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ClearClip：分解密度的剪辑表示...
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
单分子分辨率下的直接翻转动力学和量化手性的富集
手性是自然的重要方面，并且已经开发出许多宏观方法来了解和控制手性。对于手性高等胺，它们的柔性翻转过程使得在不形成粘结和破裂的情况下实现高性能可控性。在这里，我们提出了使用石墨烯 - 分子 - 透明烯单分子连接的第三级胺形成的一种稳定的手性单分子器件。这些单分子设备允许实时，原位，并长期测量具有高时间分辨率的个体手性氮中心的翻转过程。温度和偏置电压依赖性实验以及理论研究表明多种性手性中间体，表明通过能量相关因素对翻转动力学进行调节。角度依赖性测量进一步证明了使用与对称相关因子线性极化的光线有效地富集了手性态。这种方法提供了一种可靠的手段，可以理解手性的起源，阐明微观手性调节机制，并有助于有效药物的设计。
靶向躁郁症患者
尽管最近在治疗双相情感障碍的药物治疗方面取得了进步，但即使缓解后，大多数患者仍然存在残留症状（Judd等，2002）。，并且预测躁郁症的病程差（Otto等，2006; Putnins等，2012）;但是，治疗选择的证据是有限的。失眠和焦虑通常用辅助性苯二行 - 埃文斯治疗，如果使用时使用了滥用和依赖性的危险（Uzun等，2010）。越来越多的人目前正在美国使用草药，双相情感障碍的人也不例外。在1999年由国家健康统计中心于1999年进行的国家卫生访谈中，过去一年中，有28.9％的非制度化的美国成年人在过去的一年中使用了至少一种补充和替代医学（CAM）疗法，而草药是三种最常用的疗法形式之一（9.6％）（9.6％）（9.6％）（ni等）。反映这一现象，总计
理解自我训练以实现逐步领域适应
机器学习系统必须适应随时间演变的数据分布，其应用范围包括传感器网络、自动驾驶汽车感知模块和脑机接口。传统的领域自适应只能保证在分布变化较小的情况下起作用；经验方法结合了几种启发式方法以应对更大的变化，但可以针对特定于数据集。为了适应更大的变化，我们考虑逐步领域自适应，其目标是在仅给出未标记数据的源域上训练的初始分类器，该分类器的分布逐渐向目标域移动。在直接适应目标域可能导致无界误差的设置下，我们证明了逐步转移的自训练的误差的第一个非空上限。理论分析带来了算法见解，强调即使我们拥有无限数据，正则化和标签锐化也是必不可少的。利用渐进式转变结构可以提高旋转的 MNIST 数据集、森林覆盖类型数据集和真实肖像数据集的准确度。
环境微生物学中的单细胞技术
摘要：环境微生物学一直是环境研究的重要组成部分，因为它为大多数污染物提供了有效的解决方案。因此，有兴趣研究微生物行为，例如观察，识别，污染物降解者的分离以及微生物物种之间的相互作用。为了全面了解细胞异质性，需要在单细胞水平上采用多种方法。到目前为止，诸如培养皿等传统的散装生物工具对于单细胞在技术上具有挑战性，这可能掩盖异质性。单细胞技术可以通过检测个体细胞之间的异质性来揭示复杂且稀有的细胞种群，从而提供了更高分辨率，更高吞吐量，更准确的分析等的优势。在这里，我们从方法和应用方面概述了几种有关观察，隔离和识别的单细胞技术。显微镜观察，测序识别，流量细胞仪识别和隔离，基于拉曼光谱的识别和隔离以及其应用主要讨论。在单细胞水平上进行多技术整合的进一步发展可能会大大推动环境微生物学的研究进度，从而在环境微生物生态学中提供更多的指示。
没有证据表明果蝇中跨代免疫启动
大多数生物都在病原体恒定和反复接触，从而导致持久的自然选择，以实现更有效的抗击感染方法。这可能包括基于内存的免疫的演变，以增加几代人内部和几代人反复遇到的病原体的保护。有不同的证据表明在非魔力脑中缺乏抗体介导的脊椎动物的抗体特征的非魔力。在这项工作中，我们在孕产妇挑战10种不同细菌病原体的果蝇果蝇（Drosophila Melanogaster）的成人后代进行了跨代免疫释放。我们专注于索菲拉（Sophila）的自然机会性病原体，涉及从10％到100％的宿主死亡率范围。我们通过化粪池损伤感染了飞蛾，并测试了成年后代对感染的耐药性增强，以抑制细菌增殖和存活感染的能力。我们将母亲纳入了每个测试的细菌的四个类别：那些幸存的感染，那些屈服于感染的人，无菌伤害的控制和无受伤的控制。我们没有发现任何一类母亲响应任何细菌的跨代启动的证据。
