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mnemonic训练的大脑调整为常规奇数模式子维持数字记忆
据说我们的物种使用助记符（“记忆的魔法”）在大脑中刻有大量信息。然而，尚不清楚助记符如何影响记忆和神经基础是什么。在这项脑电图研究中，我们研究了助记符训练是否提高了加工效率和/或改变编码模式以支持记忆增强的假设。通过22天的数字图像助记符（世界一流麦克努斯主义者使用的定制记忆技术）进行22天的培训，一组儿童在训练后显示出短期记忆的增加，但增益有限。这种训练导致了定期的奇数神经模式（即，在序列中数字与奇数位置的数字编码期间，P200增强和theta功率的增强）。至关重要的是，P200和Theta功率效应预测了训练引起的记忆力的改善。这些发现提供了表明，表明弹药如何改变了功能性脑组织中反映的编码模式，以支持记忆增强。
lmpt：长尾多标签视觉识别的特定于类的嵌入损失
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
PTPT：通过多目标贝叶斯优化进行物理设计工具参数调整
摘要 — 在先进的集成电路设计中，与电子设计自动化 (EDA) 工具相关的物理设计流程起着至关重要的作用。大多数情况下，输入物理设计工具的参数主要是基于专家的领域知识手动挑选的。然而，由于技术节点的不断缩小以及参数组合所跨越的设计空间的复杂性，甚至再加上耗时的仿真过程，这种对物理设计工具参数配置的手动探索变得极其费力。在设计流程参数调整领域存在一些工作。然而，非常有限的现有技术探索了多个感兴趣的结果质量 (QoR) 指标（例如延迟、功率和面积）之间的复杂相关性并同时明确优化这些目标。为了克服这些弱点并寻求物理设计工具的有效参数设置，在本文中，我们提出了一个多目标贝叶斯优化 (BO) 框架，以多任务高斯模型作为替代模型。采用基于信息增益的获取函数依次选择工具模拟候选对象，以有效逼近帕累托最优参数配置。在 7 纳米技术节点下的三个工业基准上的实验结果证明了所提出的框架相对于前沿作品的优越性。
通过化学修饰调整微生物糖脂生物表面活性剂的抗菌活性
sophorolipids，源自微生物（例如Starmerella bombicola）具有独特的表面活性和生物活性特性的微生物的糖脂生物表面活性剂，在化妆品，药品和生物修复中具有潜在的应用。但是，野生型Sophorolipids的结构可变性有限限制其特性和应用。为了解决这个问题，代谢工程工作已允许创建分子组合。在这项研究中，我们通过化学修饰的微生物产生的spolosides迈出了一步，这是由工程的S. bombicola生产的。合成了二十四个新的Sophoroside衍生物，包括在氮原子上具有不同烷基链长（乙基到八甲苯二烷基）及其相应的季铵盐的舍基胺。此外，将六个不同的微生物产生的糖脂生物表面活性剂氢化，以实现完全饱和的脂质尾巴。These derivatives, along with microbially produced glycolipids and three benchmark biosurfactants (di-rhamnolipids, alkyl polyglucosides, cocamidopropyl betaine), were assessed for antimicrobial activity against bacteria ( Bacillus subtilis, Staphylococcus aureus, Listeria monocytogenes, Escherichia coli,铜绿假单胞菌）和酵母（白色念珠菌）。的结果表明，微生物产生的糖脂，例如soperosides，酸性柔脂和酸性葡萄糖脂，表现出针对测试生物的选择性抗菌活性。相反，乳酸柔脂，舍罗胺和季铵盐表现出广泛的抗菌活性。n-辛基，N-二烷基和N-二十烷基衍生物的最低抑制浓度最低，范围为0.014至20.0 mg ml-1。这项研究证明了周到的生物技术的潜在协同作用，并针对精确量身定制的糖脂生物表面活性剂的化学有针对性的化学，以满足跨应用程序的特定需求。
通过控制表面化学计量法来调整INP胶体量子点中的辐射寿命。
表1：在所有调查的CQD中，计算的CBM和VBM电荷密度（％）作为在球体内部的正方形的积分（与NC的同心）中的正方形的积分，半径为50％至90％的NC Radius R范围为NC Radius R R（无论是Cation-还是Anion-rich-Rich）。为例，在半径为14°A的INP NC中（富含磅的表面）42％的CBM，并且只有7.9％的VBM位于半径为8.4°A的球体中（即60％R）。因此，我们得出的结论是，该点中的大多数VBM电荷密度都包含在其外部，即在内半径= 8.4°A和外半径= r的球形壳中。
通过WX基因的精确碱基编辑
