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MIEEG-GAN：生成人工运动意象......
摘要 — 生成对抗网络 (GAN) 在语音处理等领域的时间序列数据生成方面取得了重要进展。GAN 的这种能力对于脑机接口 (BCI) 非常有用，因为收集大量样本可能既昂贵又耗时。为了解决这个问题，本文提出了一种为运动想象生成人工脑电图 (EEG) 数据的新方法。这里的 GAN 使用由双向长短期记忆神经元组成的生成器和鉴别器网络。使用来自 BCI 竞赛 IV 的数据集 2b 评估训练后的模型。该数据集包括左手和右手运动想象的试验。训练单独的 GAN 以生成与数据集中存在的两种试验类型相对应的人工 EEG 样本。为了进行评估，使用短期傅里叶变换和 Welch 功率谱密度比较真实和人工 EEG 信号的时频特性。结果表明，GAN 可以捕捉运动想象脑电图数据的重要特征，例如 beta 波段的功率变化。从 Welch 的功率谱密度来看，人工生成信号和原始信号的功率变化处于相似的频率区间。
产生针对多重跨越的多样化抗体...
多跨膜蛋白是超过一半 FDA 批准药物的靶标。它们继续在药物发现中发挥巨大作用，并代表一些最重要的蛋白质家族，包括 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 和离子通道。鉴于膜蛋白家族的大小以及需要以较低的脱靶效应靶向单个多跨膜蛋白，许多公司寻求寻求选择性强效抗体疗法，而不是小分子药物。然而，使用传统的免疫和杂交瘤工作流程很难产生足够的药物质量抗体，使用体外展示技术则更加困难。为了满足这一需求，AlivaMab Discovery Services (ADS) 开发了可以在不到标准免疫和体外展示方法所需时间的一半内产生大量高效力抗体的策略。下面，AlivaMab Discovery Services 抗体发现方法应用于多个 GPCR，从而快速产生多种高亲和力抗体。
通过挤压和后选择生成 Greenberger-Horne-Zeilinger 状态
许多量子态制备方法依赖于耗散量子态初始化和随后的幺正演化到所需目标状态的组合。在这里，我们展示了量子测量作为量子态制备的附加工具的实用性。从纯可分离多部分状态开始，控制序列（包括旋转、通过单轴扭曲的自旋压缩、量子测量和后选择）生成高度纠缠的多部分状态，我们将其称为投影压缩 (PS) 状态。然后，通过优化方法，我们确定了最大化 PS 状态与最大纠缠 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态重叠保真度所需的参数。与仅通过单轴扭曲的幺正演化进行准备相比，该方法可显著减少 GHZ 状态的状态准备时间，从而成功实现后选择结果。
语音生成设备（仅适用于密西西比州）
存档的旧政策版本 CS189MS.C 使用说明 本医疗政策有助于理解 UnitedHealthcare 标准福利计划。在决定保险范围时，必须参考福利计划保险范围的联邦、州或合同要求，因为福利计划保险范围的联邦、州或合同要求的条款可能与标准福利计划不同。如有冲突，则以福利计划保险范围的联邦、州或合同要求为准。在使用此政策之前，请检查福利计划保险范围的联邦、州或合同要求。UnitedHealthcare 保留根据需要修改其政策和指南的权利。 本医疗政策仅供参考。它不构成医疗建议。UnitedHealthcare 还可能使用第三方开发的工具（例如 InterQual ® 标准）来帮助我们管理健康福利。UnitedHealthcare 医疗政策旨在与合格医疗服务提供者的独立专业医疗判断结合使用，并不构成行医或医疗建议。
肯尼亚发电公司PLC
