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海得拉巴，Telangana摘要：要面对创建的文本是图像重建的文本子域。它不仅会影响公共安全领域的广泛用例，还影响新的研究领域。由于没有可用数据集，因此对面对合成的文本研究很少。到目前为止，在文本到图像生成上完成的工作的最大值依赖于部分训练的Gan's，其中输入句子的语义属性是使用预先训练的文本编码器提取的。这些语义特征后来被用来指导解码器的图像。为了产生逼真的有机视觉效果，我们在研究中介绍了一个完全训练的gan。为了提供更精确，更有效的结果，对图片解码器和文本编码器均经过同时培训。除了建议的方法外，另一个补充是通过LFW，Celeba和本地生成的数据集创建数据集。此外，使用我们的预定义分类标记了收集的数据或信息。已经通过各种研究证明了我们的模型通过从输入短语中产生高质量的图片来表现更好。此外，视觉发现产生了面部图像，以响应提供的查询，进一步增强了我们的实验。索引术语 - 面部生成，公共安全域，数据集，预训练的文本编码器，语义特征，图像解码器，完全训练的gan，文本编码器，LFW，Celeba，本地准备的数据集，标签，实验，实验，优质图像，视觉结果，面部图像，QUERY，QUERY，QUERY。引言从书面描述中综合逼真的图片，作为人工智能研究的重要研究领域，从文本输入中综合面部图像。这项研究努力的大量用途具有很大的潜力，其中最主要的是加强公共安全法规。但是，该领域的进步已被可用数据集的局限性和现有方法的功效所延续。该领域的一种流行技术是使用生成的对抗网络（GAN），这是一种有效的深度学习模型，能够产生高保真图像。以前的作品依赖于经过部分训练的GAN体系结构，其中利用预训练的文本编码器从输入文本描述中提取有意义的数据，并使用这些功能对图片解码器进行培训。在我们的研究中，我们使用经过全面训练的生成对抗网络提供了一种独特的方法，以从文本描述中增强实际面部图像的产生。与早期方法相比，我们的方法同时训练文本编码器和图像解码器以产生更精确和有效的结果。
存在真实噪声纠缠的直接量子通信
摘要 — 为实现量子互联网，量子通信需要量子节点之间的预共享纠缠。然而，最大纠缠量子态的产生和分布本质上都受到量子退相干的影响。传统上，通过执行量子纠缠蒸馏和量子隐形传态的连续步骤来减轻量子退相干。然而，这种传统方法会带来很长的延迟。为了绕过这个障碍，我们提出了一种依赖于现实的噪声预共享纠缠的新型量子通信方案，它消除了标准方法中造成延迟的连续步骤。更准确地说，我们提出的方案可以看作是一种直接量子通信方案，尽管依赖于现实的噪声预共享纠缠，但仍能够提高逻辑量子位的量子比特误码率 (QBER)。我们的性能分析表明，与现有的最先进的量子通信方案相比，尽管需要的量子门更少，但所提出的方案仍提供了具有竞争力的 QBER、产量和有效吞吐量。
对MXENES进行了现实的看法，用于二氧化碳的电化学还原
作为碳捕获和利用方面的一致努力的一部分，电化学二氧化碳还原反应（CO 2 RR）是实现圆形碳经济的有前途的方法。二维金属碳化物和氮化物（MXENES）由于其可调的电子和表面性能而被吹捧为CO 2 RR的一种有吸引力的材料，这为破坏了传统过渡金属催化剂的中间结合能的线性缩放关系提供了可能的途径。尽管有大量的理论研究对MXENES作为CO 2 RR电催化剂的乐观前景，但仍有无数的未解决的问题以及未开发的设计机会，需要进一步的实验性优化才能实现MXENES的承诺潜力。在此，我们讨论了MXENES如何打破上述比例关系，以及MXENES修饰的方法可以改善其催化性能，包括缺陷工程和MXENES异质结构。最后，我们通过总结了当前的挑战和可能带来的策略，以实现MXENES的潜力。
驯服变压器用于现实激光雷达点云生成
扩散模型（DMS）已经实现了最新的（SOTA），从而导致LIDAR点云生成任务，从而受益于他们在抽样过程中稳定的训练和迭代精炼。但是，DMS由于其固有的降解过程而经常无法实际对LiDAR Raydrop噪声进行建模。为了保留迭代采样的强度，同时增强了射线噪声的产生，我们引入了Lidargrit，这是一种生成模型，该模型使用自动回应变压器在潜在空间而不是图像空间中迭代采样范围图像。此外，lidargrit还利用VQ-VAE分别解码范围和射线罩。我们的结果表明，与Kitti-360和Kitti Odometry数据集中的SOTA模型相比，Lidargrit的性能表现出色。代码可用：https：//github.com/hamedhaghighi/lidargrit。
启用显微镜逼真的大脑的电场模型
