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基于自促进聚类的对比学习用于脑网络预训练
磁共振成像（MRI）等神经成像技术的快速发展促进了我们获取大脑结构和功能特征。脑网络分析是从 MRI 探索大脑机制的重要工具之一，它为大脑组织提供有价值的见解，并促进对大脑认知和神经退行性疾病病理的理解。图神经网络（GNN）通常用于脑网络分析，但它们受到医疗数据稀缺的限制。虽然已经开发了图对比学习方法来解决这个问题，但它们通常涉及扭曲大脑解剖结构的图增强。为了应对这些挑战，本文提出了一种无增强的对比学习方法，即基于自促进聚类的对比学习（SPCCL）。具体而言，通过引入基于聚类的对比学习损失和自促进对比对创建方案，所提出的 SPCCL 可以从比疾病患者数据相对容易获取的其他健康受试者数据中进行预训练。所提出的 SPCCL 利用这些额外的数据来保持原始大脑结构的完整性，使其成为一种有效的大脑网络分析的有前途的方法。在开放获取的精神分裂症数据集上进行了全面的实验，证明了所提出方法的有效性。
![arxiv：2503.08148v1 [CS.CV] 2025年3月11日](/simg/6\67376c889f5b97b401db6d093a2601e11175bfdb.webp)
arxiv：2503.08148v1 [CS.CV] 2025年3月11日
最近，扭曲或构成生成模型的事实的图像已成为社会知识。要应对一般人工智能（AI）模型的连续演变，模型归因（MA）是必需的，而不仅仅是鉴定合成图像。但是，必须从头开始培训当前基于深度学习的MA方法，以识别既耗时又耗时的模型。这项工作提出了一种新的策略，以处理持久新兴的生成模型。我们适应了少数拍摄的类侵入学习（FSCIL）机械性，以发现新的生成AI模型。与现有的FSCIL方法使用高级插入式对象分类的方法不同，MA需要分析综合图像中的颜色和纹理等低级细节。因此，我们利用夹子vit特征的不同利益来利用可学习的表示形式。为了学习有效的代表，我们提出了自适应集成模式（AIM），以计算每个图像的夹子vit块特征的加权总和，从而增强了对识别生成模型的ABIL。广泛的实验表明，我们的方法有效地从先前的生成模型扩展到最近的生成模型。
美国和非洲 - 美国外交服务协会
这是我在 FSJ 上发表的倒数第二篇“总统观点”专栏。我将于 7 月 15 日结束我的第二任期和四年任期。在下个月的最后一篇专栏文章中，我将分享我的观点，即在经历了非常艰难的二十年后，如何才能让美国外交部门健康、快乐和有意义。我在 2019 年 7 月上任，当时特朗普政府做出了一系列破坏性的决定，我们的成员和我们的服务面临前所未有的挑战。特朗普政府在头两年实施的国务院招聘冻结继续扭曲我们的人口结构，并导致关键职位的中级官员严重短缺。针对特朗普总统的第一次弹劾程序将外交部门和我们的许多成员置于美国政治的十字路口，并挑战我们找到一种方法来捍卫职业服务。那些艰难岁月的影响是严重的。在过去 10 年中，报名参加外交官考试的人数急剧下降，在上一届政府执政期间达到最低点。造成这种下降的原因有很多，并非全部与政治有关。但职业公务员不受重视或尊重的感觉肯定起了一定作用。
气候相关政策如何影响发电经济
