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b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。它们在可见的光谱区域和近红外表现出很强的吸收，而由自组装的卟啉分子组成的有序聚集体可能会导致超快速的能量和电子转移，因为与本地化的\ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x933 \ x933 \单体。卟啉及其衍生物，例如卟啉三合会，液体\ XE2 \ x80 \ x93crystalline卟啉已被广泛用作光动力学，光热疗法（PTT和PDT）中的光敏剂（PTT和PDT）和染料敏化细胞（DSSCSCS），含有液体的材料，适用于液体的材料，适用于液体材料。 （OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷运输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。They exhibit a strong absorption in the visible spectral region and near- infrared, while ordered aggregates consisting of self- assembled porphyrin molecules may enable ultra-fast energy and electron transfer because of the delocalized excited states present in the aggregates as compared to the localized \xcf\x80\xe2\x80\x93\xcf\x80 transitions within单体。Porphyrins and their derivatives, such as porphyrin triads, liquid\xe2\x80\x93crystalline porphyrins have been widely used as photosensitizers in photodynamic, photothermal therapy (PTT and PDT) and dye-sensitized solar cells (DSSCs), as fluorescent materials in chemical sensors as light harvesting elements in organic solar细胞（OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷传输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
在精神病的连续体中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我识别受损：荟萃分析
LaylaLavallé，ClémentDondé，lukaszgawęda，JéromeBrunelin，Marine Mondino。在精神病的束缚中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我认识受损：荟萃分析。心理医学，2020，51（16），第2864-2874页。10.1017/S003329172000152X。hal-04440333
具有定量估计的ODE溶液的概率表示
本文考虑了通过随机树的产生来考虑普通差异方程式（ODES）解决方案的概率表示。我们在方程系数上介绍了足够的条件，以确保在此表示中使用的随机树的功能的集成性和统一性，并对其爆炸时间产生定量估计。这些条件依赖于控制随机树生长的标记分支过程的分析，其中标记可以解释为种群遗传学模型中的突变类型。我们还展示了分支过程爆炸是如何连接到ODE解决方案的存在和独特性的。
狮子表示定理及其应用
定理 1.1 为已知条件，即形式 a : V × V → R ，由 a ( u, v ) = ⟨A u, v ⟩ V ∗ ,V 给出，但是这里给出的非对称情况的估计更加苛刻。在定理 1.1 中，不仅解的适定性而且最大规律性都是显著的：发展方程的所有三个项 u ′ 、A u 和 f 都在空间 L 2 (0 , T ; U ′ ) 中（有关此类规律性的更多信息，请参阅 [6]）。本文中发展的导子理论可应用于完全不同的主题。如果我们根据 Riesz 定理识别 V 和 V ′，则 V 上的稠密定义算子 S 是对称的当且仅当 iS 是导子。事实证明，我们关于边界算子的结果也允许描述对称算子 S 的所有自联合扩展。事实上，我们完善了文献中已知的边界三元组理论的一个版本。这些思想的循环在 [5] 中介绍。
什么是神经表征主义？
本综述对神经表征论进行了更新，神经表征论是一种理论框架，它将意识体验定义为多模态、情境调查，并从大脑系统构建源自我们环境和身体的感觉的最佳猜测表征来解释其神经基础（Pennartz，2015）。它假定意识体验具有五个基本特征：（i）多模态丰富性，（ii）情境性和沉浸性，（iii）统一性和整合性，（iv）动态性和稳定性，以及（v）意向性。此外，意识还被认为具有生物学功能，其框架是反射和习惯（不需要意识）与目标导向、计划行为（需要多模态、情境调查）之间的对比。因此，意识体验被理解为一种感官丰富、空间包罗万象的身体和环境表征，而我们仍然有直接体验外部现实的印象。预测处理模型有助于理解意识背后的神经机制，这些模型以无监督的方式进行训练，不一定需要明显的动作，并且已经扩展到深度神经网络。然而，即使有了预测处理，问题仍然是为什么这种类型的神经网络活动会产生现象体验。在这里，我建议用多层次表征的概念来解决这个难题，这些概念会突然产生与现象体验相对应的多模态、空间广泛的超级推理。最后，将神经表征主义与其他意识神经理论进行了比较，并讨论了它对定义动物、人工智能设备和患有意识障碍的不能移动或无反应的患者的意识指标的影响。
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。