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评估晚年的神经生理影响...
该文章的此版本已被接受，在同行评审后被接受，并受到Springer Nature AM的使用条款的约束，但不是记录的版本，也不反映接受后的改进或任何更正。记录的版本可在线获得：https：//doi.org/10.1038/s41929-023-00924-5
纳米线量子点对原子过渡的可逆调整
不降低发射光子的性质，并且可以独立用于同一芯片上的单个NW-QD，到目前为止仍然是一个挑战。解决此问题对于将光子与需要MHz相连的量子系统与Sub-GHz精确的量子系统（例如原子集合）在量子网络中充当记忆的量子系统至关重要。在这里，我们演示了一种可逆的调整方法，可以将NW-QD的发射频率通过sub-GHz精度调整为300 GHz以上。我们通过气体凝结实现这一目标，然后通过局部激光消融将其部分逆转。此过程可很好地调节用于量子点的应力，从而调整其发射频率。我们通过调整跨原子共振的发射单光子的频率来验证该方法的精度和稳定性，以探测其吸收和分散体。我们观察到在D 1-Line共振下，在热纤维蒸气中，NW-QD的单光子吸收多达80％，并且与D 1-LINE基态的超精细转变相关的组速度下降75倍。我们观察到NW-QD发射的二阶自相关函数，寿命或线宽的效果没有明显的效果，最多可以调音300 GHz，并且在调音高达100 GHz时，我们看到对NW-QD的细胞结构分裂的影响最小。
单波长度激发的多层核心壳纳米颗粒中的全彩色调整
基于灯笼的发光材料在解决不同领域遇到的科学问题方面表现出很大的能力。然而，在单波长辐射下实现全彩切换输出仍然是一个艰巨的挑战。在这里，我们报告了一个概念模型，可以通过对单个商业980 nm激光器上的多层核心壳纳米结构的全面转换演变的时间控制实现这一目标，而不是以前报道的两个或多个激发波长。我们表明，它能够通过在ER-TM-YB三重系统中构建合作调制效果，在非稳态激发下实现红色到绿色的颜色变化（从ER 3+），并通过通过时间付费技术来填充短期付出的蓝光（来自TM 3+）。进一步证明了TM 3+在操纵ER 3+上的过渡动力学中的关键作用。我们的结果深入了解了灯笼的光体物理学，并有助于开发新一代的智能发光材料，以实现新兴的光子应用。
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。
有效的视觉语言模型用于文本 - ...
本文介绍了HFUT-LMC团队对基于文本的人异常搜索（TPA）的www 2025挑战的解决方案。这一挑战的主要目标是准确识别大型行人图像库中表现出正常行为或异常行为的步调。与传统的视频分析任务不同，TPA非常强调理解和解释文本描述与视觉数据之间的微妙关系。此任务的复杂性在于该模型不仅需要将个人与大量图像数据集中的文本描述匹配，而且还可以准确地区分搜索结果，而搜索结果则在遇到模拟描述时。为了克服这些挑战，我们介绍了相似性覆盖率分析（SCA）策略，以解决由类似文本描述引起的参考难度。此策略有效地增强了模型管理微妙差异的能力，从而提高了搜索的准确性和可靠性。我们提出的解决方案在这一挑战中表现出色。
奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
通过独立二维反应层中的双极电化学微调还原氧化石墨烯的功能
Seyyed Mohsen Beladi-Mousavi、Gerardo Salinas、Nikolas Antonatos、Vlastimil Mazanek、Patrick Garrigue 等人。通过独立 2D 反应层中的双极电化学微调还原氧化石墨烯的功能。Carbon，2022 年，191，第 439-447 页。�10.1016/j.carbon.2022.02.010�。�hal-03635847�
在Ni-Bx cocatalyst中进行微调D-P杂交，以增强光催化H2的产生
H 2-进化动力学在管理光催化氢进化过程中起关键作用。然而，实现对H吸附和H-吸附平衡（H ADS /H DES）的精确调节仍然是一个巨大的挑战。在此，我们提出了一种调整D-P杂交策略，以精确优化Ni-B X修饰CDS Photocatalyst（Ni-B X /CDS）中的H ADS /H des Kinetics。X射线吸收细胞结构光谱和理论计算表明，Ni-B X cocatalyst的B原子量增加逐渐增强Ni 3 D和B 2 P之间的D-P轨道相互作用，从而导致连续的D-band宽带扩展和可控制的D-band d-band d-band d-band在Ni Active位点上中心。上述连续的D频带优化允许对Ni -B X /CD中的H ADS /H DES动力学进行精确调制，最终证明了13.4 mmol G -1 H -1 H -1 H -1（AQE = 56.1％）的显着H 2-散发活性。飞秒瞬态吸收光谱进一步确认了Ni-B X /CDSPSD催化剂中快速的电子转移动力学。这项工作为预期H 2-进化催化剂的最佳设计提供了见解。