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使用图片和指导撰写 - 策略至杂物 -
抽象写作是一项重要的技能，必须掌握它，因为它是书面交流的一种形式。但是，过去的研究表明，写作是其他技能中最艰难的，尤其是在ESL学习者中。使用课堂行动研究，这篇定性论文考虑了小学生对使用图片和指导写作策略来提高写作技巧的好处的观点。方便的抽样选择用于为这项研究选择28个高级小学生。两种仪器专门用于收集数据：课堂观察和半结构化访谈。通过遵循Kemmis和Mctaggart的行动研究模型，这项研究是在两个周期中进行的，每个周期都由四个步骤组成（计划，ACT，观察和反思）。然后对收集的定性数据进行解释和分析，以丰富调查结果的可信度。通过现场笔记确定了三个主题，当图片和指导写作策略在写作课上灌输时，它们是学生的认知，行为和情感结果。研究结果表明，当使用图片和指导写作策略时，有重大发展显示学生写作技能的提高。本文为研究人员和教育工作者提供了指南，他们有兴趣将图片和指导写作策略纳入ESL小学教室中，希望能够提高学生的兴趣和写作技巧。关键字：ESL学习者，指导写作，图片，改进，写作技巧。
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
MRI
阿尔茨海默氏病（AD）导致各种生物标志物（即淀粉样蛋白β和tau蛋白）的异常，这使得PET成像（可以解释这些生物标志物）在AD诊断中必不可少。然而，宠物成像的高辐射风险限制了其在短时间内的扫描数量，对AD的联合多生物标志物诊断提出了挑战。在本文中，我们提出了一个新型的统一模型，以同时合成MRI的多局部PET图像，以实现AD的低成本和时间效率的关节多生物标志物诊断。具体来说，我们将残留的学习纳入扩散模型中，以强调PET和MRI之间的域间差异，从而迫使每种模态以最大程度地重建其模式特定的细节。此外，我们利用年龄和性别等先验信息，以指导具有语义一致性的PET IMPEN的扩散模型，从而增强了它们的基因值。此外，我们会开发出一个域内差异损失，以确保合成PET IMEGIS之间的域内差异与真实PET图像之间的差异非常匹配，从而促进更准确的合成，尤其是在特定于模式的信息上。在ADNI数据集示例上进行的广泛的例证，即我们的方法在定量和质量上与最先进的方法相吻合。本研究的所有代码已上传到GitHub（https：//github.com/ouzaixin/resdm）。
DDMDE消除了DNA引导的DNA靶向质粒侵袭
水平基因转移是细菌进化的关键驱动力，但它也通过引入侵入性的移动遗传元素给细菌带来了严重的风险。为了应对这些威胁，细菌开发了各种防御系统，包括原核生物Argonautes（Pago）和DNA防御模块DDMDE系统。通过生化分析，结构测定和体内质粒清除分析，我们阐明了DDMDE的组装和激活机制，从而消除了小型多拷贝质粒。我们证明了一种类似pago的蛋白DDME充当催化性，DNA引导，靶向DNA靶向防御模块。在存在引导DNA的情况下，DDME靶向质粒并募集二聚体DDMD，其中包含核酸酶和解旋酶结构域。与DNA底物结合后，DDMD从自身抑制的二聚体转变为活性单体，然后沿着并裂解质粒。一起，我们的发现揭示了DDMDE介导的质粒清除的复杂机制，从而为针对质粒入侵的细菌防御系统提供了基本见解。
开发结构引导的突触组织者神经电路控制
神经元突触是神经回路中的专门连接，构成了神经元之间信息传递的部位。在任何时候形成，维护和重组等突触中的动态结构变化是特征的特征，一组称为突触组织者的分子在此过程中起着重要作用。这些过程的破坏与所谓的“突触疾病”有关的各种神经系统和精神疾病有关。据报道，据报道，细胞粘附型突触组织者，神经素和神经素（NRX）会通过多种酶进行依次的蛋白水解裂解，并在突触形成和维护上作用于抑制性效应（suzuki et and neuron et al and al。 突触的另一种动态变化是，新的突触组织者的快速突触形成和成熟，是细胞外支架粘附型突触组织者（ESP：ESPS：细胞外支架蛋白），例如CBLN1（例如CBLN1），例如同时粘合到前nrxs和Glutsnapticsnapticepe delta-papta-symapticapicsicpai-luttapicepentapai-luttapicepepean-tepa- 将CBLN1的功能扩展为通用兴奋性突触连接器神经元五生型1（NPTX1），将与AMPA型谷氨酰胺受体（GLUAS）结合的ESP与CBLN1融合，并根据结构信息设计了人工突触连接器CPTX。 