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对在符号多步推理任务上训练的变压器的机械分析
变压器在一系列推理基准上表现出令人印象深刻的表现。评估这些能力是实际推理的结果的程度，现有工作重点是为行为研究开发复杂的基准标记。然而，这些研究并未提供有关推动观察到的capabilies的间隔机制的见解。为了提高我们对变形金刚之间机制的理解，我们对经过合成推理任务的跨前者进行了全面的机械分析。我们确定了模型用于解决任务的一组可解释机制，并使用相关性和因果关系来验证我们的发现。我们的结果表明，它实现了与并行操作的深度结合的复发机制，并存储中间的导致所选令牌位置。我们预计，我们在合成环境中确定的主题可以为变形金刚的更广泛的操作原理提供宝贵的见解，从而为理解更多的复合模型提供了基础。1
有效诱导酿酒酵母B-葡聚糖
白色念珠菌细胞壁成分B-葡聚糖已被广泛研究其诱导先天免疫细胞表观遗传和功能重编程的能力，这是一种称为训练有素的免疫。我们表明，来自酿酒酵母的两种单独的B-葡萄糖的高复杂性具有强大的生物活性，从而增强了人类原代单核细胞的训练有素的先天免疫反应。训练需要Dectin-1/CR3，TLR4和MMR受体，以及RAF-1，SYK和PI3K下游信号分子。通过激活多个受体和下游信号通路，该B-葡聚糖制剂的组成部分能够协同作用，从而在无关挑战的情况下引起强大的次要响应。在黑色素瘤和膀胱细胞癌的体内鼠模型中，对B-葡聚糖制剂进行的小鼠进行预处理导致肿瘤生长的显着降低。这些见解可能有助于基于B-葡聚糖结构的未来疗法开发，从而引起有效的训练有素的免疫反应。
人工智能中的知识产权问题接受了刮擦数据
在AI治理工作组（AIGO）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）会议上介绍并讨论了“接受刮擦数据培训的人工智能问题”的论文。因此，它大大受益于许多国家代表和专家的反馈和建议。作者要对巴西，哥伦比亚，法国，德国，以色列，日本，墨西哥，新西兰，新加坡，瑞士，图尔基耶共和国，英国和美国和美国共和国的代表团表示衷心的感谢。特别是，他们非常感谢富兰克林·罗德里格斯·霍耶（Brazil），大卫·特恩布尔（美国）苏珊·艾伦（美国）（美国），杰西·杜尼特（美国国家标准和技术研究院），美国迈克尔·夏皮罗（美国），米尔·夏皮罗（迈克尔·夏皮罗（Michael Shapiro）（德国） Lizzethe Contreras Sanabria（哥伦比亚），Yohann Ralle和MichaëlReffay（法国），Ziv Katzir和Eden Israely（以色列），Sarah Box（新西兰），Julian Frohnecke（德国）（德国）和Joseph Phillips（英国王国）。
牙科/国际培训牙医高级常设计划 DMD
参加这项为期一年的计划的住院医师可以灵活地选择参加第二年的普通牙科高级教育 (AEGD) 培训和/或获得可选的口腔健康科学硕士学位。对可选 MS 学位感兴趣的人必须同时申请第一年的 AEGD 和 MS 课程。如果同时被两个课程录取，则 MS 学位课程的学费包含在 AEGD 学费中。了解有关国际申请人如何申请 AEGD 计划的更多信息。
基于后继表示训练的神经网络的多模态认知图
认知地图是关于大脑如何有效组织记忆并从中检索上下文的一个概念。内嗅海马复合体与情景和关系记忆处理以及空间导航密切相关，被认为通过位置和网格细胞构建认知地图。为了利用认知地图的有希望的特性，我们使用后继表示建立了一个多模态神经网络，该网络能够模拟位置细胞动态和认知地图表示。在这里，我们使用由图像和词嵌入组成的多模态输入。网络学习新输入和训练数据库之间的相似性，从而成功学习认知地图的表示。随后，网络的预测可用于从一种模态推断到另一种模态，准确率超过 90%。因此，所提出的方法可以成为改进当前 AI 系统的基石，以便更好地理解环境和物体出现的不同模态。因此，特定模态与某些遭遇的关联可以在新情况下导致情境感知，当发生具有较少信息的类似遭遇时，可以从学习到的认知图中推断出更多信息。认知图，以大脑中的内嗅海马复合体为代表，组织和检索记忆中的情境，这表明像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可以利用类似的架构来充当高级处理中心，类似于海马体在皮层层次结构中的运作方式。最后，通过利用多模态输入，LLM 可以潜在地弥合不同形式数据（如图像和文字）之间的差距，为情境感知和通过学习到的关联来扎根抽象概念铺平道路，解决人工智能中的基础问题。
