同行评审出版物1。R.D.Kamien,H.D。 Politzer和M.B. 明智,“能量水平统计数据的随机矩阵的普遍性”,物理。 修订版 Lett。 60(1988)1995–1998。 2。 L. Balents,R.D。 kamien,P。Ledoussal和E. Zaslow,“液晶中聚合物的各向同性 - 邻化过渡”,J。Phys。 I法国2(1992)263–272。 3。 R.D. Kamien,P。LeDoussal和D.R. Nelson,“定向聚合物理论”,物理。 修订版 A 45(1992)8727–8750。 [cond-mat/9204007] 4。 R.D. Kamien和D.R. Nelson,“定向聚合物融化和量子临界Phe-Nomena”,J。Stat。 物理。 71(1993)23–50。 [cond-mat/9206006] 5。 R.D. Kamien,“自洽重新归一化小组的弗洛里指数”,J。Phys。 法国3(1993)1663–1670。 [cond-mat/9304004] 6。 R.D. Kamien,P。LeDoussal和D.R. Nelson,“旋转不变性和定向聚合物nematics of-Ory”,Phys。 修订版 E 48(1993)4116–4117。 [cond- mat/9306021] 7。 R.D. Kamien和T.C. Lubensky,“扭曲的线液体”,J。Phys。 I法国3(1993)2131–2138。 [cond-mat/9306043] 8。 R.D. Kamien和D.R. 尼尔森,“迭代的Moir´e地图和手性聚合物晶体的编织”,物理。 修订版 Lett。 74(1995)2499–2502。 R.D.Kamien,H.D。Politzer和M.B. 明智,“能量水平统计数据的随机矩阵的普遍性”,物理。 修订版 Lett。 60(1988)1995–1998。 2。 L. Balents,R.D。 kamien,P。Ledoussal和E. Zaslow,“液晶中聚合物的各向同性 - 邻化过渡”,J。Phys。 I法国2(1992)263–272。 3。 R.D. Kamien,P。LeDoussal和D.R. 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移动设备已成为AI应用程序的重要推动因素,尤其是在需要实时性能的情况下。Vision Transformer(VIT)由于其高精度而已成为这方面的基本基石。最近的努力致力于开发各种变压器体系结构,这些架构在减少计算要求的同时提供了准确性。但是,现有研究主要集中于通过诸如局部注意力和模型修剪等方法来降低理论计算复杂性,而不是考虑在移动硬件上进行现实的性能。尽管这些优化减少了计算需求,但它们要么引入与数据转换有关(例如,重塑和转置)或不规则计算/数据访问模式相关的其他开销。由于其带宽有限,这些导致在移动设备上的高架开销,这甚至使延迟比移动设备上的Vanilla VIT更糟。在本文中,我们提出了ECP-VIT,这是一个实时框架,该框架采用了受大脑功能网络启发的核心期限原则来指导VIT中的自我注意力,并使VIT模型在智能手机上的部署。我们确定了由数据转换引起的变压器结构中的主要瓶颈,并提出了针对硬件友好的核心外围引导自我注意力,以减少计算需求。此外,我们设计了用于修剪模型中密集数据转换的系统优化。ECP-VIT,提出的算法 - 系统合作量可以达到4的速度。6×至26。在四个数据集的移动GPU上进行9倍:STL-10,CIFAR100,Tinyimagenet和Imagenet。
1. 九洞比赛时间:凌晨 1:30;十八洞比赛时间:凌晨 3:00 2. 幼树保护/规则 1-4/ 如果站位、挥杆路径或球位受到干扰,幼树保护可享受免罚救济。必须按照规则 24-2b 捡球并抛球,不受处罚。如果球位于水障碍区中,则最近的补救点必须位于水障碍区中,并且球必须在水障碍区中发射。球员可以根据规则 26 进行比赛。球在举起时可以被解围。幼树苗:a) 不超过木棍长度的 2 倍 b) 由支撑销保护的树苗。 3. 土壤异常状况/规则 25-1/ 对于根据规则 25-1 进行修复的土地,无需罚款的救济。 a) 砾石场和标有白线或蓝针的地方 b) 法式排水沟(覆盖有细砾石的排水井) c) 位于“比赛场地”区域的草地、临时草坪修复等。 4. 场地边界 /规则 27-1/ a) 赛道编号2、5、6、7 - 左侧的白色桩 b) 球道 9 - 果岭后面的白色桩 5. 距离/球道上的彩色目标,洒水器上的数字/表示到果岭起点的距离。目标:红色 50m,蓝色 100m,黄色 150m。孔位置/由附加标志指示/:蓝色 - 前面,黄色 - 中间,红色 - 后面。 6. 移动障碍物/规则 24-1/ a) 沙坑中的石头 b) 用于标记水障碍物的耙子、钉子和易于拆卸的游乐场设备 7.固定障碍/规则 24-
由疾病和害虫造成的农作物损失对全球农业带来了重大挑战,花生作物尤其容易受到其有害作用的影响。这项研究介绍了花生视觉变压器(GNVIT)模型,这是一种新颖的方法,该模型在Imagenet数据集上介绍了预训练的视觉变压器(VIT)。主要目标是检测和分类影响花生作物的各种害虫。使用IP102的综合数据集进行了严格的培训和评估,其中包括thrips,蚜虫,军虫和线虫等害虫。使用可靠性指标(包括F1得分,召回和总体准确性)评估了GNVIT模型的有效性。与GNVIT的数据增强导致训练准确性显着提高,达到99.52%。比较分析强调了GNVIT模型的出色性能,特别是准确性,与最新的方法相比。这些发现强调了GNVIT等深度学习模型的潜力,它为花生作物提供可靠的害虫分类溶液。采用先进的技术解决方案的部署使我们更接近减少农作物损失并增强不断增长的人口的全球粮食安全的总体目标。
