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变压器模型产生的噬菌体基因组在组成上与自然序列不同
语言模型在基因组学中的新应用有望对该领域产生重大影响。Megadna模型是创建合成病毒基因组的第一个公开可用的一代模型。评估Megadna概括病毒的非随机基因组组成以及是否可以通过算法检测到合成基因组，4,969个天然噬菌体基因组和1,002 de Novo合成细菌噬菌体的组成指标比较了。变压器生成的序列已通过Genomad分类为变化但现实的基因组长度，而58％的序列分类为病毒。然而，与天然的Bacte-riophage基因组相比，通过秩-SUM测试和原理分析分析，这些序列在各种综合度量中呈现一致的差异。一个简单的神经网络训练，可在全球组成指标上检测变压器生成的序列，其中位灵敏度为93.0％，特异性景观为97.9％（n = 12个独立模型）。总体而言，这些恢复表明，巨型群岛尚未具有逼真的组成偏见，并且基因组组成是检测该模型产生的序列的可靠方法。虽然结果是Megadna模型的特异性，但此处描述的评估框架可以应用于基因组序列的任何生成模型。
通过确定性生成的光子图状态启用的量子中继器的性能分析
通过将逻辑Qubits编码为特定类型的光子图状态，人们可以实现Quanth-tum中继器，从而使快速的纠缠分布率接近经典连接。但是，这些光子图状态的产生需要使用基于线性光学器件的传统方法来启动的源头。克服了这一挑战，已经提出了许多新方案，这些方案采用量子发射器来终止生成光子图状态。尽管这些方案有可能显着降低资源成本，但缺乏不同编码和不同产生方案之间的中继器演奏的系统比较。在这里，我们基于两个不同的图状态，即树图状态和中继器图状态。对于两种状态，我们比较了两个生成方案之间的性能，一个基于与辅助物质量子位耦合的单个量子发射器，另一个基于一个基于单个量子发射器与延迟反馈相关的单个量子发射器。我们在不同的系统参数上识别数值最佳方案。我们的分析提供了有关基于图形状态的量子中继器的生成方案的定义的明确指南，并提出了对不同方案的实验实现实验实现的要求。
PCC 常见问题解答：使用人工智能 (AI) 软件生成的资源编目
2.我们如何对待编写或操作用于生成资源的 AI 软件的代理？如果已知，则将负责操作、提示、编译和/或编辑所编目资源中命名 AI 或生成计算机程序的输出的人员或集体代理记录为相关代理。与 AI 生成的资源相关的人类代理通常可以表示为作者、编辑、编译者或提示者，也可以不具名。负责开发、编程或托管 AI 软件的代理也可以被视为与所编目资源相关的代理。这些代理也可以在软件标题的权威记录中记录为相关代理（参见示例 8）。如果与资源相关的代理的具体角色不明确，请使用通用元素名称，例如“创建者”或“贡献者”，或者不分配关系指示符。另请参阅《在书目记录中应用关系指示符的培训手册》中的准则 4 和 5。如果需要，请在注释中澄清归属。3.人工智能的名称可以被视为人类代理的假名吗？
芝加哥人工智能 (AI) 工具生成内容的注释和参考书目引文
人工智能生成的作品与其他来源不同 AI 生成的内容与您可能引用的其他来源不同。ChatGPT、DALL-E 和类似的 AI 工具根据从数百万个其他来源（AI 工具训练过的文档、图像或其他数据）中学到的常见模式生成文本、图像和其他输出。通常不可能将 AI 生成的内容追溯到它所基于的训练源，也不可能知道 AI 工具本身的工作原理。AI 工具生成的工作复制了训练源中存在的偏见，并且通常会放大这些偏见。这些问题以及 AI 工具的其他伦理影响超出了本文档的范围，值得单独考虑。想聊聊这些吗？问图书管理员！
由目标aid基础编辑技术产生的高胡萝卜素番茄突变体的表型表征
我们先前的研究表明，靶AID是改进的CRISPR/CAS9系统，促进基础编辑是靶向多个基因的有效工具。针对类胡萝卜素积累的三个基因SLDDB1，SLDET1和SLCYC-B是针对的，并且先前通过Target-AID获得了等位基因变异。在这项研究中，我们表征了新等位基因对植物生长和水果发育以及类胡萝卜素积累的影响，在分离后交叉种群中或组合在无效的自我隔离线中。只有在三个靶基因中携带纯合取代的线和单个突变的隔离后交叉种群的表征，从而隔离了SLDDB1的两个等位基因版本，一种与SLDET1相关，另一个与SlcyC-B分离出来。所有编辑的线都显示出类胡萝卜素积累的变化，对每个单个突变都有添加作用。这些结果表明，目标AID基础编辑技术是创建靶基因的新等位基因变异以改善番茄中类胡萝卜素积累的有效工具。
反阴极效应对电子束产生EB等离子体中电子动力学的影响
