XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembias
多谷氨酰胺障碍的人类基因组表征
针对严重的孟德尔疾病的PolyQ疾病基因超出规范Polyq 220疾病221 PolyQ疾病基因的子集（即AR，ATN1，ATXN2，CACNA1A，CACNA1A，HTT，HTT，TBP）具有222
Hines, Adam D.、Stratton, Peter G.、Milford, Michael 和 Fischer, Tobias (2024) VPRTempo：一种用于视觉的快速时间编码脉冲神经网络
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 凭借其潜在的节能、低延迟和持续学习能力，处于神经形态计算的前沿。虽然这些功能非常适合机器人任务，但迄今为止，SNN 在该领域的应用有限。这项工作引入了一种用于视觉位置识别 (VPR) 的 SNN，它既可以在几分钟内训练，又可以在几毫秒内查询，非常适合部署在计算受限的机器人系统上。我们提出的系统 VPRTempo 使用抽象的 SNN 克服了训练和推理时间缓慢的问题，该 SNN 以生物现实性换取效率。VPRTempo 采用时间代码，根据像素的强度确定单个脉冲的时间，而之前的 SNN 则依赖于确定脉冲数量的速率编码；将脉冲效率提高了 100% 以上。 VPRTempo 使用脉冲时间依赖性可塑性和监督增量学习规则进行训练，强制每个输出脉冲神经元只对一个位置做出反应。我们在 Nordland 和 Oxford RobotCar 基准定位数据集上评估了我们的系统，这些数据集包含多达 27,000 个位置。我们发现 VPRTempo 的准确性与之前的 SNN 和流行的 NetVLAD 位置识别算法相当，同时速度快几个数量级，适合实时部署 - CPU 上的推理速度超过 50 Hz。VPRTempo 可以作为在线 SLAM 的环路闭合组件集成到资源受限的系统（例如太空和水下机器人）上。
电压偏置的约瑟夫森二极管中的非肾脏电荷运输和亚谐波结构
我们研究电压偏置的单渠道连接处的电荷传输，涉及有限的库珀对动量的螺旋超导体。对于约瑟夫森结，平衡电流相关的关系显示出超级传导二极管效应：临界电流取决于传播方向。我们为电压偏置的约瑟夫森二极管制定了一种散射理论，并表明多个安德烈的反射过程在DC电流 - 电压曲线中导致在低温和小电压下，由于光谱间隙的多普勒移位而导致的小电压。在当前偏向的情况下，二极管效率具有最大的矩效率η0≈0。4对于此模型。在电压偏置的情况下，拟合效率可以达到理想值η=1。我们还讨论了正常金属和螺旋超导体之间正常驾驶连接的电荷传输，并对具有自旋轨道相互作用和磁性Zeeman Fileds的相关模型发表评论。
染色质结构可能在恶性疟原虫的全基因组分析中引入系统性偏差
摘要背景：人类疟原虫恶性疟原虫中异染色质的维持、调节和动态变化因其在互斥毒力基因表达和关键发育调节因子沉默中的调节作用而受到越来越多的关注。染色质免疫沉淀后测序 (ChIP-seq) 等全基因组分析的出现有助于了解染色质组成；然而，即使在模型生物中，ChIP-seq 实验也容易受到由潜在染色质结构引起的内在实验偏差的影响。方法：我们进行了一项对照 ChIP-seq 实验，重新分析了之前发表的 ChIP-seq 数据集，并比较了不同的分析方法，以表征恶性疟原虫全基因组分析的偏差。结果：我们发现用于 ChIP-seq 标准化的输入对照样本中的异染色质区域在整个恶性疟原虫基因组的测序覆盖率方面系统性地代表性不足。这种代表性不足，加上非特异性或低效的免疫沉淀，可能导致在这些区域识别出假富集和峰值。我们观察到，在特定和有效的 ChIP-seq 实验中，背景水平也会出现这种偏差。我们进一步报告了不同的读取映射方法如何扭曲高度相似的亚端粒区域和毒力基因家族中的测序覆盖率。为了改善这些问题，我们讨论了可用于表征真正的染色质相关蛋白的正交方法。结论：我们的结果强调了染色质结构对寄生虫全基因组分析的影响以及谨慎的必要性
阳性和确认学习的偏见的计算根
摘要人类不会客观地整合新信息：具有积极的情感价值和证据证明自己先前信念的结果被过度高估了。直到最近，对积极性和确认偏见的理论和经验说法都认为它们特定于“高级”信念更新。我们向此提供了证据。增强学习任务中的学习率，跨越上下文和物种估计，通常呈现出相同的特征不对称性，表明信念和价值更新过程具有关键的计算原理和扭曲。这种偏见对做出正确选择的可能性产生了过分的期望，因此产生了过度可靠的奖励期望。我们讨论了这些强化学习偏见的规范性和神经生物学根源及其在行为决策理论的更大情况中的地位。
社交焦虑症中自我认知偏差的社会学习的大脑介质