摘要:阿尔茨海默病 (AD) 是一种损害神经认知功能的神经退行性疾病。乙酰胆碱酯酶 (AChE) 和 β 位 APP 裂解酶 1 (BACE1) 是与 AD 有关的两种主要蛋白质。事实上,目前用于治疗阿尔茨海默病的主要市售药物(多奈哌齐、利凡斯的明和加兰他敏)都是 AChE 抑制剂。然而,由于 AD 有多种促成因素,这些药物均无法逆转或减轻该疾病的病理生理状况。因此,需要开发一种多靶点配体方法来治疗该疾病。在本研究中,通过分子对接研究筛选了植物生物活性化合物的 AChE 和 BACE1 抑制潜力。考虑到它们的对接得分和药代动力学特性,选择柠檬苦素、贝米辛、沙雷他宁 B 和醉茄内酯 A 作为先导化合物。这些蛋白质-配体复合物的分子动力学模拟证实了构象和能量稳定的酶-抑制剂复合物。通过体外酶测定验证了先导化合物的抑制潜力。Withanolide A 抑制 AChE(IC 50 值为 107 μ M)并表现出混合型抑制。在此浓度下,它抑制了 57.10% 的 BACE1 活性,并被认为是最有效的。发现这两种化合物及其粗提取物对 SH-SY5Y 细胞系没有细胞毒性作用。
摘要:定期体力活动(PA)被认为是一种健康的生活习惯,因为它可以降低患心血管疾病的风险。但针对人群样本进行的这方面研究较少。评估休闲时间(LTPA)、职业时间(OPA)和混合时间(LOPA)PA 对 Vitória-ES 成年人口(25-64 岁)中心血管风险的影响,以 Framingham 评分(FS)衡量。概率样本的横断面研究(N=1,663;男女皆宜)。通过问卷调查、临床和实验室评估(采血)收集数据。通过访谈估计了 AFL、AFO 和 AFLO 的每周卡路里消耗量,从而形成了 4 个组:久坐 (S)、AFL、AFO 和 AFLO。采用方差分析和协方差分析以及卡方检验和 Mantel-Haenszel 检验进行统计分析。与 S 组相比,AFO 组的脂肪百分比 (% G)、总胆固醇 (TC) 和 LDL 值较低。AFL (11.5%) 和 AFLO (10.2%) 组的吸烟率较低,S (26.4%) 和 AFO (30.2%) 组的吸烟率较高。未经调整的 EF 和 10 年内患冠状动脉疾病的风险 (%) (CAD 风险) 在 AFO 组中较低 (EF= 3; 2.65±6.20; CAD 风险= 4; 6.79±6.68%; 中位数; 平均值±SD),而 S 组 (EF= 5; 3.85±7.07; CAD 风险= 6; 8.41±7.74%)。然而,调整年龄和 TC 后,AFL 组的 EF 和 CAD 风险 (EF:2.54±4.18;CAD 风险:6.55±5.29%;平均值±SD) 低于 S 组 (EF:3.50±4.17;CAD 风险:8.05±5.33%) 和 AFO 组 (EF:4.09±4.19;CAD 风险:8.08±5.35%),从而证明 TC 和年龄变量是导致 AFO 组初始差异的主要决定因素。研究表明,休闲时间或工作相关的PA对降低人口心血管风险有积极影响。
临床场景 干酪性淋巴结炎 (CLA) 是一种重要的临床疾病,主要见于绵羊,对绵羊生产具有很大的经济影响。一位绵羊饲养员知道这一点,他在定期访问他的农场时询问兽医如何避免他的羊群感染这种疾病。他知道市场上有疫苗,但想知道它们是否真的有效。 证据 在所有研究中,动物都被随机分配到实验治疗组,这为研究提供了更高的置信度(尽管大多数研究没有详细说明如何进行随机化)。在总共 238 项研究中,218 项被排除在外。其中,169 项与 PICO 问题无关,30 项不是原始研究,3 项由于用外语撰写而被排除,12 项与其他物种有关,4 项不可用。在选定的 20 项研究中,10 项必须排除,因为它们是重复的。在所有研究中,我们发现接种 CLA 疫苗的动物与未接种疫苗的动物相比,感染该疾病的可能性较小。接种 CLA 疫苗是预防该疾病的有效措施,因为与未接种疫苗的动物相比,接种疫苗的动物受该疾病的影响明显较小。证据摘要
摘要。脑电图 (EEG) 分析任务对于脑机接口 (BCI) 的发展至关重要。然而,要达到开发稳健、有用的 BCI 的目标,很大程度上取决于 BCI 理解神经动态的速度和准确性。为了实现这一目标,本文详细介绍了预训练视觉变换器 (ViT) 与时间卷积网络 (TCNet) 的集成,以提高 EEG 回归的精度。这种方法的核心在于利用 ViT 的顺序数据处理优势以及 TCNet 的卓越特征提取能力,显着提高 EEG 分析的准确性。此外,我们分析了如何构建最佳补丁以供注意力机制分析的重要性,以平衡速度和准确性。我们的结果表明,回归准确度显著提高,EEGEyeNet 的绝对位置任务的均方根误差 (RMSE) 从 55.4 降至 51.8,优于现有的最先进模型。在不牺牲性能的情况下,我们将该模型的速度提高了一个数量级(最高可提高 4.32 倍)。这一突破不仅为 EEG 回归分析树立了新的标杆,还为未来将 Transformer 架构与针对不同 EEG 数据集的专门特征提取方法相结合的研究开辟了新途径。