摘要 电子束 (e-beam) 产生的等离子体在施加交叉电场和磁场 (E × B) 的情况下有望用于低损伤材料处理，并应用于微电子和量子信息系统。在圆柱形电子束 E × B 等离子体中，电子和离子的径向约束分别通过轴向磁场和径向电场实现。为了控制电子的轴向约束，这种电子束产生的等离子体源可能包含一个称为反阴极的导电边界，该边界位于等离子体与阴极轴向相对的一侧。在这项工作中，结果表明，改变反阴极电压偏置可以控制反阴极收集或排斥入射电子的程度，从而可以控制热电子（电子能量在 10-30 eV 范围内）和束电子群约束。有人提出，反阴极偏压对这些不同电子群形成的影响也与弱湍流和强朗缪尔湍流之间的转变有关。
如何跟踪潜在的生成模型生成的图像，而没有人工水印？
潜在的生成模型（例如，稳定的扩散）变得越来越流行，但是关于这些模型产生的图像的潜在滥用，出现了概念。因此，有必要通过推断特定的潜在生成模型来分析特定图像来分析图像的起源。大多数现有的方法（例如，图像水印和模型指纹打印）在训练或发电过程中需要额外的步骤。这些要求限制了它们在生成的图像上的使用情况，而无需此类操作，额外的操作可能会损害生成的图像的质量。在这项工作中，我们询问是否有可能有效，有效地追踪具有上述要求的特定潜在生成模型所产生的图像。为了研究此问题，我们设计了一种基于潜在反转的方法，称为L atent t Racer，以通过检查检查的图像是否可以使用倒置的潜在输入来构造了检查的图像，以追踪检查模型的固定图像。我们利用基于级别的潜在反转，并确定基于编码的初始化对我们方法的成功至关重要。我们对最先进的潜在生成模型（例如稳定的扩散）进行的实验表明，我们的方法可以以很高的精度和效率来区分被检查模型和其他IMEGES生成的图像。我们的发现表明，当今的潜在生成生成的图像自然是由源模型中使用的解码器自然水印的有趣可能性。代码：https：// github。com/zhentingwang/litenttracer。
人工智能生成内容对元宇宙新数字经济发展的机遇与挑战
摘要。元宇宙是数字经济发展的新兴产业，亟待技术创新突破，推动新一轮发展。以ChatGPT为代表的AIGC技术具有渗透性、扩散性和颠覆性，以符合人类逻辑思维和习惯的人机交互方式，为元宇宙发展提供了新的内容供给范式。元宇宙将在基础层、关键技术层、应用层等获得新一轮发展动力，带动新型业务快速发展；同时，沉浸式的人机交互将放大AIGC这把双刃剑的负面影响，带来更复杂、更棘手的行业监管、技术伦理等治理问题。总之，发展并非一朝一夕，需要长期研究核心技术，围绕大算力快速构建新型基础设施，协同发展支撑安全可控治理体系。
人工智能生成内容的语义通信（AIGC）涉及有效的内容创建
人工智能生成的内容（AIGC）服务在数字内容创建中具有巨大的潜力。AIGC的独特能力，例如基于最小输入的内容生成，具有巨大的潜力，尤其是与语义通信（SEMCOM）集成时。在本文中，开发了一种用于集成AIGC和SEMCOM的新型综合概念模型。，在语义级别上引入了内容一般级别，该级别介绍了AIGC和SEMCOM如何相互作用以产生有意义有效的内容。此外，考虑到针对AIGC服务量身定制的语义提取和评估指标的关节，提出了采用AIGC技术的新型框架作为语义信息的编码和解码器。该框架可以适应所产生的不同类型的内容，所需的质量和使用的语义信息。通过采用深Q网络（DQN），提出了一个案例研究，该案例研究提供了对优化问题及其收敛特征的可行性的有用见解。
街道峡谷中植被配置对汽车细颗粒污染物的减缓策略
城市植被被广泛用于缓解空气颗粒物 (PM) 污染对城市居民健康的威胁。然而，不同植被配置对街峡谷中兴趣点（如背风墙、迎风墙、行人水平）的植被影响尚不明确。因此，我们使用数值模拟方法来评估不同植被配置 (VC)（如两侧和迎风面或背风面各侧种植树木或乔灌木）的几种树种在垂直风下对街峡谷中交通源 PM 污染物的影响 (VE)。总 VE 从 4.0% 到 20.6% 不等，而行人水平 VE 从 3.5% 到 15.4% 不等，具体取决于不同的 VC。由于沉降速度较快，柏树种的总 VE 值从 3.5% 到 11.5% 不等，行人水平 VE 值从 4.8% 到 10.9% 不等，优于相同 VC 的其他树种。在仅使用树木的情况下，背风面的植被覆盖率最高（行人水平 VE：3.3% e 10.9%；总 VE：2.1% e 11.5%），该处更靠近污染较重的区域，对风的移动阻碍较少。我们发现，在街道峡谷两侧种植柏树增强型乔灌木配置是最佳策略，可使总 VE 值提高 19.3% e 20.6%，行人水平 VE 提高 14.1% e 15.4%，并缓解街道中心高浓度的 PM2.5 。背风墙的 VE 与空气动力学参数 ( C d LAD ) 显著相关 (P < 0.001)，而迎风墙和行人水平的 VE 与沉积参数 ( LAD vd ) 显著相关 (P < 0.001)。显然，通过充分利用植被的压力损失系数来改变污染物分布，并选择沉积速度快的植被来过滤更多的污染物，可以改善街道峡谷的空气质量。我们的研究为城市规划者和设计师提供了见解，以制定最佳的城市林业管理实践。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。