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可扩展的高斯流程变量自动编码器
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作，可以追溯到Snelson和Ghahramani（2006），Qui〜nonero-Candela和Rasmussen（2005）等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组，称为诱导点，主要是选择这些点的确切方式。在Titsias（2009）中首先考虑了诱导点的变异学习，并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性，而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。（2013），作者提出了一个稀疏模型，除了降低GP复杂性外，还可以在小型批次中训练，从而使（极其）大型数据集使用GP模型。
应变敏感柔性磁电陶瓷纳米复合材料
先进的柔性电子器件和软体机器人需要开发和实施柔性功能材料。磁电 (ME) 氧化物材料可以将磁输入转换为电输出，反之亦然，使其成为先进传感、驱动、数据存储和通信的绝佳候选材料。然而，由于其易碎性质，它们的应用仅限于刚性设备。在这里，我们报告了柔性 ME 氧化物复合材料 (BaTiO 3 /CoFe 2 O 4 ) 薄膜纳米结构，它可以转移到可拉伸基底上，例如聚二甲基硅氧烷 (PDMS)。与刚性块体材料相比，这些陶瓷纳米结构表现出柔性行为，并通过机械拉伸表现出可逆可调的 ME 耦合。我们相信我们的研究可以为将陶瓷 ME 复合材料集成到柔性电子器件和软体机器人设备中开辟新途径。
基因组编辑番茄与转基因番茄
摘要 生物技术可能有助于解决食品安全和保障挑战。然而，基因技术一直受到公众的严格审查，与媒体和公众话语的框架有关。这项研究旨在调查人们对食品生物技术的看法和接受程度，重点是转基因遗传修饰与基因组编辑。进行了一项在线实验，参与者来自英国（n = 490）和瑞士（n = 505）。向参与者展示了食品生物技术的主题，更具体地说，展示了转基因和遗传修饰以及基因组编辑的实验性变化片段（科学不确定性：高与低，媒体形式：新闻与用户生成的博客）。结果表明，与转基因遗传修饰相比，这两个国家的参与者对基因组编辑的接受程度更高。这些技术的普遍和个人接受度在很大程度上取决于参与者是否认为该应用有益、他们如何看待科学的不确定性以及他们所居住的国家。我们的研究结果表明，未来关于基因技术的交流应该更多地侧重于讨论使用农业技术与有形相关利益之间的权衡，而不是单方面关注风险和安全。
寻找浪费的时间：attosond物理学，Petahertz光电子和量子速度限制
1。简介：attosond Electron动力学，Petahertz光电子和量子力学中的“损失时间”的问题370 2。量子力学中的严重问题：量子跳跃，不确定性关系和Pauli定理371 2.1 Bohr的理论，量子跳跃和时间测量的不确定性； 2.2 Pauli的定理3。量子力学中的时间面孔372 3.1内部和外部时间； 3.2作为量子可观察的时间和时间操作员； 3.3延迟时间4。mandelstam±tamm不确定性关系374 5。量子保真度和量子速度限制375 6。能量±时间不确定性，与时间有关的汉密尔顿人375 7。激光驱动的量子动力学376 8。不确定性关系和电子动力学的速度限制376 9。Keldysh参数和光电子的Petahertz极限378 10。mandelstam±Tamm的不确定性关系和量子进化的信息几何度量379 10.1量子演化的几何形状； 10.2量子保真度和渔民信息； 10.3不确定性关系和cram er±rao绑定11。量子速度极限的非量化性质381 12。热力学不确定性限制382 12.1信息指标和热力学不确定性； 12.2膜蛋白温度阈值的热力学极限13。结论383参考383
适合光电应用的共掺杂 CdS 纳米结构薄膜的综合研究
a 诺拉宾特阿卜杜拉赫曼公主大学科学学院物理系，邮政信箱 84428，利雅得 11671，沙特阿拉伯 b 卡玛维尔巴劳帕蒂尔学院 Rayat Shikshan Sanstha 物理系，瓦希，新孟买，400703，马哈拉施特拉邦，印度 c 哈立德国王大学科学学院物理系先进功能材料与光电子实验室（AFMOL），沙特阿拉伯阿卜哈 61413 哈立德国王大学先进材料科学研究中心（RCAMS），沙特阿拉伯阿卜哈 61413，邮政信箱 9004 e 阿斯旺大学科学学院物理系，埃及 f 吉赞大学科学学院物理系，邮政信箱。 114，吉赞，45142，沙特阿拉伯 g 昌迪加尔大学化学系和大学研究与发展中心，莫哈里 - 140413，旁遮普，印度 h 佛罗里达理工大学环境工程系纳米生物技术实验室，莱克兰，佛罗里达州 33805，美国 i 石油和能源研究大学工程学院，德拉敦，248007，印度
定量性状基因座的分子映射，以抵抗西红柿早期疫病
早期疫病（EB），由linariae（Neerg。）（SYN。A。tomatophila）Simmons是一种影响世界各地的西红柿（Solanum lycopersicum L.）的疾病，具有巨大的经济影响。本研究的目的是绘制与西红柿中EB耐药性相关的定量性状基因座（QTL）。F 2和F 2：3的映射种群由174条线组成，这些群体在2011年的自然条件下评估了NC 1celbr（抗性）×Fla。7775（易感性），并通过人工接种在2015年的温室中进行了自然条件评估。总共使用了375个具有特定PCR（KASP）测定法的基因分型父母和F 2种群的分析。表型数据的广泛遗传力估计为2011年和2015年的疾病评估分别为28.3％和25.3％。QTL分析显示，六个QTL与染色体2、8和11（LOD 4.0至9.1）上的EB抗性相关，解释了3.8至21.0％的表型变异。这些结果表明，NC 1celbr中EB耐药性的遗传控制是多基因的。这项研究可能有助于将EB抗性QTL和标记辅助选择（MAS）进一步绘制，以将EB耐药基因转移到精英番茄品种中，包括扩大番茄中EB耐药性的遗传多样性。
光电子发射和界面从头理论研究...
了解 Si(001) 上替代高 K 电介质的外延生长：应用于氧化镨。《真空科学与技术杂志》美国真空学会 B 官方杂志，微电子处理与现象，2003 年，21，1765。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。