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组织切片中基因表达同工型的空间景观
原位捕获技术在基因表达数据中添加了组织上下文，并有可能对复杂的生物系统有更深入的了解。但是，剪接变体和全长序列异质性在空间分辨率上无法通过当前转录组提出方法来表征。到此为止，我们引入了空间同源转录组学（SIT），这是一种使用长阅读测序来表征空间同工型变异和分类异质性的探索方法。我们在小鼠大脑中显示了如何使用SIT在组织不同区域中使用同工型表达和序列异质性。SIT揭示了嗅球不同外行之间PLP1基因的区域同工型切换，并且使用外部单细胞数据的使用允许提名表达每种同工型的细胞类型。此外，在脑功能（SNAP25，BIN1，GNA）中鉴定出差异同工型使用，这些基因通过原位测序独立验证。SIT还提供了第一次深入的成年小鼠脑的深入a-i RNA编辑图。数据探索可以通过在线重新源（https://www.isomics.eu）进行，其中同工型词和RNA编辑可以在分布环境中可视化。
基于上下文的空间自我监督学习...
这项工作是出于空间信息在HTR任务[25]中的相关性以及以下事实，据我们所知，它以前尚未进行过研究，并着重于适应HTR领域的此类方法。更确切地说，我们提出了两种替代方案，可以在HTR方案中使用这些SSL策略（见图1）：（i）将HTR任务调整为原始SSL方法，即输入适应性，（ii）提出针对HTR任务特征的新型基于空间上下文的SSL方法，即适应。通过考虑多个参考HTR Corpora，将这些建议全面评估，并与该领域遵循的参考策略进行比较。获得的结果表明，与参考SSL方法相比，所提出的SSL策略提供了最先进的识别率，同时保持概念上的简单性。
胰腺癌的单细胞和空间分辨地图集揭示了与临床结果相关的免疫表型
摘要 - 胰腺导管腺癌（PDAC），占胰腺肿瘤的90％的占90％的特征，其预后不良，5年生存率仅为12％。大多数患者被诊断出患有转移性或局部晚期疾病，只有15％有资格进行治疗切除术。PDAC表现出对化学疗法，靶向疗法和免疫疗法的抗性，这主要是由于其高度异质性肿瘤微环境（TME）。在这项研究中，我们对公开可用的SCRNA，空间转录组学和批量RNA测序数据集进行了整合分析，以研究TME组成和肿瘤结构对PDAC进展，治疗反应，治疗反应和临床结果的影响。我们确定了具有不同细胞组成，功能特征和免疫调节性细胞 - 细胞相互作用的TME亚型。在空间上不同的细胞壁细分市场和基因模块揭示了原发性肿瘤和转移性病变的异质性。发现与患者生存相关的独特集群，为TME生物学及其临床意义提供了新的见解。这些发现强调了整合多摩管方法以揭示PDAC TME复杂性的重要性，并强调了其为治疗策略提供信息并改善患者结果的潜力。
通过空间浓度的Navier-Stokes方程的定量规律性
相对于Navier -Stokes缩放（2）并不是不变的，但由于存在对数分母，因此略微临界7。也让我们提到，在Tao的论文[47]之前，在存在轴向对称性的情况下，在[34]中获得了不同的略微超临界性标准。我们目前的论文的贡献是todevelopanewstrategy的估计值（请参见命题2.1和2.2），以了解Navier-Stokes方程，然后使我们能够在Tao的工作[47]基于量化关键规范的基础上构建。我们的第一个定理涉及在下面的命题2.1中规定的浓度的向后传播，以提供新的必要条件，以使Navier-Stokes方程具有I型I型爆炸。在t ∗处的I型爆炸的情况下，（2）中的非线性与扩散均具有启发性。尽管如此，无论是否可以在M大时排除I型爆炸，这仍然是一个长期的开放问题。现在让我们陈述我们的第一个定理。
评估空间平衡的运输改进
摘要定量城市模型的最新发展提供了一组新的工具，用于评估运输改进。常规的成本效益分析通常是部分平衡进行的。相比之下，定量城市模型表征了整个城市内经济活动的空间分布。我们使用常规的成本效益分析，基于市场获取变化的足够统计方法和基于模型的反事实来比较运输改进的评估。我们表明，定量的城市模型预测城市内经济活动的重组会响应运输改善，这可能会导致这三种方法的预测之间的实质性差异，以实现大规模运输成本变化。关键词：运输，空间经济学，城市经济学jel代码：R30； R40; R52本文是该中心城市计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。本文是在访问斯坦福大学作为Trione访问教授时撰写的。我感谢斯坦福大学的款待。本文是为2025年韩国经济学国会的经济学和计量经济学专着的进步而委托的。我的思想受到了21世纪的研究项目的DOT-NBER经济学的影响，由Jim Poterba，Ed Glaeser和我本人协调。我感谢BingQing Yang获得出色的研究帮助。我要感谢Mark Bamba，Diana Furchtgott-Roth，Ed Glaeser，Benny Kleinman，Ernest Liu，Robert Hampshire，Jim Poterba，Darren Timothy，Matt Turner和Stephan Zoepf的有用评论和讨论。任何意见，错误和遗漏都是作者单独的责任
