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用可生物降解的抗微生物Pullulan纤维延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻
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。
一、学习目标的权重：
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。
温暖：关于体重平均奖励模型的好处
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％。
引用Weiner A，Zhang M，Ren S，Tchang B，Gandica R和Murillo J（2023）在青少年中从糖尿病前期到2型糖尿病的发展：A
在美国，在2011年至2014年间，儿童和青少年肥胖症的患病率为17％，其中5.8％的肥胖症极端肥胖（体重指数（BMI）≥年龄和性别的第95％英里的120％至120％，或≥35kg/m 2）（1）（1）。小儿患者的肥胖症与血管和代谢风险增加有关（高血压，冠状动脉疾病，2型糖尿病（T2D）（T2D），血脂异常和肝脂肪变性）（2）。前糖尿病被定义为空腹葡萄糖受损，葡萄糖耐受性受损或在5.7％至6.4％之间升高的糖化血红蛋白（HBA1C），并且最多可在5名青少年中的1名，年龄为12-18岁的青少年（3）中。T2D是由β细胞功能障碍以及外周和肝胰岛素敏感性下降引起的，并且与长期的微血管和大血管并发症有关（4）。在青少年和青少年（今日）研究中的T2D治疗方案中，发现具有T2D的青少年在诊断后不久患有心脏代谢合并症（5）。此外，在诊断为T2D时，β细胞功能和胰岛素分泌显着受损，残留的β细胞功能是最近诊断为T2d的儿科患者中血糖控制的主要预测指标（6，7）。美国儿科患者中T2D的患病率随种族和种族而变化，尽管在美洲原住民中最高（8）。具有糖尿病前期的青少年可能会在重复测试时恢复为正常血糖，这被认为与青春期后胰岛素抵抗的改善有关（9）。在青少年中，糖尿病前期对T2D的进展未得到充分的特征，在公开的研究中报告了广泛的研究：2-24％（10-12）。因此，我们旨在评估糖尿病前期对T2D的现实进展，其中大量具有降级商业索赔数据的青少年。
H. R. LL
一般而言，《海洋哺乳动物保护法》（MMPA）要求国家海洋渔业服务（NMFS）使用可用的最佳科学信息。国会并未定义MMPA中的“最佳科学信息”一词，但从逻辑上定义为在代理机构采取行动或确定时可用的最佳科学信息，包括可靠和可靠的数据，定量分析，概念和数值模型，并考虑到可靠性和潜在的错误来源，并且使用了错误的工具，并且使用了专业的工具，并且使用了专业的工具，并且使用了专业的工具。最好的科学信息应公正地收集并根据其可靠性和科学严谨性进行客观评估；不应通过应用政策判断（例如在物种方面犯错误）来扭曲它。当NMFS人员通过对最佳科学信息进行价值评估，通过将拇指放在规模上时，该机构更有可能调节不会损害海洋哺乳动物的活动（或过度调节）活动，从而破坏其他合法和生产性的行为。
com S 6720：人工智能中的高级主题-WEI LE
在这个600层的研讨会课程中，我们将阅读，学习，思考和讨论人工智能的主题。我们将反思与智能有关的基本概念，并教授最先进的代表性人工智能算法，技术和工具。我们将讨论对这个快速发展的领域有用的研究方法，并分享我们对人工智能未来以及如何重塑我们的工作和生活的想法。我设计了该课程，其目标是为您提供学习资源，指导您的直觉并促进您的富有想象力的思想，以实现有希望的人工智能研究。
Weissella cibaria W25的基因组分析，这是一种潜在的细菌蛋白产生菌株，这些菌株是从Campos Das Vertentes，Minas Gerais，Brazil
对乳制品和非乳制环境中微生物多样性的研究在理解这些生态系统中这些微生物的存在及其对最终产物的影响方面起着关键作用，尤其是当我们指的是传统和手工产物时。每个环境都有偏爱并允许不同细菌物种发展的独特和特定的特征[1]。手工奶酪和生乳被认为是实验室新菌株的潜在来源[2]。制作这些奶酪的方式可以确定由放牧，动物皮肤，器皿，表面和其他可能与奶酪接触的细菌进行的发酵[3]。对手工奶酪中存在的细菌菌株的研究表明，存在尚未与奶酪有关的物种和具有差异化技术特征的乳酸细菌多样性[4]。此外，除了草，不同类型的青贮饲料甚至动物皮肤等非乳制环境也是已适应的新型菌株的重要来源，因此可以提供有趣的特征来探索[5]。从乳制品和非乳制环境中分离出来的魏森氏菌的多样性对于在最终产物中了解这种微生物的知识的丰富而引起了人们的极大兴趣。Weissella属由分类为革兰氏阳性，过氧化氢酶阴性，非孢子形成，球形形态或短芽孢杆菌的细菌组成。它们属于实验室，这主要是由于碳水化合物的发酵产生乳酸[6]。这项研究的主要目的是宣布和分析魏森氏菌W25基因组的测序和注释，并进行全面的比较基因组
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
通过项目教授高级材料课程...
©2022 Wiley-VCH Verlag GmbH＆Co。Kgaa，Weinheim。这是以下文章的同行评审版本：可扩展的喷雾干燥生产无定形V2O5 –EGO 2D异凝结凝胶，用于高速和高容量水性锌离子电池，小，pp。2105761，已在https://doi.org/10.1002/smll.202105761上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
基因工程小麦在全球范围内传播
英国研究人员使用CRISPR/CAS作为NGT小麦的工具。科学家已经开发了一种称为Tegnesis的新突变程序。它在植物中的两种化学物质的帮助下动员了如此被称为的跳跃基因（转座子），因此旨在加速植物对应激条件的适应。用Tgenenesis处理的相应的冬小麦希望从秋天和选择线的抗态线上生长大农镜。瑞士联邦环境办公室的批准仍在审理中。瑞士Allianz Gentech-Frei除了应用程序中的技术缺陷以及可能的利益外，还批评了测试经理发明了专利的方法，并共同创立了一家公司以进行独家营销。上周，瑞士议会的16名国会议员向国家议会提交了询问。