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Dino-WM：预先训练的视觉特征的世界模型...
预测给定控制动作的未来结果的能力对于物理推理至关重要。然而，这种预测模型通常称为世界模型，已被证明具有挑战性的学习，通常是通过在线政策学习中为特定于任务的解决方案而开发的。我们认为，世界模型的真正潜力在于他们仅使用被动数据来推理和计划各种问题的能力。具体而言，我们要求世界模型具有以下三个属性：1）在离线，预采用的轨迹上进行训练，2）支持测试时间行为优化，3）促进任务无关紧要的推理。为了意识到这一点，我们提出了Dino World Model（Dino-WM），这是一种建模视觉动力学的新方法，没有重建视觉世界。Dino-WM利用了通过Dinov2预先训练的空间贴片特征，从而使其能够通过预测未来的补丁功能来从离线行为轨迹中学习。此设计允许Dino-WM通过动作序列优化实现邻国目标，从而通过将所需的目标贴片特征视为预测目标来促进任务不合时宜的行为计划。我们评估跨各个领域的Dino-WM，包括迷宫导航，桌面推动和粒子操纵。我们的实验表明，Dino-WM可以在测试时间生成零拍的行为解决方案，而无需依赖专家演示，奖励建模或预学的逆模型。值得注意的是，与先前的最新作品相比，Dinowm具有强大的概括能力，适应了多种任务家族，例如任意配置的迷宫，具有多种物体形状的推动操纵和多粒子场景。
生物质废物和体育应用的准备
成人T细胞白血病 - 淋巴瘤（ATLL）是由人类T细胞白血病1型（HTLV-1）驱动的侵略性恶性肿瘤。尽管来自西半球（非洲加勒比海和南美）的患者面临较差的预后，但我们对ATLL分子驱动因素的了解主要来自日本研究。我们进行了多摩变分析，以阐明西方队列中ATLL的GE NOMIC景观。反复缺失和/或涉及FOXO3，ANKRD11，DGKZ和PTPN6的破坏突变，将这些基因视为潜在的肿瘤抑制子。RNA序列，已发表的功能数据和体外测定法分别支持ANKRD11和FOXO3作为ATLL中T细胞增殖和凋亡的调节剂的作用。Sur Vival数据表明，AnkRD11突变可能会赋予更糟糕的预后。除了急性和淋巴亚型外，日本和西方队列还显示出不同的分子模式。gata3删除与慢性病病例有关。IRF4和Card11突变。我们的发现揭示了日本和西部ATLL患者之间的新型ATLL驱动基因和临床相关的差异。
血浆游离 DNA 中的 5-羟甲基胞嘧啶测序可识别出对雄激素依赖性前列腺癌患者的独特表观基因组特征
血浆游离 DNA 中的 5-羟甲基胞嘧啶测序可识别对雄激素剥夺疗法有耐药性的前列腺癌患者的独特表观基因组特征 李千霞 1,2,* 、黄江青 3,* 、黄沙恩 4 、田一军 1 、黄金勇 1 、Amirreza Bitaraf 1 、董晓伟 3 、Marja T. Nevalanen 5 、Manishkumar Patel 1 、Jodie Wong 1 、张劲松 6 、Brandon J. Manley 6 、Jong Y. Park 7 、Manish Kohli 8 、Elizabeth M. Gore 9 、Deepak Kilari 10,+ 、王亮 1,+ 1. 美国佛罗里达州坦帕市 H. Lee Moffitt 癌症中心和研究中心肿瘤微环境及转移系 2. 华中科技大学同济医院肿瘤科武汉科技大学 3. 美国威斯康星州密尔沃基威斯康星大学 Joseph J. Zilber 公共卫生学院生物统计学系 4. 美国威斯康星州麦迪逊威斯康星大学生物统计学系 5. 美国费城托马斯杰斐逊大学 Sidney Kimmel 癌症中心药理学、生理学和癌症生物学系 6. 美国佛罗里达州坦帕 H. Lee Moffitt 癌症中心和研究所泌尿生殖肿瘤学系 7. 美国佛罗里达州坦帕 H. Lee Moffitt 癌症中心和研究所癌症流行病学系 8. 