社交焦虑症 (SAD) 的特征是对社会评价的过度恐惧以及持续的自我负面认知。本文，我们检验以下假设：大脑反应和自我相关信息的社会学习中的负面偏见会导致 SAD 的负面自我形象和低自尊特征。被诊断患有社交焦虑的成年参与者 (N = 21) 和匹配的对照组 (N = 23) 在完成一项压力很大的公开演讲任务后，对自己的表现进行了评分，并获得了社交反馈。我们研究了正面和负面的社会反馈如何改变自我评价和状态自尊，并使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来描述大脑对正面和负面反馈的反应。与对照组相比，SAD 参与者根据负面社会反馈更新自我评价和状态自尊的次数显著多于正面社会反馈。额顶叶网络的反应与这些行为效应相关并反映这些行为效应，非焦虑对照组对正面反馈的反应大于负面反馈，但 SAD 参与者则并非如此。前脑岛和其他脑区对社会反馈的反应介导了负面反馈与正面反馈对自我评价变化的影响。在非焦虑型参与者中，前顶叶脑区可能有助于积极的社会学习偏差。在季节性情感障碍 (SAD) 中，前顶叶脑区整体上被募集的程度较低，对正面反馈的适应性也较低，这可能反映了注意力分配和认知调节方面的差异。在 SAD 和其他内化障碍中，更偏向负面的脑反应和社会学习偏差可能导致维持负面的自我形象，从而为干预措施提供重要的新靶点。
一种强化学习方法，用于减轻语言模型中的刻板印象偏见
广泛采用由BERT和GPT等大型语言模型提供支持的应用程序，突出了社区内部对这种模型可以从培训数据中继承的意外偏见的影响的担忧。为了表现出来，过去的工作报告了LLM的证据，这些LLM扩大了性别刻板印象以及地理和种族偏见。以前的方法集中在数据预处理技术或技术上，这些技术或技术试图直接嵌入以增加资源需求，符号工作以及对足够偏见类型的适用性方面的限制方面，直接嵌入具有很大的缺点。在本文中，我们提出了精炼-LM，这是一种使用模型架构以及偏置型的强化学习对偏差的事后过滤。在包括Distillbert，Bert和Roberta在内的一系列模型中进行的实验表明，所提出的方法（i）在保留语言模型性能的同时，大大减少了刻板印象的偏见； （ii）实现适用于广泛的偏见类型，跨越诸如基于种族，宗教和基于国籍的偏见等环境的概括； （iii）减少所需的培训措施。
在图像模拟中混合剪切和红移偏差
摘要 随着星系弱透镜的统计能力达到百分比级精度，需要大规模、逼真且稳健的模拟来校准观测系统，特别是考虑到随着勘测深度的增加，物体混合的重要性日益增加。为了捕捉剪切和光度红移校准中混合的耦合效应，我们定义了透镜的有效红移分布 nγ(z)，并描述了如何使用图像模拟来估算它。我们使用一套广泛的定制图像模拟来表征应用于暗能量调查 (DES) 第 3 年数据集的剪切估计管道的性能。我们描述了多波段、多时期的模拟，并通过与真实 DES 数据的比较证明了它们的高水平的真实感。我们通过在我们的表面模拟上运行变体来分离产生剪切校准偏差的效应，并发现与混合相关的效应是平均乘法偏差的主要贡献，约为 -2%。通过生成随红移变化的输入剪切信号模拟，我们校准了有效红移分布估计中的偏差，并证明了这种方法在混合存在时的重要性。我们提供经过校正的有效红移分布，其中包含统计和系统不确定性，可用于 DES 第三年弱透镜分析。
在特定的低闸门源电压偏置方面的SIC MOSFET的重复短路能力，以实现更健壮的极端操作
摘要 - 本文提出了在高排水源电压下重复定位的SC应力下的商用硅卡比德（SIC）MOSFET设备的短路（SC）性能。研究了两种方案，以评估栅极源电压（V GS）去极化和SC持续时间（T SC）降低的影响。V GS去极化可提供功率密度的降低，并允许在短路持续时间t scmax的情况下保持安全的故障模式（FTO：失败）。结果表明，SIC MOSFET V GS去极化不会降低T SCMAX时的SC循环能力。但是，使用V GS去极化允许将近1000个周期@T SC = 10 µ s的IGBT鲁棒性水平接近IGBT鲁棒性水平。 SC测试期间芯片温度演变的模拟表明，降解归因于SC周期期间的连接温度（T J）的升高，这导致顶部Al诱导裂纹融合到厚氧化物中。
栅极源偏置电压和栅极泄漏电流对FTO型SIC功率MOSFET的短路性能的影响
最近已显示：损害累积和SC-FTO型设备的故障仅用于短路脉冲比给定临界值更长的短路脉冲，此后，栅极裂口电流明显增加； 由于热机械应力和随后的温度相关的顶部金属化挤出，降解和失效是在顶部SIO 2中产生裂纹的结果[1]； 遵守临时偏置条件，由于金属路径在设备顶部区域融合效果，因此可以恢复功能[2]。在此，提出和讨论了一个新的结果，即直接在门和排水之间流动的泄漏电流的检测，也影响晶体管的短路性能和稳健性，为此表明，短路期间门源偏置的值也起着重要作用。