CPTX给小脑共济失调，阿尔茨海默氏病和脊髓损伤的小鼠模型的给药表明，通过快速诱导突触形成的行为异常改善了行为异常（Suzuki等，Science 69（6507）：69（6507）：EABBB4853（202020））。据报道，据报道，细胞粘附型突触组织者，神经素和神经素（NRX）会通过多种酶进行依次的蛋白水解裂解，并在突触形成和维护上作用于抑制性效应（suzuki et and neuron et al and al。 突触的另一种动态变化是，新的突触组织者的快速突触形成和成熟，是细胞外支架粘附型突触组织者（ESP：ESPS：细胞外支架蛋白），例如CBLN1（例如CBLN1），例如同时粘合到前nrxs和Glutsnapticsnapticepe delta-papta-symapticapicsicpai-luttapicepentapai-luttapicepepean-tepa- 将CBLN1的功能扩展为通用兴奋性突触连接器神经元五生型1（NPTX1），将与AMPA型谷氨酰胺受体（GLUAS）结合的ESP与CBLN1融合，并根据结构信息设计了人工突触连接器CPTX。 CPTX给小脑共济失调，阿尔茨海默氏病和脊髓损伤的小鼠模型的给药表明，通过快速诱导突触形成的行为异常改善了行为异常（Suzuki等，Science 69（6507）：69（6507）：EABBB4853（202020））。据报道，据报道，细胞粘附型突触组织者，神经素和神经素（NRX）会通过多种酶进行依次的蛋白水解裂解，并在突触形成和维护上作用于抑制性效应（suzuki et and neuron et al and al。突触的另一种动态变化是，新的突触组织者的快速突触形成和成熟，是细胞外支架粘附型突触组织者（ESP：ESPS：细胞外支架蛋白），例如CBLN1（例如CBLN1），例如同时粘合到前nrxs和Glutsnapticsnapticepe delta-papta-symapticapicsicpai-luttapicepentapai-luttapicepepean-tepa-将CBLN1的功能扩展为通用兴奋性突触连接器神经元五生型1（NPTX1），将与AMPA型谷氨酰胺受体（GLUAS）结合的ESP与CBLN1融合，并根据结构信息设计了人工突触连接器CPTX。CPTX给小脑共济失调，阿尔茨海默氏病和脊髓损伤的小鼠模型的给药表明，通过快速诱导突触形成的行为异常改善了行为异常（Suzuki等，Science 69（6507）：69（6507）：EABBB4853（202020））。我们正在进一步研究突触分子和粘合剂的结构，以开发下一代突触连接器。在本次研讨会中，我还将讨论基于结构信息和使用Cryo-EM/ET的原位结构分析以及
深层视觉引导和深层增强学习算法，用于用于功率分配的多人孔组装任务，实时运行robo
摘要功率分销网络的检查和维护对于有效地向消费者提供电力至关重要。由于电源分配网络线的高电压，手动现场直线操作很难，有风险和不足。本文研究了一个具有自主工具组装功能的功率分配网络实时运营机器人（PDLOR），以替代各种高风险电气维护任务中的人。为了应对PDLOR的动态和非结构化工作环境中工具组装的挑战，我们提出了一个框架，该框架包括深层视觉引导的粗糙本地化以及先验知识以及模糊逻辑驱动的深层确定性策略梯度（PKFD-DPG）高级装配算法。首先，我们提出了基于Yolov5的多尺度识别和本地化网络，该网络使PEG-HOLE可以快速接近并减少无效的探索。第二，我们设计了一个主要的合并奖励系统，其中主线奖励使用事后的经验重播机制，而辅助奖励基于模糊的逻辑推理机制，解决了学习过程中无效的探索和稀疏奖励。此外，我们通过模拟和物理实验来验证提出算法的有效性和优势，并将其性能与其他组装算法进行比较。实验结果表明，对于单芯组装任务，PKFD-DPG的成功率比具有功能的奖励功能的DDPG高15.2％，比PD力控制方法高51.7％。对于多工具组装任务，PKFD-DPG方法的成功率比其他方法高17％和53.4％。
特定于现场的治疗，以90基因表达测定法与未知癌症患者的经验化疗为指导（Fudan Cup-001）：一项随机对照试验
