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通过社交媒体和变压器模型了解躁郁症：挑战和见解
通过社交媒体和变形金刚模型了解躁郁症：挑战和见解葡萄etsrivastava*，Lokesh Boggavarapu*，Anthony Shin*，Anthony Shin*，Avisek Datta，Yingda Lu，runa bhaumik **伊利诺伊州芝加哥**伊利诺伊州芝加哥大学的同等贡献者**相应的社交媒体* （BD）仍然显着未充满意。复杂性是由与抑郁和焦虑相关的语言模式的重叠产生的，使准确的识别挑战。本研究旨在基准在Reddit帖子上训练的各种变压器模型的性能，以将BD与其他心理健康状况区分开。使用高性能生成AI模型（GPT-4O）作为基准，分析表明某些开放小型模型（ex。MISTRAL，LLAMA）在捕获与BD相关的微妙语言线索方面表现出色，以高精度和召回率达到高达0.86的F1得分。但是，BD经常被错误分类为抑郁症（23％–51％），正常（2％–41％）和焦虑症（1％–7％），强调了对改进方法的需求。该研究强调了特定于域数据的重要性以及更细微的模型以增强BD检测准确性，为更有效的心理健康监测和及时干预铺平了道路。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
评论文章通过在撒哈拉以南非洲的锻炼转化教育Wami-amadi Chisom Faith 1 *，Otto，B。J 1，Victor，P。D 2 1 Departme 原始研究文章的药房分子对接研究研究了一些新型单苯乙烯针对一氧化氮合酶的抗抑郁药的衍生物 电动汽车转换
审查文章通过在撒哈拉以南非洲锻炼转化教育的文章Wami-Amadi Chisom Faith 1 *，Otto，B。J 1，Victor，Victor，P。D 2 1人类生理学系，基础医学科学学院，医学科学学院，Rivers State State State State State State State State State University，Nkpolu- Oroworukwo，Nkpolu- Oroworukwo，医学院尼日利亚港口哈科特港的河流大学科学大学科学：https：//doi.org/10.36348/jaspe.2025.v08i02.001 |收到：24.01.2025 |接受：01.03.2025 |发表：04.03.2025 *通讯作者：Wami-Amadi Chisom信仰人类生理学系，基础医学科学学院，医学院医学院，河流州立大学，Nkpolu-Oroworukwo，尼日利亚港口哈科特港，
在转化生长因子-β抑制剂的计算机研究中
转化生长因子β（TGF-β）在肾小管和肾小球上皮细胞中引发上皮间质转变（EMT），从而通过与TGF-β的相互作用在TGF-β中相互作用，导致细胞外基质的过量产生和沉积在TGF-β型号中的作用。 II型（TβRII）。EMT有助于间质肾纤维化的发病机理，肾纤维化是终末期肾脏疾病的标志。这项研究旨在鉴定Angulata活跃分数中的生物活性化合物，并评估其抑制TGF-β活性及其作为候选药物的潜力的能力。使用气相色谱 - 质谱法（GC-MS）分析了Angulata活性分数中的活性成分。从PubChem数据库中获得生物活性化合物结构，而蛋白质靶标TβRI和TβRII从蛋白质数据库（PDB）中获取。使用PYRX 0.8和Discovery Studio进行了分子对接分析。Swissadme用于评估配体性质和药物液化。鉴定出三种主动活性化合物，即棕榈酸，campsterol和Stigmasterol。在计算机研究中表明，在TβRI和棕榈酸，camp醇，柱头固醇和SB431542之间存在强键，分别为-5.7，-10，-9.4和-10.9 kcal/mol，结合能值分别为-5.7，-10，-9.4。同样，它们与TβRII强烈结合，结合能值分别为-5.2，-7.1，-7.5和-6.1 kcal/mol。所有化合物都符合Lipinski的药物标准。在已识别的活性化合物中，campesterol对TβRI的亲和力最高，而柱头固醇对TβRII的亲和力很强。这些发现表明，这三种化合物具有候选药物的潜力。关键字：糖尿病性肾病，转化生长因子β，TGF-β抑制剂，Physalis angulata
对甲基甲基蛋白抗甲氧西林和甲氧西林敏感的金黄色葡萄球菌ST398菌株的基因组分析
摘要：多氯联苯（PCB）引起重大健康和生态障碍，是持续的有机污染物，但仍在世界各地恢复。微生物PCB生物转化是一种用于污染的有前途的技术，但所涉及的分子机制仍然被误解。木质氨基利因酶被怀疑参与许多PCB转化，但它们的评估仍然很少。为了进一步清单微生物通过其木氨基利性酶转化PCB的能力，我们研究了氧化酶和过氧化物酶在从历史悠久的PCB污染位点分离的一组微生物中的作用。Among 29 isolated fungi and 17 bacteria, this work reports for the first time the PCB-transforming capabilities from fungi affiliated to Didymella , Dothiora , Ilyonectria , Naganishia , Rhodoturula , Solicoccozyma , Thelebolus and Truncatella genera and bacteria affiliated to Peribacillus frigotolerans ,壁画peribacillus，macillus mycoides，蜡状芽孢杆菌，丰尼芽孢杆菌，伪刺杆菌，假单胞菌冠状动脉法，埃尔维尼亚蚜虫和se肉杆菌静脉。以相同的方式，这是对Dothiora maculans Specie和cladosporium属的真菌分离株的第一份报告，分别显示了氧化酶（推定的漆酶）和过氧化物酶活性，在PCBS的存在下（分别超过4倍和20圈），可增强。基于这些结果，怀疑观察到的活动参与PCB转换。
GMG变革能量V2
截至2024年11月14日，Graphene Manufacturing Group Ltd.（“ GMG”或“ Company”）中包含的信息已编制，并包含与公司的业务，运营和资产有关的信息。本演示文稿仅用于您的信息，不得全部或部分地以任何形式或转发或进一步传播给任何其他人。全部或部分的任何转发，分布或复制都是未经授权的。本演示文稿中包含的信息和意见（a）从本地日期提供，并且可能会发生变化，（b）并不要求包含潜在方可能希望的所有信息，或者可能需要完全准确地评估公司投资所必需的所有信息，并且（c）不希望向投资者或投资者提供建议，并不希望投资或投资对任何投资者进行投资，而对任何投资者进行了对象，而这些账目或对账目进行了对象。在所有情况下，感兴趣的各方均应对GMG的投资优点和风险进行自己的调查和分析，并满足于所提供的任何信息和数据的准确性，可靠性和完整性。对本文所述的证券的投资是投机性的，并且涉及潜在投资者应考虑的许多风险。本演讲不构成出售公司在任何司法管辖区的任何证券的提议。Prospective investors should carefully consider the risk factors described under “Risk Factors” set out in the annual information form of the Company dated October 3, 2024 (the “AIF”) and in the annual management's discussion and analysis of the Company for the years ended June 30, 2024 and 2023, available on the Company's profile at www.sedarplus.ca, and other continuous disclosure documents, before investing in the Company.
电弧炉（EAF）转换
绿化免责声明：本文档中介绍的预计的碳排放减少是基于从旧数据中得出的计算。这些预测利用国际标准和基准进行电弧钢制造（EAF）及相关过程。虽然已竭尽全力确保准确性，但这些计算可能无法完全反映最新的技术进步，操作变化或实时排放数据。碳排放的实际减少可能会根据特定地点的因素，新的创新和不断发展的行业实践而有所不同。此信息不应被解释为对未来环境绩效或可持续性结果的确定保证。
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4/4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
从映射到监视：AI如何改变土地管理
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