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变压器真的是机器人技术的基础吗？
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根据基础模型处理crrna的能力
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2025年1月7日联系人：Bruce Karmazin执行董事PO Box 1234 Mattoon，IL 61938 bruce@lumpkinfoundation.org
Lumpkin家族基金会的任务是支持在伊利诺伊州东部和美国各地建立健康，可持续社区的人们共同努力，很高兴地宣布，其土地，健康，社区（LHC）2025赠款周期将于1月24日开放，并将接受询问信至2月28日。信息网络研讨会将于1月23日下午2点举行；您可以在lumpkinfoundation.org/grant-programs/land-health-community/上找到更多详细信息并注册。土地，卫生，社区计划支持朝着整体健康社区和富有弹性的当地粮食经济的愿景的人们提供支持。LHC通过个人和社区与自然环境的互动来为支持心理健康的努力提供资金。基金会欢迎在伊利诺伊州中部社区工作的组织的赠款提案。作为Lumpkin家庭基金会计划官员克里斯蒂娜·克罗斯特（Christina Krost）指出：“每年我们对我们地区领先组织支持的杰出项目的数量和质量给我们留下了深刻的印象，这些项目支持我们对伊利诺伊州东部的使命和愿景。” 2024年的土地，健康，社区赠款的收件人包括：新希望营：购买设备，种子，材料和人员配备50,000美元，以改善城市蝴蝶计划安装的本地栖息地，使它们通过去除入侵物种，增加理想的植物和设计路径，使其更可持续和访问。花园和地面将为在美丽而宁静的地区提供观察，学习，摄影和放松的机会。EIU部Casey在行动中：30,000美元，以增强Casey的120年历史的Fairview Park，并建造了一个铺成的8英尺宽和半英里长的步行路，周围是公园的池塘，这将连接现有的人行道和新的可访问钓鱼码头。生物科学：$ 15,000，用于开发校园可持续性花园，重点是通过EIU食品储藏室为学生提供新鲜农产品，并通过与大自然建立联系对学生的身心健康产生积极影响。
该协会为推进景观建筑提供了基础
为会员提供折扣或免费活动。美国建筑师研究所（AIA）o美国伊利诺伊州计划协会（APA-il）O芝加哥地区树木倡议（CRTI）O伊利诺伊州技术研究所，景观建筑计划（IIT）O大湖区气候行动委员会（IIT）o千年公园基金会（Mpf）Orino offent（Mpf）
Amit Kumar Kushwaha、Arpan Kumar Kar。商业中采用人工智能的微观基础：实现转变。信息技术转移与传播国际工作会议 (TDIT)，2020 年 12 月，印度蒂鲁吉拉帕利。第 249-260 页，�10.1007/978-3-030-64849-7_22�。�hal-03701827�
摘要 人工智能已逐渐成为信息系统和商业领域的一个独立研究领域。商业中发展起来的新工作形式需要大量的实验、潜在客户生成和实时推荐。这推动了人工智能技术采用的异常增长。即使该领域的领先组织都预见到了早期采用人工智能技术的优势，但一些组织仍由于各种障碍而阻碍了采用。本文分析了导致组织层面采用人工智能的特征和阻碍其采用的因素。通过本文，我们报告了中小型组织在 Twitter 上关于其采用人工智能的程度以及他们面临的障碍的对话结果。通过这种分析，我们提供见解和议程，帮助中小型组织的高管为采用人工智能做好准备。
通过基础模型的潜在空间可能性优化改善功能蛋白的产生
已经采用了各种深层生成模型来进行从头功能蛋白的产生。与3D蛋白设计相比，基于序列的生成方法旨在产生具有所需功能的氨基酸序列，由于蛋白质序列数据的丰度和质量以及相对较低的建模复合物，用于训练的氨基酸序列仍然是一种主要方法。通常对这些模型进行培训以匹配训练数据中的蛋白质序列，但每个氨基酸的精确匹配并不总是必不可少的。某些氨基酸的变化（例如，不匹配，插入和删除）可能不一定会导致功能变化。这表明将训练数据的可能性最大化超出氨基酸序列空间，可以产生更好的生成模型。预训练的蛋白质大语言模型（PLM）（例如ESM2）可以将蛋白质序列编码为潜在空间，并可能用作功能验证器。，我们通过模拟优化氨基酸序列空间和源自PLM的潜在空间的可能性，提出了训练功能蛋白序列生成模型。此培训方案也可以看作是一种知识蒸馏方法，该方法在培训过程中动态重新体重样本。我们将方法应用于训练GPT类模型（即自回旋变压器）进行抗微肽（AMP）和苹果酸脱氢酶（MDH）的一代任务。计算实验证实，我们的方法优于各种深层生成模型（例如，没有提出的培训策略的没有提议的培训策略）的各种深层生成模型（例如，生成对抗性净，变异自动编码器和GPT模型），证明了我们多叶型精选策略的有效性。
多组学基础模型通过零样本预测表观遗传调控
由于基因组元素具有细胞类型特异性，并且受遗传和表观遗传调控的影响，因此识别基因组元素具有挑战性。揭示基因组元素对基因和细胞状态的功能作用需要大量资源。在这里，我们提出了顺式调控元件转换器 (CREformer)，这是一种大型深度学习模型，可通过多模态方法揭示功能和调控机制。CREformer 包含 30 亿个参数，通过整合批量和单细胞数据集的优势进行预训练，涵盖批量多组学片段中的 550 亿个核苷酸和 1.65 亿个单细胞配对多组学谱。预训练后，CREformer 以零样本方式执行所有预测，这使得在没有数据可供微调的情况下也能进行预测。这包括主调节器、增强子、基因调控网络 (GRN) 和功能变体的计算推断，以及表观遗传扰动、细胞状态转变和疾病治疗的计算机模拟。此外，CREformer 还发现了新的肿瘤治疗靶点，并在体外进行了验证。总体而言，CREformer 的基础、零样本能力有可能加速对广泛范围内功能元素及其动态的全面发现的研究。
进展可观，基础薄弱：2019-2024 年学校创新五年分析
女子运动领袖中学 (GALS) 是科罗拉多州丹佛市的一所特许公立中学，前任执行董事 Carol Bowar 表示，学校最近发现拥有个性化教育计划 (IEP) 和 504 计划的学生数量有所增长。尽管这所学校最初并非以特殊教育为重点，但归属感和包容性是其两大核心价值。Bowar 表示：“我们吸引的是那些希望孩子出名的人”，这也意味着学校会为孩子提供个性化支持，帮助他们取得成功。GALS 的所有课程都旨在最大限度地包容各种残疾学生。“我们确实……几乎只‘推进来’而不是‘抽出来’……并确保我们在这方面配备了充足的人员。我们看到投资得到了十倍的回报。”据学校介绍，拥有 IEP 的学生实现学业学习和生活技能目标的速度与一般学生相同。但成功并非一蹴而就：学校花了数年时间制定普通教育课程和特殊教育课程如何互联互通的协议，并培训员工实施完全包容的教育模式。