医学肿瘤学系（X Liu MD，X Zhang MD，S Jiang MD，J Cao MD，J Cao MD，Z Luo MD，X Hu MD Phd教授，癌症预防系（M MO MM），病理学系（Q Wang MD，Ya Wang MM，Ya Wang MM，X Zhou MD）妇科肿瘤学系（H Yang MD PhD教授），乳房外科系（Y Hou MD），肌肉骨骼外科系（Y Chen MD教授），辐射肿瘤学（X LU MD），头部和颈部外科部（YU WANG MD），干预部（Yu Wang MD），干预部门（Wang MD），介绍部门（WANG MD），w li li li MD MD，ULTER（WANG MD）内窥镜检查（X Yang MD，K Chen MD）和综合肿瘤学系（Y SUN MSC），中国上海福丹大学上海癌症中心；上海上海上海大学肿瘤学系，中国上海（X Liu，X Zhang，S Jiang，M MO，M MO，M MO，Q Wang，Ya Wang，L Zhou，L Zhou，S Hu，S Hu，H Yang，Y Hou，Y Hou，Y Hou，Y Chen，Y Chen，X Lu，X Lu，Yu Wang，Yu Wang，Yu Wang，W Li，W Li Li Li Li，C Chand，Prof C Chand，
基于microRNA的基因电路的模型引导设计支持转基因货物的精确剂量到多种原代细胞中
要实现在治疗应用中工程细胞的潜力，必须在治疗功效窗口内表达转基因。拷贝数和其他外在噪声来源的差异会在转基因表达中产生方差，并限制合成基因回路的性能。在治疗背景下，转基因的超生理表达可以损害工程表型并导致毒性。为了确保狭窄的转基因表达范围，我们设计和表征了co mpact m icrornam-iparna-iSage（命令）（命令），一个单移，基于microRNA的不相互分的前馈回路。我们通过实验调整命令输出配置文件，并为系统建模以探索其他调整策略。通过将命令与两基因实现进行比较，我们强调了单转录体系结构提供的精确控制，尤其是在相对较低的副本编号下。我们表明，指令严格调节慢病毒的转基因表达，并精确控制原代人T细胞，原代大鼠神经元，原代小鼠胚胎成纤维细胞和人类诱导的多能干细胞的表达。最后，命令有效地设置了狭窄窗口中临床相关的转基因FMRP1和FXN的水平。一起，命令是一种紧凑的工具，非常适合精确指定治疗货物的表达。
用于在现实临床环境中进行早期痴呆症预测的稳健且可解释的人工智能引导标记
a 剑桥大学心理学系，剑桥，CB2 3EB，英国 b 伯明翰大学计算机科学学院，伯明翰，B15 2TT，英国 c 剑桥大学临床神经科学系，剑桥，CB2 0QQ，英国 d 加州大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所，加利福尼亚州伯克利，美国 e 纽卡斯尔大学工程、科学与环境学院心理科学学院，新南威尔士州纽卡斯尔，澳大利亚 f 剑桥大学临床神经科学系沃尔夫森脑成像中心，剑桥，CB2 0QQ，英国 g 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系记忆、衰老和认知中心，新加坡 h 剑桥大学精神病学系，剑桥，CB2 0SZ，英国 i 剑桥郡和彼得伯勒 NHS 基金会信托，温莎单位，富尔本医院，剑桥，CB21 5EF，英国
XCOOP：通过概念引导的上下文优化的计算机辅助诊断的可解释及时学习
摘要。利用大型视觉模型（VLM）的有效表示来完成各种下游任务，引起了人们越来越多的关注。在该研究领域中，软提示学习已成为有效地适应VLM（例如剪辑）的代表性方法，例如图像分类。但是，大多数现有的及时学习方法都学习无法解释的文本令牌，这些文本令牌无法满足医疗保健等高风险场景中可解释的人工智能（XAI）的严格解释性要求。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的可解释的提示学习框架，该框架通过在多个差异方面对齐图像，可学习的提示和临床概念驱动的提示来利用医学知识。此外，我们的框架通过从大型语言模型中引起知识来解决缺乏宝贵的概念注释，并为提示提供了视觉和文字解释。在各种数据集上进行的广泛的实验和可解释性分析，有或没有概念标签，表明我们的方法同时实现了卓越的诊断性能，灵活性和解释性，并阐明了基础模型在促进XAI方面的有效性。该代码可在https://github.com/tommy-bie/xcoop上找到。