训练免疫：海洋软体动物养殖疾病控制策略的前景
图 1 无脊椎动物和水产养殖软体动物的训练免疫反应模型比较。该图说明了在无脊椎动物和海洋软体动物中观察到的训练反应的多样性。图中显示了训练诱导（初级反应）和挑战（次级反应）后随时间推移的免疫反应。文献中描述的不同反应模式用不同颜色的曲线表示。图例表示观察到不同模式的物种：训练后诱导的持续反应，没有消退阶段，一直持续到次级反应（深蓝色线）；免疫转变显示出性质上不同的初级和次级反应，涉及不同的基因组（浅蓝色和深绿色线）；耐受反应有初级反应但没有次级反应（浅蓝色线）。双相反应，称为回忆反应，有初级反应后是消退阶段，对后续挑战有类似或更强和更快的次级反应（浅绿色线）。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
u-net用于大脑提取的模型：对人类进行训练，以转移到非人类灵长类动物
*相应的作者：sandywang.rest@gmail.com（X。Wang），ting.xu@childmind.org（T。Xu）。信用撰稿人贡献声明Xindi Wang：概念化，方法，软件，正式分析，写作 - 原始草案，写作 - 评论和编辑。Xin-Hui Li：正式分析，研究，可视化。Jae Wook Cho：正式分析，研究，可视化。Brian E. Russ：写作 - 评论和编辑。Nanditha Rajamani：调查。 Alisa Omelchenko：调查。 Lei AI：调查。 Annachiara Korchmaros：调查。 Stephen Sawiak：资源。 R. Austin Benn：资源。 Pamela Garcia-Saldivar：调查。 郑王：资源。 Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Nanditha Rajamani：调查。Alisa Omelchenko：调查。Lei AI：调查。 Annachiara Korchmaros：调查。 Stephen Sawiak：资源。 R. Austin Benn：资源。 Pamela Garcia-Saldivar：调查。 郑王：资源。 Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Lei AI：调查。Annachiara Korchmaros：调查。 Stephen Sawiak：资源。 R. Austin Benn：资源。 Pamela Garcia-Saldivar：调查。 郑王：资源。 Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Annachiara Korchmaros：调查。Stephen Sawiak：资源。R. Austin Benn：资源。Pamela Garcia-Saldivar：调查。郑王：资源。Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Ned H. Kalin：资源。Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。
r e v e e 2型糖尿病相关的危险因素和药物在肝细胞癌中的作用
细菌持久细胞是高度耐受性抗生素的休眠表型变体的亚群，对感染控制提出了重大挑战。研究抗生素持久性的机制对于制定有效的治疗策略至关重要。在这里，我们发现了耐受性频率与先前感染的牛乳腺炎之间的显着关联。上一个。金黄色葡萄球菌感染导致s。金黄色葡萄球菌耐受性在随后在体内和体外感染中被利福平杀死。实际上，受过训练的免疫的激活导致s的利福平持久性。金黄色葡萄球菌在继发性感染中，降低了抗生素治疗的有效性和疾病严重程度的增加。机械，我们发现S。金黄色的持久性是由受过训练的免疫力引起的富马酸盐的积累来介导的。与二甲双胍和利福平的组合疗法促进了消灭持久性的疗法，并提高了经常性s的严重程度。金黄色葡萄球菌感染。这些发现提供了对训练的免疫与S之间关系的机械洞察力。金黄色的持久性，同时提供概念证明，表明训练的免疫是涉及持续病原体的复发细菌感染中的治疗靶标。