总经理，供应链电话：（254）（020）3666000电子邮件：tenders@kengen.co.ke; CC：; planning&stock@kengen.co.ke; foloo@kengen.co.ke;可以从网站www.kengen.co.ke和/或在e-采购上免费查看和下载该文档。Tenderers who download the tender document must forward their particulars immediately to ( tenders@kengen.co.ke , 0711036000 and P.O.BOX 47936-00100 postal address) to facilitate any further clarification or addendum Bidders who are unable to download the tender documents from the website may collect them from any KenGen Supply Chain Office upon payment of a non-refundable fee of KShs.1, 000.00通过MPESA支付，支付账单号。400200和帐户号。01120069076000，然后向肯根金融办公室工作人员分享MPESA消息以收到和发行正式收据或通过银行家的支票，并应支付给下面的地址。应进行强制性访问，如下所示：
生成需要动态的日常活动
日常活动数据记录个人在日常生活中的各种活动被广泛用于许多应用中，例如活动调度，活动建议和决策。尽管具有很高的价值，但由于高收集成本和潜在的隐私问题，其可访问性受到限制。因此，模拟人类活动以产生大量的高质量数据至关重要。但是，现有解决方案，包括具有简化行为假设的基于规则的方法和直接拟合现实世界数据的数据驱动方法，两者都无法完全符合匹配现实的资格。在本文中，是由经典的心理学the-Ory的动机，马斯洛的需求理论描述了人类的动机，我们提出了一个基于生成的对抗性模仿学习的知识驱动的模拟框架。我们的核心思想是将人类需求的演变建模为驱动仿真模型中活动产生的潜在机制。具体而言，一个高度的模型结构，该结构删除了不同的需求级别以及神经随机微分方程的使用成功地捕获了需求动力学的分段连续特性。广泛的实验表明，我们的框架优于有关数据保真度和实用程序的最新基准。我们还提出了需求建模的有见地的解释性。此外，隐私保存评估验证生成的数据不会泄露个人隐私。该代码可在https://github.com/tsinghua-fib-lab/activity-simulation-sand上找到。
燃烧涡轮发电单元
随着燃烧涡轮机的热效率的增加，涡轮发电机产生的电力总燃烧的燃料较小，并且CO 2和其他空气排放量相应减少。效率据报道是转化为电力的燃料中能量的百分比。1热率是表达效率的另一种常见方法。热率表示为英国热单元（BTU）或千焦耳（KJ）的量，以产生千瓦时的电力（kWh）。较低的热率与更有效的发电率有关。效率提高可以以不同的格式表示；它们可能被报告为总体效率的绝对变化（例如，从40％变为42％，代表2％的绝对增加）。它们也可以作为效率的相对变化表示（例如，从40％变为42％会导致燃料使用降低5％）。效率的相对变化是最一致的方法，因为它对应于热率相同的变化。对于大多数燃烧涡轮的EGU，随着热率的降低，燃料提取相关的环境影响以及对冷却水生态系统的相关热影响的相应减少。2
茶菜：生成长纪录片的预告片
关键字：预告片，多模式学习，视觉语言模型摘要：预告片是促进娱乐，商业和教育领域内容的有效工具。但是，为长视频创建有效的预告片是具有挑战性的，因为它需要为输入视频进行远程多模式建模能力，同时需要维护视听式的一致性，管理场景过渡并保留输出茶筒的事实准确性。由于缺乏公共可用的数据集，沿这项研究方向的进展受到了阻碍。在这项工作中，我们介绍了DocormaryNet，这是1,269家纪录片与他们的预告片配对的集合，其中包含视频，语音，音乐，声音效果和叙述的多模式数据流。使用DocordaryNet，我们提出了一个新的两阶段系统，用于从长纪录片中生成预告片。提出的曲植物系统首先使用预算的大语言模型从纪录片中抄录的叙述中生成预告片，然后选择最相关的视觉内容，以通过语言视觉模型伴随生成的叙述。对于叙述 - 视频匹配，我们探索了两种方法：一种基于预训练的模型，使用鉴定性的对比性语言视觉模型和一个深层的顺序模型，该模型了解叙述和视觉效果之间的映射。我们的实验结果表明，基于训练的方法比直接训练的深度自回归模型更有效地识别相关的视觉内容。