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InfEHR：通过电子健康记录上的深度几何学习解决临床不确定性
1 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 Windreich 人工智能与人类健康系，2 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山哈索普拉特纳数字健康研究所，3 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山查尔斯布朗夫曼个性化医学研究所，4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院数据驱动和数字医学系，5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院重症监护医学研究所，6 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院新生儿医学分部，7 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院医学系，8 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院外科系， 9. 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院瓦伦丁·富斯特心脏病医院、10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所、11 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学哈佛数据科学计划、12 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所
电解质设计削弱了快速的锂离子溶剂...
随着电动汽车和大规模储能系统的开发，现有的商业锂离子电池（LIB）越来越无法满足市场需求。出于这个原因，研究人员探索了各种新型材料系统，以增加电池的能量密度，例如基于合金的阳极，1,2 Li金属阳极，3,4 sul sul sul de-de-de-de-de-de-de de de基基阳极，5 - 7和基于Li-rich的锰的阴极。8,9在其中，硅（SI）被认为是商业石墨阳极的最佳替代品之一，因为它具有高理论能力（4200 mAh g -1）和适当的工作电压（〜0.4 V，vs.li/li/li +）。10然而，静电后，硅的体积膨胀高达300％，而Li +的反复插入和提取诱导了表面上的机械应力和变形，从而导致颗粒的粉碎。11，体积变形会破坏相邻硅颗粒之间或颗粒与当前收集器之间的电气接触，而活性材料可能完全从收集器脱离。10,12此外，硅表面上的固体电解质相（SEI）反复破裂并因硅的体积变形而导致，消耗了大量的电解质和活性锂。13随着时间的流逝，
使用深度迁移学习识别单细胞空间分辨转录组学数据中的高风险细胞
背景：通过检查空间分辨转录组学平台组织样本中的高风险细胞和区域，可以深入了解特定疾病过程。对于现有方法，虽然可以识别细胞类型或簇并将其与疾病属性相关联，但无法以相同的方式关联单个细胞，这可能导致无法识别与疾病属性相关的细胞子集，尤其是当疾病相关细胞与非疾病相关细胞聚集在一起时。方法：DEGAS（单细胞诊断证据量表）[5] 使用复杂的深度迁移学习算法解决了上述问题，该算法旨在识别肿瘤样本单细胞 RNA 测序数据中的高风险成分。DEGAS 采用基因表达数据的潜在表示和域适应将疾病属性从患者转移到单个细胞。在这项研究中，我们展示了 DEGAS 在适应单细胞空间分辨转录组学平台（如 10X Genomics Xenium 平台和 Nanostring 的 CosMx 平台）产生的数据方面的多功能性。通过整合上述平台的空间位置信息，DEGAS 不仅可以识别组织样本中的高风险成分，还可以精确定位与疾病状态相关的载玻片内的位置。结果：我们在多个平台上评估了 DEGAS，包括 10X Genomics Xenium 和 Nanostring CosMx。DEGAS 成功识别了高风险细胞和区域，并通过已知标记进行了验证。此外，DEGAS 还应用于我们新生成的 T2D Xenium 数据集和公开的黑色素瘤 Xenium 数据集。我们在公开的正常和肝细胞癌组织的 Nanostring CosMx FFPE 样本上测试了 DEGAS，揭示了与关键途径相关的高风险细胞和拓扑结构。值得注意的是，高风险区域主要富集在肿瘤组织中，DEGAS 揭示了与侵袭性疾病标志物和细胞类型多样性相关的异质性。关键词：单细胞 RNA 测序、空间分辨转录组学、域适应、深度迁移学习
激发途径的纳米级成像