电气和计算机工程部，伍斯特理工学院，美国马萨诸塞州伍斯特市B Max Planck Inst。对于人类认知和脑科学，德国莱比锡c莱比锡应用科学大学（HTWK），工程学院，莱比锡，德国d d d div>计算神经刺激研究计划，无创神经调节单元，实验治疗和病理生理学分支，国家心理健康研究所，美国国立卫生研究院，贝塞斯达，马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州Gathinoula A. Martinos Ctr。用于生物医学成像，马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州查尔斯敦，h伍斯特理工学院数学科学系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国马萨诸塞州
在真实的人类左心模型中对 MitraClip 进行计算机模拟分析
摘要：二尖瓣反流是一种常见的心脏瓣膜疾病，与高发病率和死亡率相关。使用 MitraClip 装置进行经导管二尖瓣修复已成为不适合常规手术的患者的一种安全有效的替代方法。然而，MitraClip 植入左心室的结构和血流动力学影响尚未得到广泛探索。本研究旨在使用高精度人体心脏模型评估 MitraClip 装置的结构和血流动力学性能，特别关注健康的二尖瓣几何形状。使用有限元法进行结构分析和使用格子波尔兹曼法进行计算流分析，模拟了 MitraClip 装置的植入。MitraClip 植入会引起二尖瓣的几何变化，导致受该装置约束的瓣叶区域主应力的局部最大值。血流动力学评估显示左心室壁附近有缓慢移动的嵌套螺旋流，心尖区域有高流速。涡流分析表明，在植入 MitraClip 后，二尖瓣的双孔面积配置会引起异常血流动力学状况。通过以患者特定的方式预测可能的不良事件和并发症，计算建模支持循证决策，并提高经导管二尖瓣修复的整体有效性和安全性。
通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们用一系列分类令牌（“提示令牌”）编码标签，该标签的前缀为DNA序列的开始（图1b）。我们训练或微调鬣狗模型以采用处理的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图。1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。
在现实视觉刺激下应用于视觉的神经网络攻击
大脑计算机界面（BCIS）是传统上用于医学的系统，旨在与大脑相互作用以记录或刺激神经元。尽管有好处，但文献表明，专注于神经刺激的侵入性BCI当前的脆弱性使攻击者能够控制。在这种情况下，神经网络攻击成为能够通过进行神经过度刺激或抑制来破坏自发神经活动的威胁。先前的工作在小型模拟中验证了这些攻击，其神经元数量减少，缺乏现实世界中的复杂性。Thus, this work tackles this limitation by analyzing the impact of two existing neural attacks, Neuronal Flooding (FLO) and Neuronal Jamming (JAM), on a complex neuronal topology of the primary visual cortex of mice consisting of approximately 230,000 neurons, tested on three realistic visual stimuli: flash e ff ect, movie, and drifting gratings.在每个刺激的三个相关事件中评估了每次攻击，还测试了攻击25％和50％神经元的影响。根据尖峰和偏移百分比的数量，结果表明，攻击对电影产生了最大的影响，而黑暗和固定事件是最强大的。尽管两种攻击都可以显着发作神经活动，但果酱通常更具破坏性，产生更长的时间延迟，并且患病率更高。最后，果酱不需要改变许多神经元以显着发神经活动，而FLO的影响随着攻击的神经元数量而增加。
对21世纪的“现实”全球变暖预测的影响和风险