童年的黄金时代：最大化最佳发展的教育工作
幼儿期是儿童生活中的关键时期，当时他们经历了独特的成长和发展。这包括发展身体协调，语言和沟通技巧，思维能力，情感智力以及精神或宗教智慧。要为孩子的整体发展奠定正确的基础，为他们提供基于现实生活中的有目的的学习经验，培养好奇心并使他们能够积极参与学习过程[1]至关重要。从出生到六岁的孩子经历了一个黄金时期，他们高度接受各种刺激。在这个敏感时期，儿童的身体和心理功能成熟，他们能够更好地对环境做出反应。每个孩子的敏感时期都不同，并且对应于他们的个体增长和发展速度。这次对于童年时期的认知能力，语言技能，运动技能和社会情感发展至关重要[2]。因此，为培养好奇心并鼓励积极参与的幼儿创造有益的学习环境至关重要。儿童早期的敏感时期是刺激孩子发育，奠定正确基础并最大程度地提高其增长和发展潜力的机会。
利用持久同源性分割脑血管 3D 多光子图像的拓扑编码卷积神经网络
临床证据表明，认知障碍与脑血管功能障碍和脑血流减少有关。因此，从功能上理解大脑功能和血管网络之间的联系至关重要。然而，系统地定量描述和比较像脑血管这样复杂结构的方法还很缺乏。多光子显微镜等 3D 成像模式使研究人员能够以高空间分辨率捕获脑血管网络。尽管如此，图像处理和推理是涉及成像的生物医学研究的一些瓶颈，该领域的任何进步都会影响许多研究小组。在这里，我们提出了一种基于持久同源性的拓扑编码卷积神经网络来分割脑血管的 3D 多光子图像。我们证明我们的模型在 Dice 系数方面优于最先进的模型，并且在灵敏度等其他指标方面也具有可比性。此外，我们模型的分割结果的拓扑特征模仿了人工基本事实。我们的代码和模型在 https://github.com/mhaft/DeepVess 上开源。
select2col：利用语义信息的时空重要性以进行有效的协作感知
摘要 - 通过利用共享的语义信息来促进的感知在克服孤立剂的个体局限性方面起着至关重要的作用。但是，现有的协作感知方法倾向于仅关注语义信息的空间特征，同时忽略了时间维度的重要性。因此，合作的潜在利益。在Select2Col中，我们开发了一种合作者选择方法，该方法利用轻量级的图形神经网络（GNN）来估计每个合作者在增强感知表现方面的语义信息（IOSI）的重要性，从而确定了贡献者的合作者，同时排除了那些潜在地产生负面影响的那些合作者。此外，我们提出了一种称为HPHA的语义信息融合算法（历史先前的混合注意），该算法将多尺度的关注和短期关注模块整合起来，以分别从空间和时间尺寸中捕获IOSI，并从空间和时间维度中捕获IOSI稳定权重，并分配了精选的fusion Fusion Fusion Fusion Fusion for-Refortor-refortor-refortor of Informent for fromitient of Informent fromitient fromitient fromitient fromitient fromitient from from from from infusient fromient fromient fromient fromitient fromient of信息。在三个开放数据集上进行的大量实验演示了
增强反馈和运动学习适应对人机交互因素的影响
人们对身体-机器界面的兴趣日益浓厚，因此有必要了解如何训练用户使用非传统输入。在本研究中，开发了一个由受试者激活的表面肌电图控制任务测试，作为试验台，以观察自动训练方法对绩效、工作量和信任发展的影响。48 名受试者学习使用基于表面肌电图的命令系统执行 Fitts 定律式光标到目标任务，其中包括 120 次训练试验和 40 次评估试验。受试者被分为四组：对照组、并发反馈组、终端反馈组和自适应阈值组。对照组使用光标位置的视觉反馈通过重复进行训练和学习。并发反馈组在命令输入期间收到额外的并发虚拟反馈，终端反馈组在命令输入后收到补充视觉反馈。自适应阈值组没有任何额外反馈，但经历了旨在诱导运动学习适应的光标控制变化。结果表明：I）额外的视觉反馈可提高训练期间的任务表现、工作量和信任；2）训练结束时，各组的指挥能力趋于一致。