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如何了解生成网络的局限性
与整个社会一样，LHC物理学目前正在经历由现代数据科学驱动的转型。LHC物理学的实验和理论方法本质上一直是数量的，其目标是定量，系统地和全面地从基本理论方面了解数据。生成网络是现代机器学习（ML）的一个令人兴奋的概念，将无监督的密度估计与可解释的相空间中的密度估计与快速，灵活的采样和仿真相结合[1]。当前，精确生成的最有希望的杂物是使流量及其可逆网络（INN）变体，但我们会看到扩散模型和生成变压器可能会提供更好的精确和表现力平衡。LHC模拟和分析中生成网络的任务范围是广泛的。鉴于LHC模拟的模块化结构，它始于相位空间的集成和SAMPOR的[2-7]，例如ML编码的过渡幅度。更多的LHC特定任务包括事件减法[8]，事件不体[9，10]或超分辨率增强[11，12]。在物理相空间上工作的生成网络已被开发并测试为事件发生器[13 - 18]，Parton Showers [19-23]和检测器模拟[24 - 48]。这些网络应接受第一原则模拟的培训，易于处理，有效运输，可以放大培训样本[49，50]，并且 - 最重要的是 - 精确。在本文中，我们将探讨基于分类器的粒子物理学生成网络评估的优点。超越了前进，有条件的生成网络也可以应用于概率展开[51 - 56]，推理[57，58]或异常检测[59 - 64]，从而增强了精确要求。对于上述所有任务，标准化流量或旅馆都达到了LHC物理学所需的精度，稳定和控制的水平。控制这些属性网络性能的方法包括贝叶斯网络设置[18，65]，分类器 - 剥离[18，66 - 68]和增强数据的有条件培训[18]。基于这些发展，LHC物理学需要系统地评估生成网络的性能和精度[69]，例如通过新的体系结构量化可能的收益[39，70 - 72]。我们将首先定义这种系统评估的目标，然后在SEC中介绍分类器指标。2。我们将在第二节中介绍我们的喷气发射机[69]。3，并在更多细节中讨论与参考文献相似的热量计仿真。[33]4。最后，我们将展示如何使用事件权重来跟踪Sec中ML-Event Generator [18]之间的两个版本之间的进度。5。我们还将说明如何进行针对异常权重的运动学分布进行系统扫描，可以确定训练有素的网络问题以及贝叶斯网络如何帮助我们确定这种差异的原因。所有三个应用程序结合在一起，说明了在相位空间上学习的控制权重的分布是生成网络及其形状提供强大的“可解释的AI”（XAI）工具的可靠度量，该工具使我们能够系统地搜索生成模型的故障模式，确定潜在的物理学原因，并提高测试过的网络高效。
自组装的折叠石墨烯的中间层配置
开放式船舶交通的解化绝绝对只能通过替代能源载体实现。除了合成燃料之外，电池电力推进是一种备受关注的措施，尤其是对于较小的船只和短通道。但是，对定量船舶特性尚无共识，可以应用电池而不是基于燃料的解决方案。因此，评估了45个具有一系列运输能力的容器的电池推进系统的局限性。最常见的海洋电池技术通过将其性能与最先进的燃烧引擎进行比较，从经济和环境中评估。监控船舶的质量和数量限制，除了资本和运营费用外，还量化了新兴的机会成本。发现电池电气推进系统的应用不受容器尺寸的限制，而是主要受操作的通道长度的限制。尽管在技术上最多可实现15,000公里的距离，但经济上的局限性实际上将应用领域降低到最多10,000公里。但是，当将电池解决方案与常规柴油燃烧发动机进行比较时，只有在包括碳税和预测乐观的电池开发时，才能观察到高达2500公里的经济竞争力。
连续葡萄糖监测在症状前1型糖尿病中起着越来越多的作用：与实验室测试的优点，局限性和比较
疾病。葡萄糖稳态异常在典型症状发作之前就已经存在。 基于实验室的测试，例如口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和糖化血红蛋白（HBA 1C），已用于分期T1D，并评估进展到临床T1D的风险。 连续的葡萄糖监测（CGM）可以检测早期血糖效果，因此可用于监测症状前，胰岛自动抗体阳性，处于危险的个体中的代谢恶化。 对这些儿童的早期识别不仅可以降低出现糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的风险，而且还确定了预防试验的宗旨，旨在预防或延迟临床T1D的发展。 在这里，我们描述了使用OGTT，HBA 1C，果糖胺和糖化白蛋白的当前状态。 使用幻觉病例，我们介绍了使用CGM的临床经验，并主张提高这种糖尿病技术的作用，以监测症状前T1D儿童的代谢恶化和疾病进展。葡萄糖稳态异常在典型症状发作之前就已经存在。基于实验室的测试，例如口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和糖化血红蛋白（HBA 1C），已用于分期T1D，并评估进展到临床T1D的风险。连续的葡萄糖监测（CGM）可以检测早期血糖效果，因此可用于监测症状前，胰岛自动抗体阳性，处于危险的个体中的代谢恶化。对这些儿童的早期识别不仅可以降低出现糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的风险，而且还确定了预防试验的宗旨，旨在预防或延迟临床T1D的发展。在这里，我们描述了使用OGTT，HBA 1C，果糖胺和糖化白蛋白的当前状态。使用幻觉病例，我们介绍了使用CGM的临床经验，并主张提高这种糖尿病技术的作用，以监测症状前T1D儿童的代谢恶化和疾病进展。