摘要 综述目的 对气候变化的担忧使政策制定者面临越来越大的减少温室气体排放的压力。为实现这一目标，人们采用了多种政策机制，包括对碳排放征收庇古税以及对无碳发电的补贴和强制要求。此类机制带来的挑战是，它们会扭曲能源市场，影响价格以及投资或维持发电能力的财务可行性。 最新发现 我们调查了有关政策机制如何影响市场以及短期和长期经济信号的文献。我们还提出了一个案例研究来探讨这些问题。我们的案例研究采用两步建模程序。首先，长期发电和输电规划模型确定在不同气候政策制度下为服务未来负荷而构建的最佳技术组合。接下来，使用机组承诺模型来模拟系统的每小时运行。结合这两个建模步骤的结果，我们评估了使用不同政策机制实现碳减排的效率。摘要 根据我们的文献调查和案例研究，我们发现市场化政策（例如碳税）最有效地实现了脱碳目标。此外，市场化政策在批发电力市场的价格形成方面扭曲性最小。
标题：近乎完美的人类造血干细胞和祖细胞的精确靶向编辑
3 加拿大蒙特利尔大学细胞病理学和生物学系 摘要：对原代造血干细胞和祖细胞 (HSPC) 进行精确基因编辑将有助于单基因疾病的治愈性治疗以及疾病建模。然而，即使使用 CRISPR/Cas 系统，精确效率仍然有限。通过优化向导 RNA 递送、供体设计和添加剂，我们现在已经在原代脐带血 HSCP 上获得了 >90% 的平均精确编辑效率，同时毒性极小且未观察到脱靶编辑。实现如此高效率所需的主要协议修改是添加 DNA-PK 抑制剂 AZD7648，以及在供体中加入破坏间隔区的静默突变以及破坏 PAM 序列的突变。至关重要的是，编辑甚至跨越了祖细胞层级，没有显著扭曲层级或影响集落形成细胞测定中的谱系输出或高自我更新潜力长期培养起始细胞的频率。由于许多疾病的建模需要杂合性，我们还证明了可以通过添加突变体和野生型供体的特定混合物来调整整体编辑和杂合性。通过这些优化，现在可以在人类 HSPC 中直接以近乎完美的效率完成编辑。这将为治疗策略和疾病建模开辟新的途径。
虚假信息的经济学：人工智能时代的学术自由
本文探讨了人工智能 (AI) 产生的虚假信息的经济层面及其对学术自由的影响。随着人工智能越来越擅长制作和合成可信但虚假的内容，传播和消费虚假信息的经济动机可能会显著增加。本文探讨了人工智能在产生和打击虚假信息方面的双重性质，以及它的潜在经济影响，特别是在追求真相是根本的学术环境中。其经济影响是巨大的，不仅影响信息核实的成本，还影响学术信誉的价值，在人工智能既可以扭曲真相又可以捍卫真相的时代，破坏了学术诚信和自由。本文概述了人工智能产生的虚假信息对学术自由的经济影响，并提出了在数字时代维护学术话语完整性的策略。在我们的数字时代，人工智能 (AI) 的快速发展带来了信息创造、传播和市场采用的重大突破。然而，这一进步也带来了挑战，尤其是人工智能产生的虚假信息的出现和泛滥。这威胁着包括学术界在内的社会各个领域。本文旨在探讨人工智能生成的虚假信息的影响，特别关注其对学术界的经济影响。通过研究促成如此复杂的虚假信息产生的技术进步，以及对高校的经济影响，本文旨在概述这一现代挑战。
定向域间运动使 IsdH 金黄色葡萄球菌受体能够从人体血红蛋白中快速提取血红素
致病性金黄色葡萄球菌利用 IsdH 表面受体主动从人类血红蛋白 (Hb) 中获取铁。血红素提取由受体内的三域单元介导，该单元包含其第二 (N2) 和第三 (N3) NEAT 域，由螺旋连接域连接。提取发生在动态复合体中，其中受体与每个珠蛋白链结合；N2 域与 Hb 紧密结合，而受体内大量的域间运动使其 N3 域能够暂时扭曲珠蛋白的血红素口袋。使用分子模拟结合马尔可夫模型，以及停流实验定量测量血红素转移动力学，我们表明受体内的定向域间运动在提取过程中起着关键作用。N3 域运动的方向性和血红素提取的速率由连接 N2 和连接域的短而灵活的域间系绳内的氨基酸控制。在野生型受体中，源自系链的定向运动使 N3 域能够填充能够扭曲 Hb 口袋的配置，而含有改变的系链的突变受体不太能够采用这些构象异构体并通过间接过程缓慢捕获血红素，其中 Hb 首先将血红素释放到溶剂中。因此，我们的结果表明 IsdH 受体内的域间运动在其能力中起着关键作用
