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统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
预先账单和委员会任务
AVS将创造新的高质量工作，同时改善我们的供应链。除了提高道路上的安全性外，AV行业目前还利用现有的劳动力来为不同的教育和技能水平创造新的角色。创造的许多工作都不需要大学学位，例如服务技术人员，远程协助运营商，映射数据收集器和送货包装工。在卡车运输行业有经验的工人，特别是作为卡车司机，为AV卡车雇主提供了宝贵的技能。不幸的是，由于新驾驶员进入该行业的长期下降，美国卡车运输行业目前估计有78,000辆卡车司机，并且年营业额超过90％。该卡车司机短缺估计在2031年达到160,000。我们认为自动驾驶卡车是解决方案套件的一部分，自动驾驶卡车将增加卡车司机为我们国家所做的重要工作。我们还认为，自动驾驶卡车将有助于提高物流行业工人的生活质量并发展强大的劳动力。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
成分，特征，健康益处和...
木制作物，以其营养和药用价值而闻名，包括各种种类和品种，其中许多物种富含花青素。这些氟中的色素不仅有助于甘蓝植物的鲜艳颜色，而且还具有明显的抗氧化剂，抗炎性和神经保护特性。本综述对花青素在甘蓝蛋白作物中的分布，成分和健康益处提供了深入的分析，强调了它们在食品工业和医学中的潜在应用。我们讨论了多种甘蓝组织中花青素的积累模式，遗传和环境因素对浓度的影响以及酰化对其稳定性和生物活性的影响。本次审查还探讨了胸腺花青素的抗氧化能力和心脏保护作用，以及它们在防止肝和肾脏损伤和促进神经保护作用方面的作用。此外，我们研究了花青素作为天然食品着色剂的使用，并将其整合到智能包装中，以实时监测食物新鲜度。我们的发现强调了胸腺花青素的多方面收益，将它们定位为功能性食品和可持续食品系统开发的关键组成部分。
Q4迷幻合法化反对事实说明
这项以利润为驱动的倡议请愿书得到了大笔资金，富裕的精英和公司捐助者的支持，而不是基层的利益。总部位于华盛顿特区的新方法PAC已投资超过2600万美元，以使过去十年中的战略性，协调的全国性竞选活动合法化，其中包括针对马萨诸塞州选民的800万美元的资金。[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，俄勒冈州和科罗拉多州领导了将医用大麻合法化的道路，随后是休闲大麻。马萨诸塞州随后效仿。现在正在使用同一本剧本进行迷幻。新方法为使俄勒冈州的迷幻药合法化的努力（2020年）和科罗拉多州（2022）引用了医疗用途，现在试图使马萨诸塞州的迷幻药合法化，这项运动为这项运动筹集了超过400万美元。[3]
研究助理职位 - 由 DBT 资助（职位代码
入选候选人需要努力从各种数据集中识别候选基因，通过基因组编辑方法建立目标性状的基因与表型关系；具有生物信息学工具经验；分子生物学和载体构建是额外的优势。入选候选人有望为新作物品种开发组织培养方案和基因组编辑工具，支持正在进行的基因组编辑品系的分子和表型评估工作。