生命、死亡和人工智能：探索流行文化中的数字通灵术——道德考量、技术限制和宠物墓地难题
最近的进展展示了技术在重现和与死者互动方面的巨大潜力 [5] 。一个值得注意的例子是 Ameca 的开发，这是一个由人工智能驱动的化身，可以体现特定个体的个性 [6] 。通过集成大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3 和 GPT-4，Ameca 能够进行对话交互、表达各种情绪，甚至对实时事件做出反应。Ameca 能够复制面部表情并提供细微的反应，从而创造出一种不可思议的存在感，模糊了生者与死者之间的界限。这一新颖的发展体现了人工智能和机器人技术如何开启一个纪念和与死者互动的新时代，并提出了关于身份、意识的本质以及复活死者的伦理等有趣的问题 [7] 。
电池数据完整性和可用性：导航数据集和设备限制，以高效，准确地研究电池老化
免责声明这一信息是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或过程披露或代表其使用将不会侵犯私人拥有的私有权利。参考文献以商品名称，商标，制造商或其他方式指向任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
在教育环境中使用脑电图设备的潜力和局限性
抽象的无线脑电图（EEG）设备允许在实验室外面的上下文中记录记录。但是，必须考虑许多细节以供其使用。在这项研究中，使用与一组三年级小学生的案例研究，我们旨在在教育环境中展示这些设备的研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展中显而易见：研究团队和教育社区的利益和可能性之间；在教室的生活扭曲与学术界与实践之间合作的机会之间；在预算和准备设备的便利性和收集数据的实用性之间。在他们的潜力中，他们的知识是，他们允许访问不同的认知和情感过程，以及由研究人员与教育社区之间的联系所代表的学习机会。教室中的生活被这些类型的经验打断了，但这可能是一种促进更具综合性的未来发展的成本，从而使教学和学习过程受益。
土壤胞外酶化学计量学反映了中国西北不同沙漠类型微生物的代谢限制
土壤胞外酶活性（EEA）化学计量学反映了微生物对资源的代谢需求和养分有效性之间的动态平衡。然而，在贫营养环境下的干旱荒漠地区，代谢限制的变化及其驱动因素仍不清楚。在本研究中，我们调查了中国西部不同沙漠类型的样本，并测量了两种碳获取酶（β-1,4-葡萄糖苷酶和β-D-纤维二糖水解酶）、两种氮获取酶（β-1,4-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶和L-亮氨酸氨基肽酶）和一种有机磷获取酶（碱性磷酸酶）的活性，以量化和比较土壤微生物基于其EEA化学计量学的代谢限制。所有沙漠的对数转换后的 C、N 和 P 获取酶活性比率为 1:1.1:0.9，接近假设的全球平均 EEA 化学计量比（1:1:1）。我们使用比例 EEA 通过矢量分析量化了微生物营养限制，发现微生物代谢受到土壤 C 和 N 的共同限制。对于不同类型的沙漠，微生物 N 限制按以下顺序增加：砾石沙漠 < 沙沙漠 < 泥沙漠 < 盐沙漠。总体而言，研究区域的气候对微生物限制变化的解释比例最大（17.9 %），其次是土壤非生物因素（6.6 %）和生物因素（5.1 %）。我们的研究结果证实，EEA 化学计量学方法可用于多种沙漠类型的微生物资源生态学研究，并且即使在沙漠等极度贫营养环境中，土壤微生物也能通过调节酶的产生来增加对稀缺营养物质的吸收，从而维持群落水平的营养元素稳态。
使用患者来源的诱导性多能干细胞研究神经精神疾病的机会和局限性
神经精神疾病影响着全球很大一部分人口，迫切需要了解这些毁灭性疾病的发病机制并开发新的和改进的治疗方法。然而，多样化的症状加上复杂的多基因病因，以及人类大脑中与疾病相关的细胞类型的有限获取，是机械疾病研究的主要障碍。传统的动物模型，如啮齿动物，受到大脑发育、结构和功能固有物种差异的限制。人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 技术的进步为神经精神疾病的新发现提供了平台。首先，基于 hiPSC 的疾病模型使在分子、细胞和结构层面上对精神疾病进行前所未有的研究成为可能。其次，来自已知遗传、症状和药物反应特征的患者 hiPSC 提供了重现相关细胞类型发病机制的机会，并为了解疾病机制和开发有效治疗方法提供了新方法。第三，基因组编辑技术扩展了 hiPSC 生成模型的潜力，以阐明罕见单基因和复杂多基因精神疾病的遗传基础，并确定基因型和表型之间的因果关系。本文我们回顾了使用各种 hiPSC 衍生模型系统研究精神疾病的机会和局限性。