定向域间运动使 IsdH 金黄色葡萄球菌受体能够从人体血红蛋白中快速提取血红素
致病性金黄色葡萄球菌利用 IsdH 表面受体主动从人类血红蛋白 (Hb) 中获取铁。血红素提取由受体内的三域单元介导，该单元包含其第二 (N2) 和第三 (N3) NEAT 域，由螺旋连接域连接。提取发生在动态复合体中，其中受体与每个珠蛋白链结合；N2 域与 Hb 紧密结合，而受体内大量的域间运动使其 N3 域能够暂时扭曲珠蛋白的血红素口袋。使用分子模拟结合马尔可夫模型，以及停流实验来定量测量血红素转移动力学，我们表明受体内的定向域间运动在提取过程中起着关键作用。N3 域运动的方向性和血红素提取的速率由连接 N2 和连接域的短而灵活的域间系绳内的氨基酸控制。在野生型受体中，源自系链的定向运动使 N3 域能够填充能够扭曲 Hb 口袋的配置，而含有改变的系链的突变受体不太能够采用这些构象并通过间接过程缓慢捕获血红素，其中 Hb 首先将血红素释放到溶剂中。因此，我们的结果表明 IsdH 受体内的域间运动在其能力中起着关键作用
TM1934-规格表下载.pdf
低功耗CMOS工艺 OUT输出口耐压24V VDD内置5V稳压管，串联电阻后支持6-24V电压 15mA固定恒流输出 PWM亮度控制电路，256级亮度控制 精确的电流输出值 最大误差（通道间）：±3% 最大误差（芯片间）：±5% 单线串行级联接口 单线两通道串行级联接口：芯片数据接口可以通过命令配置DI或者FDI引脚输入，正常模式下输入接口互相切换，DI工作模式下DI引脚输入数据，FDI工作模式下FDI引脚输入数据，D0引脚转发级联数据，该信号不会因为某一芯片的异常而影响其它芯片的正常工作 振荡方式：内置RC振荡，根据数据线上的信号进行时钟同步，在接收到当前单元的数据后自动重新生成后续数据并通过数据输出端送到下一级，信号不随级联距离的增大而失真或衰减 内置上电复位电路，上电复位后所有寄存器均清零初始化 数据传输速率800KHz 封装方式：SOP8和SOT23-8
Consensify：一种从古基因组数据集生成伪单倍体基因组序列并降低错误率的方法
摘要：古基因组分析的标准做法是将映射的短读数据转换为伪单倍体序列，通常是从映射读堆栈中随机选择一个高质量的核苷酸。这可以控制由于差异测序覆盖率而导致的偏差，但不能控制差异率和测序错误类型，这些错误在从古代样本获得的数据集中通常很大且多变。这些错误可能会扭曲系统发育和种群聚类分析，并误导使用 D 统计量的混合测试。我们介绍了一种生成伪单倍体序列的方法 Consensify，它可以控制由差异测序覆盖率导致的偏差，同时大大降低错误率。错误校正直接来自数据本身，无需额外的基因组资源或简化假设（例如同时采样）。对于系统发育和种群聚类分析，我们发现与基于单读采样的方法相比，Consensify 受人工制品的影响较小。对于 D 统计量，Consensify 对假阳性的抵抗力更强，并且与其他常用方法相比，不同实验室协议导致的偏差似乎影响较小。尽管 Consensify 是针对古基因组数据开发的，但它适用于任何低到中等覆盖率的短读数据集。我们预测，Consensify 将成为未来古基因组研究的有用工具。