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HPV相关的皮肤表型患有先天免疫误差
1临床免疫学实验室，炎症和过敏利维亚，医学与药学学院，哈桑二世大学，卡萨布兰卡20250，摩洛哥； drailalfatima@gmail.com（F.A。）; jalilaelbakkouri@gmail.com（J.E.B。）; khalid.zerouali2000@gmail.com（k.z.）; profbousfin@gmail.com（A.A.B。）2细菌学，病毒学和医院卫生实验室，伊本·罗奇大学医院，卡萨布兰卡20250，摩洛哥3，摩洛哥3细菌学和病毒学实验室，医学和药学学院，哈桑二世大学，卡萨布兰卡20250，20250，20250 20250，摩洛哥5免疫学实验室，伊本·罗奇大学医院，卡萨布兰卡20250，摩洛哥6摩洛哥6人类传染病的人遗传学实验室，内克斯特分公司，国立国家基金会，国家de lasanté等人等人，de la recherchemédicale（Inserm），75015 Paris，France，France； vivien.beziat@inserm.fr（V.B.）; emmanuelle.jouanguy@inserm.fr（E.J.）; casanova@mail.rockefeller.edu（J.-L.C.）7人类传染病遗传学实验室，洛克菲勒分公司，洛克菲勒大学，纽约，纽约，纽约，10065，美国8霍华德·休斯医学研究所，雪佛兰Chase，MD 20815，美国 *通信：
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。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
表面代码阈值下方的量子误差校正
量子误差校正1-4通过将多个物理量子器组合到逻辑量子位中，提供了达到实用量子计算的途径，其中添加了更多的量子器，将逻辑错误率指数置于指数抑制。但是，仅当物理错误率低于临界阈值时，这种指数抑制才会发生。在这里，我们在我们最新一代的超导处理器柳树：距离-7代码和与实时解码器集成的距离-7代码和距离-5代码上介绍了两个以下阈值表面代码记忆。将代码距离增加2时，我们较大的量子存储器的逻辑错误率被λ= 2.14±0.02抑制，最终以101 Qubit的距离-7代码为0.143％±0.003％误差误差误差。这种逻辑记忆也超出了盈亏平衡，超过了其最佳物理值的寿命2.4±0.3。实时解码时，我们的系统保持低于阈值的性能，在5到100万个周期的距离时，平均解码器延迟为63微秒，周期时间为1.1微秒。我们还将重复代码运行到距离29，发现逻辑性能受到罕见相关误差事件的限制，大约每小时发生一次或3×10 9周期。我们的结果表明设备性能，如果缩放，则可以实现大规模易于故障量子算法的操作要求。
机器学习算法的概括误差的确切表征
摘要：最坏的数据生成（WCDG）概率度量是作为表征机器学习算法的概括功能的工具。这样的WCDG概率度量被证明是两个不同优化问题的独特解决方案：（a）在数据集中，预期损失的最大化是在数据集中的相对熵相对于参考度量的一组概率测量值的最大化； （b）相对于参考度量，通过相对熵的正则化对预期损失的最大化。这样的参考度量可以解释为数据集中的先验。WCDG累积物是有限的，并根据参考度量的累积量进行了界定。分析WCDG概率度量引起的预期经验风险的浓度，引入了模型的（ϵ，δ） - 固定性的概念。闭合形式表达式显示了固定模型的预期损失的灵敏度。这些结果导致了新的表达式，用于任意机器学习算法的概括误差。这些表达式可以大致分为两个类。第一个涉及WCDG概率度量，而第二个涉及Gibbs算法。此发现表明，对Gibbs算法的概括误差的探索促进了适用于任何机器学习算法的总体见解的推导。
IBM 在量子计算错误检测方面取得重大飞跃
药物；大大加快人工智能系统对自动驾驶和太空旅行等时间敏感型操作的响应时间；优化拥堵城市的交通管制；帮助飞机更好地应对极端湍流；加快天气预报，让当地更好地应对潜在灾难，并优化供应链系统，实现更高效的交付时间并节省成本。
FFPE DNA 显示出两种主要错误特征，它们源自胞嘧啶和甲基胞嘧啶的脱氨作用，可以使用不同的修复策略来缓解
摘要避免由损伤引起的测序错误是准确识别 DNA 样本中中到稀有频率突变的关键步骤。在 FFPE 样本中，胞嘧啶部分的脱氨作用代表了导致 DNA 材料丢失和测序错误的重大损伤。在这项研究中，我们证明，虽然胞嘧啶和甲基化胞嘧啶部分的脱氨作用造成的损伤会导致 C 到 T 的转换升高，但错误概况和调解策略是不同的并且容易区分。虽然胞嘧啶脱氨引起的损伤诱导测序错误是由 NGS 工作流程中常用的末端修复步骤驱动的，但甲基化胞嘧啶脱氨引起的 DNA 损伤是 CpG 位点测序错误的另一个主要因素。尿嘧啶 DNA 糖基化酶和人胸腺嘧啶 DNA 糖基化酶可以分别消除和减轻 FFPE DNA 样本中的两种损伤，从而显著提高中等等位基因频率变异鉴定的测序准确性。
