可再生能源:利用自然的力量 可再生能源对于应对气候变化和确保可持续的未来至关重要。这些能源利用自然过程来发电,而不会耗尽有限的资源或排放有害的温室气体。 II. 一种重要的可再生能源是太阳能,它利用光伏电池或太阳能热系统利用阳光。光伏电池将阳光直接转化为电能,而太阳能热系统则使用镜子或透镜来聚集阳光并产生热量,然后可用于生产电能或热水。
骨质骨术是一种罕见的代谢骨疾病,其特征是骨矿物质密度异常增加,导致骨髓衰竭,压缩神经病和骨骼畸形(1)。根据遗传模式,可以将其分为常染色体显性骨质术(ADO),常染色体隐性骨质骨术(ARO)和X连接的骨质疏松症(XLO)(1-3)。ADO是骨质骨术的最常见形式,估计发病率为1:20,000(4)。早期,ADO被认为包括两种表型,ADO I(OMIM 607634)和ADO II(OMIM 166600)(2)。ADO I的特征是LDL受体相关蛋白5(LRP5)基因的突变,该基因导致高骨量,但不会导致骨折(5)。ADO II是由整骨骨吸收受损引起的,这些骨吸收通常是由于氯化物通道7(CLCN7)基因(6,7)中杂合的错义突变引起的。clcn7是一种基因,不仅可以引起严重的隐性骨质肌膜病形式,即ARO,而且还可以根据Clcn7突变的类型(8)。此外,由CLCN7突变引起的ADO II占ADO的70%,这是最常见的骨质疏松症类型(9)。因此,这项研究的重点是由CLCN7突变引起的骨质疏松症。CLCN7编码Cl- /H +交换转运蛋白7,也称为CLC-7,通常将其定位于溶酶体区室和骨 - 分解骨细胞的Ruf膜膜(10)。CLCN7突变导致骨质细胞异常无法分泌酸,因此无法溶解骨骼,从而导致骨质疏松症。这种疾病表现出异质性,表型表现出各种程度的严重程度,从无症状到威胁生命(11-13)。在没有基因检测或典型的放射线摄影发现的情况下,乳酸脱氢酶(LDH),天冬氨酸氨基转移酶(AST)和肌酸激酶BB同酶(CK-BB)的水平升高与Clcn7突变引起的骨化(14、15)有关。尽管如此,这些生物标志物的水平尚未证明与疾病的严重程度相关,而正常值不排除CLCN7基因中突变的存在(4)。因此,迫切需要找到更多的特定和敏感的生物标志物。有许多关于骨质造成症的遗传研究,但目前尚未发现CLCN7突变引起的骨质疏松症的血清代谢研究。通过阐明区分健康和疾病表型的特定特征,代谢组已成为理解生理和病理过程之间差异的基石,可能使我们可以搜索
周期性三维模式的抽象光刻缩放对于推进可扩展的纳米制造至关重要。当前最新的四型构图或极端紫外线图的线螺距下降到30 nm左右,可以通过复杂的后制造过程将其进一步改进到20 nm。在此,我们报告了使用三维(3D)DNA纳米结构的使用将线螺距缩小至16.2 nm,比当前最新结果小约50%。我们使用DNA模块化外延方法来制造具有规定的结构参数(俯仰,形状和临界维度)沿设计器组装途径的规定的3D DNA掩模。单次反应离子蚀刻,然后以7 nm的横向分辨率和2 nm的垂直分辨率将DNA模式转移到Si底物。DNA模块化表现的光刻相比,在现场效应晶体管中,高级技术节点的预期值的音调更小,并为现有的光刻工具提供了用于高级3D纳米制造的现有光刻工具的潜在补充。
通过加强学习(RLHF)将大型语言模型(LLM)与人类偏好保持一致,可以导致奖励黑客,在这种情况下,LLMS在奖励模型(RM)中利用失败(RM)以实现看似高的奖励,而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客:在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案,我们提出了平均奖励模型(温暖),首先对多个RM进行细调,然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果:在共享相同的预训练时,微调权重保持线性模式。通过平均权重,与传统的预测结合相比,温暖提高了效率,同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法,我们对摘要任务的实验表明,温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性;例如,用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4%。
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量,易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广,以提供同样方便的表示形式,用于加权单纯复形,例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形,然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明,WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类,并且这种聚类与患者生存时间相关。
引用Chang,Huibin,Jie Xu,Luke A. Macqueen,Zeynep Aytac,Michael M. Peters,John F. Zimmerman,Tao Xu,Philip Demokritou和Kevin Kit Parker。2022。“用可生物降解的抗菌pullulan纤维进行高通量涂层延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻。”自然食品3(6):428–36。
蛋白尿与肾移植受者(KTRS)中同种异体移植和患者存活率的减少有关(1,2)。在钙调神经磷酸酶抑制剂上的KTR中,优化阻断肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统(RAAS)的药物通常受到不良反应(例如高钾血症)的限制(3,4)。此外,没有随机对照试验研究了KTR中SGLT-2抑制剂的抗蛋白尿作用。因此,需要其他策略来减少蛋白尿中的蛋白尿和延长同种异体移植的存活。在患有足细胞病的患者和肾小球肾炎的患者中,钙调神经蛋白抑制剂(CNIS)通过免疫和非免疫作用降低蛋白尿,例如血管收缩和足细胞稳定作用(5)。另一方面,它们还可以通过多种机制引起蛋白尿,包括管状损伤,血栓性微血管病和肾小球硬化症(6-9)。- CNIS还可以通过氧化应激和血管收缩损害内皮功能,进一步导致肾小球损伤和蛋白尿。相比之下,Belatacept不具有这些血管活性特性,可能支持更健康的内皮和降低的蛋白尿。一些临床前研究假定了共刺激阻塞的抗蛋白尿作用(10,11)。在蛋白尿KTR的回顾性队列中,CNIS的BELATACEPT转化或雷帕霉素(MTOR)抑制剂的哺乳动物靶标与转化后12个月的蛋白尿降低有关(7)。但是,这没有
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行,因为它们依赖于权重传输,即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径,而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习,但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里,我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重,而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试,这些机制的学习效果几乎与反向传播(深度学习的标准算法,使用权重传输)一样好,并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
并非所有神经网络架构都是一样的,有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是,与神经网络架构相比,权重参数有多重要?在这项工作中,我们想知道,在没有学习任何权重参数的情况下,神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法,用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络,我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接,并测量预期性能。我们证明,我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域,我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/
威尔士政府对草案裁决的回应,威尔士政府在其战略优先事项和对水公司的战略转移中阐明了对价格评估24的期望。我们希望这些以及威尔士的立法和威尔士政府政策将成为水公司业务计划背后的推动力,以及在选秀和最终决心中的决定。确定是由Ofwat独立进行的复杂过程,因此,对特定方面的详细评论是不合适的,我们提供了主题反馈。投资我们认识到,需要水公司的投资大幅提高,以改善和维持水质,供应的弹性,绩效承诺并履行法定义务。这既需要对新基础设施的投资和现有基础设施的维护,我们知道客户水费需要增加以资助这项改进计划。在确定账单和水公司投资水平之间,不可避免地会有艰难的权衡。因此,OFWAT允许水公司征收足够的资金很重要,但我们也希望Ofwat会挑战水公司,但也愿意与反馈和有关裁决草案咨询期间提供的反馈和进一步的证据。我欢迎Ofwat参与威尔士价格