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简单的正则化神经网络中会出现突然和自发的策略转换
1 马克斯普朗克研究组 NeuroCode，马克斯普朗克人类发展研究所，柏林，德国；2 马克斯普朗克 UCL 计算精神病学和老龄化研究中心，柏林，德国；3 汉堡大学心理学研究所，汉堡，德国；4 高等师范学院物理实验室，法国国家科学研究院，ENS，PSL 大学，索邦大学，巴黎西岱大学，法国巴黎；5 牛津大学实验心理学系，牛津，英国；6 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，英国；7 伯明翰大学人类大脑健康中心，伯明翰，英国；8 伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部，伦敦，英国；9 伦敦大学学院 Sainsbury Wellcome 中心，伦敦，英国；10 CIFAR Azrieli Global加拿大多伦多 CIFAR 学者
了解杂草：打造健康草坪的简单指南
杂草可以告诉您很多有关草坪状况的信息，并表明您需要做些什么才能种植出天然抗杂草和害虫的健康草。学会“读懂杂草”，了解它们对您的草坪护理方法和土壤条件的影响，这样您就可以创建健康的草坪，从长远来看，这将减少工作量。杂草在土壤压实、施肥不足、pH 值不平衡以及浇水、播种或修剪不当的草坪中茁壮成长。读懂杂草其实非常简单。使用下表识别草坪中的杂草，并根据以下信息纠正促进杂草生长的条件。例如，一年生蓝草通常表明土壤压实和浇水过多。曝气和适当的灌溉将纠正促进蓝紫色生长的条件。请记住，许多被视为杂草的植物具有有益的特性。尝试培养对某些杂草的耐受性。例如，三叶草被认为是一种典型的草坪杂草，它从大气中吸收游离氮并将其分布到草中，从而帮助草生长。三叶草根系广泛且极耐旱，为土壤生物提供重要资源，而且在草坪自然休眠后，三叶草仍能长时间保持绿色。马唐草可控制侵蚀；蒲公英的深根可将养分返回地表；而芭蕉是可食用的！
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。虽然深层神经网络对生物系统的代表和实验结果的词语的承诺是Plausible的，但我们的工作强调了对旨在将转移学习转移到生物学的直接研究工作的批判性基准的需求。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。我们的资产表明，术语模型学到的生物学尚不允许推断训练数据的特定实验条件超出特定的实验条件，而对相反的最新主张可能还为时过早。
从上任第一周起，拜登-哈里斯政府就明确了对一项简单原则的承诺：公众对海外援助的支持不会减弱。
1 《应对国内外气候危机的行政命令》指示包括美国进出口银行在内的美国主要机构：“确定美国可以推动终止对碳密集型化石燃料能源的国际融资的步骤”。美国国际气候融资计划承诺：“各部门和机构将寻求终止对碳密集型化石燃料能源项目的国际投资和支持。” 2 自 2023 年 5 月以来，美国进出口银行已向巴林的一个石油和天然气项目提供了 5 亿美元，向印度尼西亚的一个炼油厂提供了 9970 万美元，向一个液化天然气项目提供了 4 亿美元，向伊拉克的一个天然气项目提供了 2.4 亿美元，向巴哈马的一个油罐项目提供了 7100 万美元。据报道，美国进出口银行还在考虑在马来西亚（7.43 亿美元）、莫桑比克、巴布亚新几内亚和圭亚那开展其他化石燃料项目。 3 请参阅 2021 年 4 月 22 日美国国际气候融资计划：https://www.whitehouse.gov/briefing- room/statements-releases/2021/04/22/executive-summary-us-international-climate-finance-plan/
![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/a/ae161e8eeb3bdbfc8170793c4ec5d8b9b1753b42.webp)
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
识别在机器人简单子宫切除术中使用子宫操纵器的关键预测因子：回顾性队列分析
子宫切除术是对子宫良性疾病的女性进行的最常见的外科手术，约占子宫切除术的90％（1）。在手术机器人之前，腹腔镜检查是唯一受到陡峭的学习曲线和对高级训练的需求的唯一最低侵入性选择。由于美国食品药品监督管理局于2005年批准了DA Vinci机器人（直觉手术），因此机器人技术的进步大大增加了其在妇科手术中的使用。目前，机器人简单子宫切除术（RSH）现在是美国最常见的机器人妇科手术（2，3）。与剖腹手术或腹腔镜检查相比，机器人手术的最大优势是人力资源的节省。RSH的设备每次手术的设备比总腹腔镜子宫切除术（TLH）稍贵，但是执行45个或更多的RSH程序比TLH更具成本效率（4，5）。使用子宫操纵剂的使用已经很好地确定，很明显，子宫操纵剂是手术期间最简单处理子宫的方法（6）。据报道， TLH没有子宫操纵器可减少手术时间和骨盆助手的需求（7）。 但是，很少有研究检查RSH是否需要操纵器。 在这项研究中，我们的目的是回顾性地比较有或没有操纵器的RSH案例，并确定术中使用操作剂的预测因素。TLH没有子宫操纵器可减少手术时间和骨盆助手的需求（7）。但是，很少有研究检查RSH是否需要操纵器。在这项研究中，我们的目的是回顾性地比较有或没有操纵器的RSH案例，并确定术中使用操作剂的预测因素。
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澳大利亚肥胖管理算法：指导初级保健肥胖管理的简单工具
塔尼亚P马尔可维奇1，约瑟夫·普罗埃特2，约翰·B·迪克森3，乔治亚·里加斯4，加里·迪德5，杰夫弗里·M·哈姆多夫6，埃里卡·巴塞尔7，纳塔莉·基伊西安7