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高级别胶质瘤的治疗进展
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引用本文：Weiyong Zou & Yunjun Xiong (2023) 人工智能促进产业升级吗？来自中国的证据，Economic Research-Ekonomska Istraživanja，36:1，1666-1687，DOI：10.1080/1331677X.2022.2092168
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据，从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量，结合产业升级和合理化两个视角，从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明，人工智能不仅有利于产业升级，而且能显著抑制产业结构偏离均衡，有利于产业合理化。此外，本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现，人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明，人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市，人工智能对产业升级的推动作用可以增强，本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级，为实现高质量发展提供有益参考。
从土壤、厨余垃圾、落叶中筛选木质素降解菌，
木质素是一种复杂的化学异质聚合物，可形成木质纤维素生物和化学水解的物理屏障，使木质纤维素生物质难以降解。木质素分解微生物通过产生细胞外酶在木质素降解中起着至关重要的作用。木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶是在木质素降解中发挥作用的酶。已从土壤、厨余垃圾、落叶和牛粪中分离出 41 种细菌分离株。然而，这些分离株的木质素分解活性尚未被发现。本研究旨在根据木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性确定从土壤、落叶、厨余垃圾和牛粪中分离出的细菌的木质素分解能力。研究分几个阶段进行：分离株再培养，基于亚甲蓝染料降解的木质素过氧化物酶活性定性和定量测试，以及基于酚红染料降解的锰过氧化物酶活性定性和定量测试。共有 4 株来自土壤的细菌分离物（Tn9、Tn14、Tn16 和 Tn17）和 2 株来自牛粪的细菌分离物（KS2 和 KS5）表现出定性和定量的木质素过氧化物酶活性。4 株来自土壤的分离物（Tn2、Tn6、Tn14 和 Tn16）、1 株来自厨余的分离物（SD1）和 1 株来自牛粪的分离物（KS5）也表现出锰过氧化物酶活性，定性和定量均如此。表现出木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性的 9 株细菌分离物具有作为木质素降解生物制剂的潜力。关键词：细菌、木质素分解、过氧化物酶
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
B.S.国际定量经济学和国际关系
也许您是最近的大学毕业生，从事涉及分析，洞察力收集和计划的职业。或者，也许您是一位经验丰富的专业人士，已经帮助您的组织解决了复杂的业务问题，现在正在寻求加强您的技能和专业知识。无论您的职业目标如何，塞顿·霍尔大学都可以为您做好准备。但是哪种STEM指定程序最适合您？
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
连续的随机梯度方法：第二部分
摘要在此贡献中，我们提供了对连续的梯度（CSG）方法的数值分析，包括来自拓扑优化和收敛速率的应用。与标准随机梯度优化方案相反，CSG不会从以前的迭代中丢弃旧梯度样品。相反，计算了依赖设计的集成权重以形成凸组合，以作为与当前设计下真正梯度的近似值。随着近似误差在迭代过程中消失，CSG代表了一种混合方法，就像纯粹随机方法一样开始，并且在极限中像完整的梯度方案一样行事。在这项工作中，CSG的效率是针对拓扑优化的实际相关应用的。这些设置的特征是大量的优化变量和一个目标函数，其评估需要以非线性方式串联的多个积分的数值计算。以前无法通过任何现有的优化方法解决此类问题。最后，关于收敛速率，提供了第一个估计值并在数值实验的帮助下确认。
连续的随机梯度方法：第I部分
摘要在此贡献中，我们介绍了连续随机级别（CSG）方法的完整概述，包括收敛结果，步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题，例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题，同时同时提高计算工作，因此在这种情况下，随机优化方案变得越来越流行。但是，已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能，并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题，如果评估成本函数涉及求解多个状态方程，例如，以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点，最近的一篇文章介绍了CSG方法，该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息，以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的，但在这里，我们提供了CSG的完整收敛分析，用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外，提出了获得集成权重的新方法，将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
遗传，转录组，代谢和神经精神上的基础皮质功能梯度
图1：不同数据集中的遗传力（H 2）地图。a。显示低维空间，其颜色由功能网络编码34。b。显示了三个组织轴的本征图，该轴是根据人类连接组项目（HCP）35的函数连接模板22计算得出的。所有个人都与此组级模板保持一致。我们使用单个梯度和谱系/基因型信息来计算单核苷酸多态性（SNP）基于双核苷酸多态性（C），基于Twin的HCP（D）和基于TWIN的QTAB（E）的每个梯度的遗传力（H 2）。f。每两个遗传力图之间的空间相关性。空间自相关被认为使用测量距离变化函数图将图置入图，并且基于1000个排列获得了P变化图值。