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
序列 MSWDDAIEGV DRDTPGGRMP RAWNVAARLR AANDDISHAH VADGVPTYAE LHCLSDFSFL RGASSAEQLF ARAQHCGYSA LAITDECSLA GIVRGLEASR VTGVRLIVGS EFTLIDGTRF VLLVENAHGY PQVCGLVTTA RRAASKGAYR LGRADVEAQF RDVAPGVFAL WLPGVQPQAE QGAWLQQVFG ERAFLAVELH REQDDGARLQ VLQALAQQLG MTAVASGDVH MAQRRERIVQ DTLTAIRHTL PLAECGAHLF RNGERHLRTR RALGNIYPDA LLQAAVALAQ RCTFDISKIS YTYPRELVPE GHTPTSYLRQ LTEAGIRKRW PGGITAKVRE DIEKELALIA LKKYEAFFLT过程RVRERMQGKG YASTFIDQIF EQIKGFGSYG FPQSHAASFA KLVYASCWLK RHEPAAFACG LLNAQPMGFY SASQIVQDAR RGSPERERVE VLPVDVVHSD WDNTLVGGRP WRSAADPGEQ PAIRLGMRQV AGLSDVVAQR IVAARTQRAF ADIGDLCLRA ALDEKACLAL AEAGALQGMV GNRNAARWAM AGVEARRPLL PGSPEERPVA FEAPHAGEEI LADYRSVGLS LRQHPMALLR PQMRQRRILG LRDLQGRPHG SGVHVAGLVT QRQRPATAKG TIFVTLEDEH GMINVIVWSH LALRRRRALL ESRLLAVRGR WERVDGVEHL IAGDLHDLSD LLGDMQLPSR DFH
Aurora Water，Co
Aurora是科罗拉多州的第三大城市，拥有超过380,000名居民。Aurora水部（AWD）运营并维护城市的卫生下水道和雨水排水系统。随着人口和建设增长的加速，对下水道系统容量的担忧，资本改善的成本，环境可持续性和工作场所安全促使AWD官员开始战略性地为未来做准备。
Pan Aurora激酶抑制剂：有希望的目标 -
1 Aix-Marseille University，Inserm，MMG，13005 Marseille，法国； jean-camille.mattei@ap-hm.fr（J.C.M.）; corinne.bouvier2@ap-hm.fr（C.B.-L。）; Richardalexandre.rochwerger@ap-hm.fr（R.A.R.）; florence.duffaud@ap-hm.fr（F.D.）; solschwang@gmail.com（s.o.）; sebastien.salas@ap-hm.fr（S.S.）2 Aphm，h [hôpital-Nord，Orthop Service and Trauma，13015 Marseille，法国Marseille，法国3 APHM，HOR，Pital de la Timone，病理解剖学和神经病理学的服务服务doriane.barets@ap-hm.fr（D.B.）; nicolas.macagno@ap-hm.fr（N.M.）4 AIX-MARSELILLE大学，CNRS，INP，INP，Inst Neurophysiopathol，13005，法国Marseille，法国； mathieu.chocry@univ-amu.fr（m.c.）; philippe.morando@univ-amu.fr（P.M.）5 Inserm，UMR 1037，31077法国图卢兹； Frederic.Chibon.fr 6 Aphm，Hortial肿瘤学服务，13005年，法国Marseille，7 Aphm，h。 13005 Marseille，法国9 APHM，生物资源中心，13005法国马赛 *通信：Carine.jiguguet-jiglaire@univ-amu.fr;这样的。： + 33-（0）49-132-4444†这些作者对这项工作也同样贡献。‡这些作者是共同的作者。