大米的范围为0至〜30％，具体取决于存在不同的WX等位基因的存在，WX A（相对较高的AC超过20％）和WX B（中间AC为14至〜18％）是Indica和Japonica品种中发现的主要等位基因（Teng等人，2012年）。Amino acid changes in the Wx/GBSSI protein can affect the AC of rice grain, as in the well-known 'soft rice' varieties (AC of 7% – 10%) with genotypes Wx op / hp , Wx mq or Wx mp (Zhu et al ., 2015), which all have non-synonymous mutations in the N-terminal domain of Wx/GBSSI (Momma and Fujimoto, 2012）。作为“软米饭”的水稻品种（<12％）（<12％），在商业上变得更加流行，对于育种者而言（Li and Gilbert，2018），包括CRIS/CAS9介导的基因基因敲除，包括CRISPR/CAS9介导的基因敲除（Ma等，2015; Zhang et e al and al and aC aC futation and cuttate fate and ac futation n ac wex in ac n act wex and wex acty wex in ac w and wex in。但是，仅产生了有限数量的WX突变体，远远超过满足ECQ需求所需的所需。我们假设水稻粒的交流
调整电荷阻挡层以增强有机短波红外光电探测器的光电倍增
完整作者列表：Li, Ning；加州大学圣地亚哥分校 Lim, Jasmine；南密西西比大学，聚合物科学与工程学院 Azoulay, Jason；南密西西比大学，聚合物与高性能材料学院 Ng, Tse Nga；加州大学圣地亚哥分校
精确调整对嵌入式系统性能的影响：针对现场控制的案例研究
面向现场的控制（FOC）是一种行业标准的策略，用于控制感应电动机和其他类型的基于AC的电动机。以数字方式实施时，此控制方案具有很高的算术强度 - 特别是它需要使用三角函数。此要求与需要在需要时增加控制步骤频率的必要性，并且在保存电池寿命（例如无人机）的应用中最小化功耗。但是，它也非常适合使用精确调整技术优化。因此，我们利用最新的FIXM方法来通过应用三角函数的精确调整来优化模拟典型焦点应用的Miniapp。FIXM方法本身是扩展的，以实现其他算法选择，以实现执行时间和代码大小之间的权衡。随着FIXM在Miniapp上的应用，我们达到了高达278％的加速，输出的误差小于0.1％。
具有宽和快速调音功能的尼贝特锂锂vernier微型环滤波器
摘要：可调的光学微环形滤波器在光学通信，微波光子学和光子神经网络中起着重要作用。典型的微环滤波器基于微秒时间尺度的热光（TO）效应或具有有限的调谐范围的电用量（EO）效应。Here, we report a continuously tunable lithium niobate on insulator (LNOI) Vernier cascaded micro-ring filter with wire-bonded packaging integrated with both TO and EO tuning electrodes, featuring a 40-nm free spectral range (FSR), 2.3 GHz EO bandwidth, and a high sidelobe suppression ratio of 21.7 dB, simultaneously.我们的高性能光学微型环滤波器可能会成为未来LNOI光子电路的重要元素，并在高容量波长分段多发性多路复用（WDM）系统，宽带微波光子学，快速启用的外部外部腔激光器和高速光谱神经网络中应用。
使用AI反馈
等。，2023）。这些模型包括公开可用-042 Able LLM（Touvron等人，2023; Chiang等。，043 2023; Taori等。，2023）带有视觉编码器和044其他可学习参数（Hu等人，2022; 045 Liu等。，2023b; Li等。，2023a）。将LLMS 046适应视频方式，从而提高了他们的能力047解释视觉内容，它们都使用多模式049指令数据进行了Su-048 perved-048 perved-048（SFT）阶段（Luo等人（Luo等）（Luo等），2023; Muham-050 Mad Maaz和Khan，2023年； Li等。，2023b）。051然而，视频052和文本之间的多模式对齐面临着不足053的重大挑战053的体积和多模式指令质量 - 与仅文本数据相比，多模式指令-054调音数据；仅文本的055数据通常很丰富且多样化，而mul-056 timodal数据通常受到数量和057全面性的限制（Wei等人。，2021;刘等。，058