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类黄素测量法：迈向一种数字工具来理解和调整黄素的生活美学
e.karana@tudelft.nl摘要将微生物整合到人工制品中是HCI设计师感兴趣的越来越多的领域。但是，了解复杂的微生物行为所需的时间，资源和知识限制了设计师创造性地探索生命文物中的时间表达，即生活美学。桥接生物设计和计算机图形，我们开发了FlavoMetrics，这是一种交互式数字工具，该工具支持生物签名者探索黄霉菌的生活美学。此开源工具使设计人员能够实际上接种细菌并操纵刺激，以在数字环境中调节黄素的生命色。六名生物设计师评估了该工具，并反映了其对实践的影响，例如（1）了解2D以上的微生物的时空品质，（2）生物设计教育，以及（3）生命工厂的原型化经验。使用类黄素测量法，我们希望激发新颖的HCI工具，用于可访问，时间和资源效率的生物设计，以及更好地与不同的微生物时间范围内与生存人工制品生活中的差异。
KT0936M（B9）-Maxim无线电调谐器KT0936M（B9）-Maxim无线电调谐器
Pin Order Pin Name I/Otype describe 1 AMINN simulation MWandLWAntenna negative input 2 AMINP simulation MWandLWAntenna positive input 3 RFINP RFenter RF Input 4 RFGND RFland RF Ground 5 DVSS Digitally Digitally 6 DVDD Digital Power power supply 7 RF_SW numberI/O Function1: RF circuit switch control pin.函数2：用作数据引脚（集成47KOHMPULL-UP电阻器）时访问外部eprom。8调整数字输出有效站指示9 CH模拟输入频率控制引脚10跨度模拟输入频段开关控制11 AM_FM numberi/o default47KOHMPULL-UP UPIOR。函数1：用于切换Muteefect。功能2：用于通过按键切换频带。函数3：用于带有波开关的开关带。函数4：访问外部epromas a时钟别针。12 AOUT模拟输出音频输出13 AVSS模拟地面模拟地面14 XI/RCLK模拟/O晶体15 XO Simulationi/O Crystal
在认知任务中，神经网络调节至接近临界状态，而在阿尔茨海默病的精神药理学模型中，神经网络远离临界状态
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 12 月 6 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.08.16.553626 doi：bioRxiv 预印本
吉他调谐器同步的快速傅立叶变换
需要在吉他上产生适当的和弦和声，需要调整或调整字符串。但是，大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间，因为在调整过程中，用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序，但在调整过程中，用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具，以自动执行调整过程，并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换（FFT）算法的频率，结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域，在时间域F（x）中的一系列数字被转换为频域F（u）。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果，可以说，基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外，还通过将调谐过程与2个应用程序（即绝对吉他和吉他调谐器）进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明，学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好，因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一，但也应考虑其他技术，因为它用于各种乐器中。
顺式作用，亲和力调节IL-21免疫细胞免疫疗法的免疫细胞因子
尽管细胞因子疗法在某些癌症患者中表现出治愈作用，但由于伴随全身给药的炎症毒性特征，临床用途仍然有限。下一代细胞因子方法包括特定的靶向和条件信号传导，重点是肿瘤微环境或特定的免疫细胞群体。在这里，我们共享一种新的方法，用于使用Alphaseq平台来设计IL-21治疗候选者，具有提高稳定性并降低对IL-21受体的亲和力。当与CD8靶向抗体融合时，这些失调的候选者对亲本IL-21和强细胞偏置信号传导的分析有所改善。虽然父母IL-21导致鼠MC38肿瘤模型中的剂量限制性毒性，但局部局部在CD8+细胞或Tigit+细胞的IL-21引起了强烈的抗肿瘤反应。结合使用，Alphaseq Lab Platform和Alphabind ML平台允许发现和优化各种生物制剂。
基于二氧化钒相过渡性能的双调节的Terahertz吸收装置
1极端条件的联合实验室重要的特性，制造过程测试技术的关键实验室，教育部，国家主要的能源材料的国家主要实验室，西南科学技术大学，Mianyang 621010，中国2个物理与电子学院，中国北部大学，中国北部大学，中国北部大学，jandsha 410083，j ghandsha 410083，j Chandsha 41008 3 434023，中国； shubocheng@yangtzeu.edu.cn 4 416000 Jishou University，Jishou 416000，中国5物理学系，金宗大学，金宗大学，Jinzhong 030619，中国； phys.zhangjg@gmail.com 6物理学学院，吉安根技术大学，杭州310023，中国； chaojuntang@126.com 7 Guangxi精密导航技术与应用主要实验室，Guilin电子技术大学，Guilin 541004，中国8号物理与电子信息工程学院，荷西工程大学，小号432000，中国432000，中国）; yougenyi@csu.edu.cn（y.y。）;电话： +86-0816-2480830（Z.Y。）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
多尺度自动调整半监督深度子空间聚类及其在脑肿瘤聚类中的应用
在本文中，我们介绍了一种新颖的多尺度和自动调整的半监督深度子空间聚类（MAS-DSC）算法，旨在解决高维现实世界数据（特别是在医学成像领域）中深度子空间聚类的挑战。传统的深度子空间聚类算法大多是无监督的，其有效利用医学图像中固有的先验知识的能力有限。我们的 MAS-DSC 算法结合了半监督学习框架，使用少量标记数据来指导聚类过程，从而增强了特征表示的判别能力。此外，多尺度特征提取机制旨在适应医学成像数据的复杂性，从而实现更准确的聚类性能。为了解决深度子空间聚类中超参数选择的困难，本文采用贝叶斯优化算法来自适应调整与子空间聚类、先验知识约束和模型损失权重相关的超参数。在ORL、Coil20、Coil100等标准聚类数据集上进行的大量实验验证了MAS-DSC算法的有效性。结果表明，通过多尺度网络结构和贝叶斯超参数优化，MAS-DSC在这些数据集上取得了优异的聚类结果。此外，在脑肿瘤数据集上的测试证明了该算法的鲁棒性，以及其在半监督学习框架下利用先验知识进行高效特征提取和增强聚类性能的能力。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
neftune：嘈杂的嵌入式填充填充说明
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