用弦理论（一种量子引力理论）的结果为研究非常具体的引力理论的这一问题提供了一些精确的方法。这些结果强烈表明信息确实会出现。然而，目前的理解需要量子系统具有某些对偶性，而时空的几何形状并不明显。在过去的 15 年中，人们对引力系统的冯·诺依曼熵有了更好的理解。熵的计算也涉及表面面积，但表面不是视界。它是一个使广义熵最小化的曲面。这个公式几乎和黑洞熵的贝肯斯坦公式一样简单 [1,2]。最近，该公式被应用于黑洞信息问题，提供了一种计算霍金辐射熵的新方法 [3,4]。最终结果与霍金的结果不同，但与幺正演化一致。细粒度熵公式的第一个版本由 Ryu 和 Takayanagi [5] 发现。随后，许多作者对其进行了改进和推广 [3,4,6–11]。最初，Ryu-Takayanagi公式被提出来计算反德西特时空中的全息纠缠熵，但目前对这个公式的理解更为普遍。它既不需要全息术，也不需要纠缠，也不需要反德西特时空。相反，它是与引力耦合的量子系统的细粒度熵的通用公式。
模拟理论教学大纲 - 春季 24
更具体地说，我们研究现代模拟论证与笛卡尔、贝克莱等西方哲学家先前的论证之间的关系。我们通过探索模拟假设的 NPC 版本和 RPG 版本之间的分歧，探索意识、人工智能和现代多人游戏的边缘。我们探索虚拟现实和脑机接口等现代技术的发展，并探索这些技术如何发展成为理论模拟点、一种特定的技术奇点和一般的技术奇点及其潜在影响的哲学、道德和财务影响。我们研究如何构建我们自己的模拟可能会让我们陷入尴尬的道德境地，包括在硅或其他基质中意识的觉醒，以及作为模拟器或模拟中的伦理问题。
黑洞信息悖论的最新进展
读到这里，读者可能会抱怨，如果引力中的量子效应只在黑洞奇点附近才重要，那么对于生活在黑洞外进行实验的观察者来说，它们可能没有任何意义。然而，斯蒂芬·霍金在 1974 年宣布了他的研究结果 [7, 8]，震惊了物理学界。他发现，黑洞视界附近的量子效应会导致事件视界的半径不断减小并最终消失。正如我们上面提到的，黑洞的视界半径是宏观尺寸（对于质量等于地球质量的黑洞，视界半径为 9 毫米，对于质量等于太阳质量的黑洞，视界半径为 3 千米），我们完全理解这些宏观长度尺度上的物理定律。这就是为什么霍金的结果对事件视界的确切性质不敏感。
