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从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
机器学习策略识别：高保真度决策策略发现的范例
摘要 我们提出了一种新方法，称为机器学习策略识别 (MLSI)，以发现隐藏的决策策略。在这种方法中，我们首先根据一组被指示使用特定策略的参与者的选择和过程数据训练机器学习模型，然后使用训练后的模型识别一组新参与者所采用的策略。与大多数需要多次试验才能识别参与者策略的建模方法不同，MLSI 可以逐个试验区分策略。我们在三个实验中检查了 MLSI 的表现。在实验一中，我们在配对比较决策任务中向参与者传授三种不同的策略。最好的机器学习模型识别出参与者使用的策略，准确率超过 90%。在实验二中，我们将 MLSI 与多重测量最大似然 (MM-ML) 方法进行了比较，后者也能够在策略识别中整合多种类型的数据，结果发现 MLSI 的识别准确率高于 MM-ML。在实验三中，我们向在有利于非补偿策略（取其优）的任务环境中自由做出决策的参与者提供反馈。 MLSI 的逐次试验结果表明，在实验过程中，大多数参与者一开始会探索多种策略，但最终学会使用“选择最佳”策略。总体而言，我们的研究结果表明，MLSI 可以逐次识别隐藏策略，并且准确率很高，可与需要多次试验才能识别策略的其他方法相媲美。
使用带信标的 BLE 为运动中的用户提供高保真室内导航系统
摘要 由于缺乏可用的 GPS 信号，室内定位和微定位系统变得复杂。蓝牙和 WiFi 填补了这一空白，但这些系统在用户移动时难以保持准确性。使用平滑算法和运行 iBeacon 软件的均匀分布的 BLE 信标，搭配定制设计的 iOS 应用程序，在用户移动时可实现 2 米的精度。本文介绍了以下研究成果：1) 一种使用低成本 BLE 信标的新型室内定位和导航预测系统，当用户以步行速度移动时，其精度为 2.2 米；2) 一种通用室内微定位系统，可以轻松快速地部署到新环境中（数小时内）；3) 5 种平滑算法的比较和性能分析；4) 一种架构模型，其他研究人员可以通过它扩展我们在室内定位和导航方面的工作。
基于框架的大型语言模型的免费响应的定性分析：算法保真
今天，随着大型生成语言模型（LLM）的出现，现在可以模拟对采访问题的免费回答，例如传统上使用定性研究方法进行分析的问题。定性方法包括一系列广泛的技术，涉及对开放式访谈或以自然语言自由进行的对话进行手动分析。在这里，我们考虑使用定性分析方法对LLM产生的人工“硅参与者”是否可以进行有效的研究，以产生可以推广到真实人类种群的见解。我们分析中的关键是算法忠诚度，这是一个有效性概念捕获LLM生成的输出反映人类亚人群的信念和态度的程度。从定义上讲，高算法的忠诚度表明，LLMS引起的潜在信念可能会概括为真实的人类，而低算法的忠诚度则使此类研究无效。在这里，我们使用LLM来与“硅参与者”进行访谈，以一对一的人口统计学与一组人的参与者相匹配。使用基于框架的定性分析，我们展示了从人类和硅参与者获得的关键主题非常相似。但是，当我们分析访谈的结构和语气时，我们发现了更明显的差异。我们还发现了超准确性分歧的证据。我们得出的结论是，我们测试的LLM（GPT-3.5）没有足够的算法忠诚度，可以期望对其进行计算机研究，无法将其推广到真实的人类人群中。然而，人工智能的快速进步增加了算法忠诚度可能会改善的可能性。因此，我们强调了现在需要建立认知规范，围绕如何评估基于LLM的定性研究的有效性，尤其是关于确保代表异质生活经验的有效性。
基于误差校正阈值的不同错误机制下的Qubit保真度
量子误差校正是实现大规模通用量子计算的关键步骤，实现量子误差校正的条件是，每个操作步骤的误差概率必须低于某个阈值。这要求Qubits的质量和量子门的精度可以通过实验达到一定水平。我们首先讨论量子误差的机制：量子门的精度对应于单一操作员误差，量子量的质量归因于腐蚀性。然后，根据表面代码误差校正的阈值，我们证明了量子门限制的最小值不应在误差概率p的情况下小于1 -p，并发现可以用于误差校正的量子量的自然脱谐度时间。这为Qubits准备和实验性执行量子操作提供了某种理论支持。
剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
PNA辅助dnazymes裂解双链DNA，用于具有高序列保真度的基因工程