在植物根部的微生物定植期间，特异性微生物激活的过程的识别受到元文字组学的技术约束的阻碍。这些包括缺乏参考基因组，数据集中宿主或微生物rRNA序列的高度表示，或难以实验验证基因功能。在这里，我们将无菌丝的丁香虫thaliana重新定殖，具有合成但代表性的根微生物群，可释放106个基因组序列的细菌和真菌分离株。我们使用了多个王国rRNA耗竭，深度RNA测序和读取参考微生物基因组来分析丰富的殖民者的植物元转录组。我们确定了在土壤界面差异调节的3,000多个微生物基因。翻译和能量生产过程在植物中持续激活，它们的诱导与细菌菌株在根中的丰度相关。最后，我们使用靶向诱变表明，在丰富的细菌菌株之一（一种可遗传可触及的杜鹃杆菌）中，需要多种细菌持续诱导的几个基因。我们的结果表明，菌群成员激活应变特异性过程，但也可以激活植物根的常见基因集。
解决绿色劳动过渡中的协调摩擦
1我们还解决了该模型的一个版本，其中所有部门都被征税以资助绿色补贴。，包括绿色公司的税收和补贴都增加了复杂性，而不会改变主要结果。为了清楚起见，我们专注于仅对非绿色部门征税的版本。
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
利用表面曲率实现空间分辨的 X 射线反射率：液态铜上的石墨烯域
X 射线反射率 (XRR) 被广泛用于研究硬质和软质凝聚态材料的表面和界面，包括二维材料、纳米材料和生物系统。它能够以亚埃的精度推导出材料表面区域沿法线的横向平均电子密度分布。[4–6] 这有助于确定各种参数，包括表面粗糙度、单层或多层材料的结构以及毛细波对液体表面的影响。高亮度同步加速器 X 射线束能够在环境条件下实时在分子水平上分辨材料结构，而其他表面敏感实验技术几乎无法做到这一点。[7] 此类实验的例子是使用专用设备和样品池研究液体表面和界面。[8–11] 然而，存在与液体 XRR 相关的特殊问题。液体和支撑物之间的润湿角会导致样品液体弯曲，这通常会使数据分析复杂化。 [12] 这个问题可以通过利用能够处理大面积样品的样品环境来解决，例如朗缪尔槽 [13] 应用特殊的数据处理方法 [12,14] 或使用 X 射线纳米束。 [15] 然而，在某些情况下，可以充分利用样品曲率，例如 Festersen 等人 [15] 使用宽平行同步加速器光束“一次性”记录 XRR 曲线，但散射矢量 q 的范围有限。 专用于原位和/或原位 XRR 研究的样品环境 [16] 的最新发展开辟了新的机遇，例如，通过化学气相沉积 (CVD) 研究在液态金属催化剂 (LMCats) 上生长 2D 材料的过程。 [17] 这些系统有望生长高质量的材料 [18] 但同时，对实验的要求很高。 [19] 它们必须适应高操作温度、高材料蒸发以及在大气压下暴露于反应气体混合物。此外，它们还局限于有限尺寸的样本
在拟南芥根中解析在空间上不同的植物激素反应区，由oxysporum fusonium oxysporum
茉莉酸（JA），乙烯（ET）和水杨酸（SA）是三个主要的植物激素协调植物防御反应，这三个均与防御真菌病原体氧气的防御有关。但是，它们独特的作用方式和可能的相互作用仍然未知，部分原因是所有有关其活动的空间信息均缺乏。在这里，我们着手通过使用新开发的基于荧光的转录记者线的实时显微镜来探测植物免疫的这一空间方面。我们创建了一个植物免疫系统启动子（GG-PIPS）的Greengate矢量收集，使我们能够以单细胞分辨率对免疫途径的局部激活进行成像。使用此系统，我们证明了SA和JA在邻近真菌定植位点的不同的根细胞中彼此之间的空间分开作用，而ET则有助于这两组。sa和et诱导了过度敏感的反应，作为第一道防线，而JA和ET在单独的第二道防线中控制了针对病原体的积极防御。缺乏解决单个细胞水平上植物免疫反应的这种方法，这项工作表明，基于显微镜的方法可以详细了解植物免疫反应。
保障机制不是解决方案：在项目评估过程中需要气候注意事项
保障机制是澳大利亚在国家一级的主要排放减少框架，适用于约220个工业设施，其排放量超过100,000吨二氧化碳等效于直接（SCOPE 1）排放。改革于2023年通过，这意味着更严格的“基线”（实际上是排放限制）将适用于覆盖的设施，默认设置为4.9％。这意味着覆盖的设施将需要采取现场措施，以减少其排放量，或购买碳信用额以抵消其影响，并以实现澳大利亚2050年净零目标的总体目标。2
单个和少数个粒子的空间分辨拉曼光谱...
我们展示了单层和少层石墨烯薄片的拉曼光谱测量结果。我们使用扫描共焦方法收集具有空间分辨率的光谱数据，这样我们就可以直接将拉曼图像与扫描力显微照片进行比较。单层石墨烯可以通过 D' 线的宽度与双层和少层石墨烯区分开来：单层石墨烯的单个峰分裂为双层的不同峰。这些发现是使用基于电子结构和声子色散的从头计算的双共振拉曼模型来解释的。我们研究了 D 线强度，发现薄片内没有缺陷。源自边缘的有限 D 线响应可以归因于缺陷或平移对称性的破坏。