IPCC AR6对与预计的21世纪气候变化相关的影响和风险的评估既令人震惊又模棱两可。根据计算机预测，根据全球气候模型（GCM）和用于模拟的共享社会经济途径（SSP）方案，全球表面温度可能会从1.3 c升至8.0 c。实际的气候变化危害分别高于工业前水平以上2.0 c和3.0 c，估计为高且非常高。最近的研究表明，大量的CMIP6 GCM运行“太热”了，因为它们似乎太敏感了，并且高/extreme排放场景SSP3-7.0和SSP5-8.5被拒绝，因为被判断为不可能，并且非常不可能。然而，IPCC AR6主要集中在此类警报方案上进行风险评估。本文研究了通过评估理论模型并将其与有关全球变暖的现有经验知识和气候变化的各种自然周期相结合而产生的21世纪“现实”气候变化预测的影响和风险。这是通过组合SSP2-4.5场景（根据国际能源机构报告的当前政策）和经验优化的气候建模来实现的。所提出的方法旨在模拟假设模型，以最佳地缩小实际可用数据。2023中国地球科学大学（北京）和北京大学。根据最近的研究，GCM宏观集合表明，从1980年到1990年到1990年至2012年至20122年观察到的最佳后广集应由以低平衡气候敏感性（ECS）（1.5 c i表明，具有SSP2-4.5场景的低ECS宏GCM的全球表面温度变暖为1.68–3.09 c，到2080-2100，而不是1.98–3.82 C，而在2.5-4.0 c范围内使用ECS获得的GCMS获得了1.98–3.82 C。 然而，如果全球表面温度记录受signi-fir-lim-lim-lim-plimator的温暖偏见的影响 - 如卫星基于卫星的较低对流层温度记录和有关城市热岛影响的最新研究所示，应将相同的气候模拟降低约30％，约为1.18-2.16 c，缩放约1.18-2.16 c，分别为2080-2100-2100-2100-2100-2100-2100。 此外，类似的中等变暖估计值（1.15–2.52 c）也通过替代性衍生的模型预测，旨在重新创建十年至千年至千年的天然气候振荡，而GCMS并未再生。 获得的气候预测表明，21世纪的预期全球表面变暖可能是温和的，即不超过2.5-3.0 c，平均而言，可能低于2.0 c的阈值。 这应该允许通过适当的低成本适应政策来缓解和管理最危险的气候变化危害。 由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。i表明，具有SSP2-4.5场景的低ECS宏GCM的全球表面温度变暖为1.68–3.09 c，到2080-2100，而不是1.98–3.82 C，而在2.5-4.0 c范围内使用ECS获得的GCMS获得了1.98–3.82 C。然而，如果全球表面温度记录受signi-fir-lim-lim-lim-plimator的温暖偏见的影响 - 如卫星基于卫星的较低对流层温度记录和有关城市热岛影响的最新研究所示，应将相同的气候模拟降低约30％，约为1.18-2.16 c，缩放约1.18-2.16 c，分别为2080-2100-2100-2100-2100-2100-2100。此外，类似的中等变暖估计值（1.15–2.52 c）也通过替代性衍生的模型预测，旨在重新创建十年至千年至千年的天然气候振荡，而GCMS并未再生。获得的气候预测表明，21世纪的预期全球表面变暖可能是温和的，即不超过2.5-3.0 c，平均而言，可能低于2.0 c的阈值。这应该允许通过适当的低成本适应政策来缓解和管理最危险的气候变化危害。由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。总而言之，不需要强制实施昂贵的脱碳和零零排放方案，例如SSP1-2.6，因为在整个21世纪保持全球变暖<2 C的巴黎协议温度目标也应与中等且务实的共享社会经济途径兼容，例如SSP2-4.5。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
面对人造：理解亲和力、可信度和对更现实的偏好
近年来，各公司一直在为由人工智能 (AI) 控制的数字虚拟代理开发更逼真的人脸。但用户对与此类虚拟代理互动有何感受？我们使用了一项受控实验室实验来检查用户对通过视频（即 Skype）以及非常逼真的虚拟形象出现的真实人类旅行代理的感知可信度、亲和力和偏好；一半的参与者（被误导性地）被告知虚拟形象是由人工智能控制的虚拟代理，而另一半则被告知虚拟形象由同一个人类旅行代理控制。结果表明，参与者认为视频人类代理更值得信赖，对他更有亲和力，并且比两个虚拟形象版本都更喜欢他。相信虚拟形象是由人工智能控制的虚拟代理的用户对代理的亲和力、可信度和偏好程度与相信虚拟形象由人类控制的用户相同。因此，使用逼真的数字化身会降低亲和力、可信度和偏好，但虚拟形象如何控制（由人还是机器）则没有影响。结论是，仅提高视觉保真度就能带来显著的积极变化，用户并不反对先进的人工智能模拟人类的存在，有些人甚至可能期待这样先进的技术。1. 简介