美国犹他州盐湖城犹他大学亨茨曼癌症中心内科系肿瘤学分部 9. 美国威斯康星州密尔沃基威斯康星医学院放射肿瘤学系 10. 美国威斯康星州密尔沃基威斯康星医学院肿瘤学分部 * 同等贡献(QL 和 CC.H.) + 通讯作者 Liang Wang，医学博士，哲学博士 肿瘤微环境和转移系 莫菲特癌症中心 12902 USF Magnolia Drive Tampa, FL 33612, USA 电子邮件：liang.wang@moffitt.org Deepak Kilari，医学博士 威斯康星医学院肿瘤学系 9200 W. Wisconsin Ave Milwaukee, WI 53226, USA 电子邮件：dkilari@mcw.edu 标题：cfDNA 中的 5hmC 特征可预测对 ADT 的早期耐药性
基于选择性特征和可解释的人工智能预测自闭症谱系障碍的数据中心自动化方法
1 沙特阿拉伯艾卜哈国王哈立德大学计算机科学学院信息学与计算机系统系，2 安德森大学工程学院，美国南卡罗来纳州安德森，3 巴基斯坦巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学计算机科学与信息技术系，4 沙特阿拉伯阿尔科巴尔穆罕默德·本·法赫德王子大学计算机工程与科学学院人工智能系，5 沙特阿拉伯利雅得诺拉·宾特·阿卜杜勒拉赫曼公主大学计算机与信息科学学院信息系统系，6 沙特阿拉伯阿尔哈吉萨塔姆·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系，7 沙特阿拉伯利雅得阿尔玛雷法大学应用科学学院计算机科学与信息系统系
MacOS红杉的新功能
SIRI个人上下文理解，使用Apple Intelligence提供的在设备上的语义索引，Siri可以理解电子邮件，消息，照片，日历事件，文件等，并可以为您个人的问题提供答案。例如，当您说“杰米告诉我的那部电影是什么？” Siri将挖掘上周的信息。，当您填写表格并说“在这里添加我的护照号码”时，Siri可以从保存的护照照片中提取数字并将其放入。
使用TMTPRO 32-PLEX试剂增强蛋白质定量和样品吞吐量，并从热科学轨道上的延伸支持特征延伸
使用Proteome Discoverer 3.2软件和Sequest®HT搜索算法进行数据分析。肽的修饰包括用于HELA的氨基甲基甲基化（C）的动态修饰，用于蛋白质混合物的羧甲基化（C），TMTPRO标签（N-末端，K）和MET氧化。FDR阈值在渗透剂节点中设置为1％，以识别肽和蛋白质鉴定的高置信度。在报告基因离子量化器节点中指定了11 ppm的记者离子峰积分耐受性，并使用新的集成的报告频道控制通道范围的范围范围范围进行了剥离和非剥离的控制通道，对剥离和非置换通道组的归一化进行了归一化。
如何使用区域计划中的工具和功能.pdf
通过选择地图图层抽屉，您可以选择和/或取消选择与内容窗口直接相关的感兴趣的地图图层（下图中橙色圆圈部分）。用户可以使用搜索工具（下图中粉红色圆圈部分）搜索特定图层。要取消选择所有选定的图层，请单击重置图层（下图中绿色圆圈部分）。要最小化地图图层抽屉，请单击 X（下图中蓝色圆圈部分）。每个地图图层都包含一个简短的描述及其与区域规划主题的相关性。
UKCP指南：UKCP本地的极端降雨特征
为了评估这些非物理事件的影响，旨在识别线性特征的过滤器，该线性特征是单个网格盒宽且与网格对齐的过滤器，并应用于降雨小时场。网格框值高于给定阈值（根据非物理特征的目视检查确定）被认为是错误的，并用缺失的数据代替了此灵敏度分析（稍后，请参见替代方案）。应该强调的是，确定降雨的极端特性是困难的，并且存在明显的不确定性，并且所选方法可以对非物理事件的诊断影响产生重大影响。因此，下面报告的值仅应被视为对问题的规模起诉，并且单个应用和方法可能会受到更大或更少的程度的影响。