摘要：Dnazymes已被广泛用于许多传感和成像应用中，但是自1994年发现以来，很少使用基因工程，因为它们的底物范围主要限于单链DNA或RNA，而遗传信息则存储在双链DNA（DSDNA）中。为了克服这一主要局限性，我们在这里报告了肽核酸（PNA）辅助双链DNA通过dnazymes（Panda）辅助的DNA迹象，这是将Dnazyme活性扩展到DSDNA的第一个例子。我们表明，熊猫在有效划痕或导致靶dsDNA上有双链破裂是可以编程的，靶DsDNA模仿了蛋白质核酸酶，并且可以充当分子克隆中的限制酶。除了比蛋白质酶小得多，在我们测试的条件下，熊猫还具有更高的序列保真度，这证明了其作为基因工程和其他生化应用的新型替代工具的潜力。
WCN24-AB-432中国2型糖尿病患者和慢性肾脏疾病患者的finer酮：富达分析
表2。Treatment-emergent adverse and hyperkalemia events Chinese population TEAE Finerenone (n=350) Placebo (n=346*) n (%) IR per 100 PY n (%) IR per 100 PY Any AE # 335 (95.7) 224.1 336 (97.1) 264.9 Any study drug-related AE 128 (36.6) 21.2 113 (32.7) 17.0 Any AE leading终止研究药物19（5.4）2.3 11（3.2）1.3任何SAE 173（49.4）30.2 184（53.2）33.6任何研究与药物相关的SAE 7（2.0）0.9 13（3.8）1.6任何导致研究药物5（1.4）0.6 8（2.3）0.6（1.3）的SAE任何导致任何SAE均导致任何SAE，0.6 0.6（1.6）0.6（1.6）0.6（1.6）（0.6（0.6）0.6（1.6）（0.6（0.6）（0.6）。治疗 - 呼吸体高血症任何高血症‡101（28.9）–77（22.3） - 任何研究药物相关的高钾血症74（21.1） - 56（16.2） - 任何导致研究药物9（2.6） - 3（2.6） - 3（0.9） - 任何严重的Hyter Healty Prestect decoment of Hyprokailemia decort and Hime Hight and Brimity HyperemkeLemia 5（1.6）高钾血症4（1.1） - 2（0.6） - 任何严重的高钾血症导致研究药物0 - 2（0.6） - 任何严重的高钾血症报道为威胁生命的0-2（0.6） - 由于严重的高血压4（1.1） - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 5.5 mmol/l.342（15.3/34） （9.6） - 血清钾> 6.0 mmol/l§15/349（4.3） - 8/343（2.3） - 由于高卡勒血症0 - 0 - 0 - 0 -
DF-QSM：基于数据保真的混合方法，用于改善大脑的定量敏感性映射
1印度科学学院计算与数据科学系，印度卡纳塔克邦，印度2个数据科学学院，印度科学教育与研究所，蒂鲁瓦南塔普拉姆，喀拉拉邦，印度，
工程化的环状 ADAR 募集 RNA 可提高体内和体外 RNA 编辑的效率和保真度
基因组编辑工具，如锌指核酸酶、转录激活因子样效应核酸酶、CRISPR-Cas 系统和 CRISPR-Cas 衍生物（胞嘧啶和腺苷碱基编辑器），已广泛应用于基因组操作，并显示出它们的治疗潜力。除了基因组编辑技术之外，RNA 碱基编辑技术也得到了开发 1 。由于 RNA 编辑是可逆的、可调控的，并且不会导致基因组的永久性改变，因此它在治疗应用中可能具有一定的优势。对于腺苷的 RNA 编辑，作用于 RNA 的腺苷脱氨酶 (ADAR) 家族的成员，如 ADAR1（异构体 p110 和 p150）和 ADAR2（参考文献 2、3），已被设计用于将腺苷 (A) 精确转化为肌苷 (I) 1 。 ADAR1/2 的催化底物是双链 RNA，ADAR1/2 的脱氨酶结构域负责 A 到 I 的 RNA 编辑 4、5。肌苷被识别为鸟苷 (G)，并在随后的细胞翻译过程中与胞苷 (C) 配对 3。为了实现靶向 RNA 编辑，ADAR 蛋白（或其脱氨酶结构域 ADAR DD）已与多种 RNA 靶向模块融合，例如 λ N 肽 6 – 8、SNAP 标签 9 – 13 和 Cas13 蛋白 14。此外，可以利用带有 R/G 基序的工程向导 RNA 与异位表达的 ADAR1 或 ADAR2 蛋白偶联来实现靶向 RNA 编辑 15 – 18。然而，外源编辑酶的异位表达与几个问题有关，包括基因组和/或 RNA 转录物的大量全局脱靶编辑 19 – 23 、免疫原性 24 – 27 、致癌性 28 – 30 和递送障碍 24 。 Stafforst 团队和我们自己报告的两种 RNA 编辑技术 RESTORE 31 和 LEAPER 32 利用内源性 ADAR 对 RNA 进行可编程编辑，而无需引入