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biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
可调节的红绿色蓝光发射...
微/纳米级激光器遍及整个可见光谱，尤其是红色，绿色和蓝色的光谱，不仅对于各种光学设备，而且在可见的色彩通信，多色荧光感应中以及波长的多重效率上都具有重要的应用。尽管采用了多种方法，片上白光发射，甚至是红色，绿色和蓝色的多色激光器，但仍遇到了微型纳米结构中的巨大挑战。在此，使用化学蒸气沉积方法成功制备了CDS X SE 1-X，CD和ZnS微型Tripod结构。这些微丝脚架的微型发光（μ-PL）光谱和PL映射分别在630、508和460 nm处揭示了各种排放。此外，基于这些组成可调的三脚架的白光排放是通过终端耦合结构系统实现的。此外，从这些微丝脚架的三个腿上清楚地观察到可调激光器的室温模式，低阈值约为48.39μjcm-2，高质量系数为1227.3。基于微脚架的激光器的实现可能为高度集成的光子电路和通信提供了一种创新的方式。
构型步进限制实现了可调手性的近红外发光超分子势噻嗪有机框架
在此报告，报告了从三肽到Achiral网络超分子有机框架（SOF）的手性转移，基于构造式踩踏置构，它不仅显示了高度选择性的可逆性刺耳性转移（还显示出近来的nir nir nir cornir cornir cornir cornir cornir cornir cornir nir nir nir nir nir，Taking advantage of macrocyclic confinement, CB[8] separately encapsulated two kinds of tetracationic bis(phenothiazines) derivatives (G1, G2) at 2:1 stoichiometric to form organic 2D SOFs, efficiently enhancing 12.6 fold NIR luminescence and blueshifted from 705 to 680 nm for G1, and redshifted G2分别为695至710 nm。毫不偶然地，三种肽与两种非毒剂非共价框架（G1/CB [8]或G2/CB [8]）表现出不同的圆二色性信号，其基于不同的结合模式和效果的奇异式旋转模式，并取得了良好的chirition contrirect and y ryflative contrirative trapprAMECTRAMEC，在G2/CB的量度最多46.2倍，量子产率（QY）从0.71％增加到10.29％[8]，显示可逆性的手性转移和在热刺激下可调的NIR荧光。因此，当前的研究已实现了从三肽到SOF的可控手性转移，并增强了可调的NIR荧光的能力，后者成功地应用于热反应性手性手性逻辑门，信息加密和细胞成像中。
项目Tundra最终环境Asessment
可用性：此EA于2023年8月19日在Bismarck Tribune发表《供应通知》后发行了公众审查和评论。DOE收到了关于EA草案的许多评论。由于收到的公共利益和评论的数量增加，DOE准备了作为附录K的评论答复文件，并在EA草案中重新发行了30天的评论期，以允许感兴趣的各方审查评论和答复，以及对EA草案的任何编辑。收到了五封评论，以回应2024年4月的EA草案。这些字母作为附录L中包含在最终EA中，并且在文档的相应部分中进行了适当的更改。其他更改包括较小的编辑以纠正错别字或提高清晰度。更改EA草案的文本，显示了左侧的一条线，以便于比较。
线腕管释放 - 临床确定和指示 - 美国退伍军人事务部
线腕管释放（TCTR）是用于治疗CTS的最小侵入性程序。使用局部麻醉和超声指导，通过韧带周围的两次小点插入线，并用线伸出韧带，以释放中位神经的陷阱。没有切开切口，只使用超声指导将针头和螺纹定位以切割韧带的指导，在手腕和手掌处插入针。该技术旨在减少软组织创伤并实现更快的恢复时间。TCTR的潜在挑战之一是难以使手和手腕内的基本解剖结构可视化，这可能会导致对组织和神经的意外损害。当前的研究表明，使用超声引导图像执行此程序需要练习，因为临床医生有学习曲线。
可调磁力和kagome材料中的带状结构reti3bi4家族具有弱层相互作用
国家固体微观结构实验室，物理学学院，材料科学和智能工程学院，南京大学高级微观结构合作中心，南京大学，南京210093，B北京国民北京国家实验室，北京国民实验室，北京凝聚力物理学，物理学，研究所，中国北非科学院，北非。 d在上海微型系统与信息技术研究所（SIMIT），中国科学学院，上海200050年中国E上海同步辐射设施，上海高海高级研究所中国科学院，中国科学院中国科学院，中国科学院，中国科学院，中国科学学院，中国国家科学院，中国纽约州纽约大学及化学实验室，CORIDIANTION，COMODIANTION，CONEDINAL NENAN CONEMINISTION，CHICORINATION CHICORINIAND，COMODINAIDE，CHICORINATY CONIDIANT，CHICORINATY CONIDINAL，CHICONINIDER，南京210023，中国Nanjing 211806，中国h国家同步加速器辐射实验室，中国科学技术大学，Hefei 230029，中国I Songshan Lake材料实验室，Dongguan 523808，中国
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习
一种用于高效且有效的 Transformer 微调的量子退火实例选择方法
近年来，深度学习方法因其解决复杂任务的能力而变得无处不在。然而，这些模型需要庞大的数据集才能进行适当的训练和良好的泛化。这意味着需要很长的训练和微调时间，对于最复杂的模型和大型数据集，甚至需要几天的时间。在这项工作中，我们提出了一种新颖的量子实例选择 (IS) 方法，该方法可以显着减少训练数据集的大小（最多 28%），同时保持模型的有效性，从而提高（训练）速度和可扩展性。我们的解决方案具有创新性，因为它利用了一种不同的计算范式——量子退火 (QA)——一种可用于解决优化问题的特定量子计算范式。据我们所知，之前还没有尝试使用 QA 解决 IS 问题。此外，我们针对 IS 问题提出了一种新的二次无约束二元优化公式，这本身就是一项贡献。通过对多个文本分类基准进行大量实验，我们通过经验证明了我们的量子解决方案的可行性和与当前最先进的 IS 解决方案的竞争力。
跨环境高参数调谐用于增强学习
本文介绍了一种新的经验方法，即交叉环境超参数调谐基准，该方法使用单个超参数设置比较了环境之间的RL算法，从而鼓励算法开发对超级参数不敏感。我们证明，即使使用了很少的样品，这种基准对统计噪声具有鲁棒性，并且在重复的范围中获得了定性相似的结果。这种鲁棒性使得基准计算上的计算便宜，从而可以以低成本的统计良好见解。我们在一组六个小型控制环境（SC-CHTB）以及28个环境（DMC-CHTB）的整个DM控制套件上演示了CHTB的两个示例实例。最后，为了说明CHTB对现代RL算法的适用性，我们对连续控制文献中的一个开放问题进行了新的经验研究。我们充满信心地表明，Ornstein-Uhlenbeck噪声和不相关的高斯噪声在DMC-CHTB上使用DDPG算法探索没有有意义的差异。