光诱导的光学干扰涂层的热辐射提交给时空照明
光学干扰过滤器用于现代光学元件的大多数区域，因为它们允许修改高精度光学系统中光传播和运输的参数：反射，传输，吸收，吸收，相位和极化，脉冲持续时间，脉冲持续时间等[1-4]。因此，这些光学特性是由波长，入射角和极化的函数控制的。例如，今天，我们合成和制造了许多光学功能，例如抗反射器，极化器和束分式拆分器，二分色过滤器，镜像和窄带过滤器，多PIC过滤器，高和低通滤波器，高通滤波器，逆滤波器，逆滤波器，chir滤波器和其他滤镜。合成（或设计或反问题）技术从数学和算法的角度取得了很大发展，到现在可以将任何任意光学（强度）函数与多层合构成的点。同时，制造技术已经发生了很大的发展，因此现在可以生产几百个薄层不同材料的过滤器，每一层的厚度从几nm到几百nm不等。某些问题自然保持开放，例如（除其他）相位和宽带特性，大块和微材料以及非光学特性。用于旗舰应用，例如引力波[5，6]或陀螺仪的镜子，而空间光学器件，当前的挑战是打破PPM屏障，即确保通过吸收和散射造成的总损失少于入射通量的100万。尽管假想索引（几个10-6）和多层组件中的低粗糙度（nm的一部分），但尚未达到这种艺术状态。应注意，这些损失也与组件的激光通量抗性直接相关，具体取决于照明状态[7]。在最低的光学损失的最后背景下，这项工作已经进行了。在所需的精度水平上，我们需要分析吸收机制的细节，考虑到这种吸收被转移到热传导，对流和辐射的过程中。对这种光诱导的热辐射的分析[8-10]至关重要：首先，它使我们能够追踪非常低的吸收水平（目前难以测量10-6以下），这可以允许确定
多模单程时空压缩
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上，是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1]，例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外，多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具，特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7]，以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关，这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得，即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用，并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度（例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]），可以产生多模压缩。然而，OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源，用脉冲激光器泵浦，该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通
多能性景观的无偏分析揭示了克隆命运偏差的空间调节因素
尽管 Ptch1 编辑导致祖细胞重新偏向或由于 Hedgehog 通路的功能获得而导致谱系进展严重中断，但针对其他受体可能会导致以更微妙的方式调整克隆组成。我们专注于躯干神经嵴，它一直被热议为是受限制祖细胞的混合群体，还是高度多能干细胞的群体 [39-42]。野生型胚胎的克隆变异分析显示 375
超越界限的地方 - 在空间不平衡且可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。