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从QTL到基因：秀丽隐杆线虫促进了自然变异基础的遗传机制的发现
在过去二十年中，发现一个基因的特征变异机制，由于全基因组测序和混合效应模型方法在定量遗传学中的进步，基因和机制的发现的速度增加了。研究已经确定了影响在牲畜，农作物，模型物种和人类中测得的各种特征的基因座的数量和影响，但是在任何物种中仅验证了少数基因和分子机制。之所以存在这种限制，是因为尽管有许多候选基因的证据有令人信服的证据，但在许多物种中，实验验证基因在定量性状中的作用很难（或不可能）。这些数据可以帮助阐明特征如何随时间变化以及这些变化基础的进化原理的模型。因此，对进化感兴趣的研究人员需要识别引起人群表型差异的基因和机制。但是，大多数物种具有高水平的遗传多样性，可以使许多小作用基因座的映射和特定基因的验证很难，即使不是不可能的话[1]。此外，文献中充满了许多定量性状基因座（QTL）（参见词汇表）的示例，这些示例已被鉴定，但没有使用精确的基因组操纵来验证，并没有使用精确的基因组操纵来验证，从而推断出对特质变异猜测的分子机制的推断。几种物种可以减轻这些局限性，并能够发现基因和机制，从而有助于理解种群跨种群特征变化的原因。
ABC向维多利亚州政府经济和基础设施委员会提交 - 调查维多利亚州的文化和创意产业 墨尔本食品研究项目的提交 这是回合号的开始号50990 经济和基础设施参考委员会常设委员会 Jaclyn Symes MP Bendigo Stadium Limited（红能竞技场），Stacie Wright Goulburn-Valley-Health-andual-Report-2023-24.pdf Safework Health 2024年6月27日立法委员会环境与计划... 附件 调查工作场所监视 立法议会环境和规划委员会 议会对维多利亚猪福利的调查 Worksafe Victoria 2023-24年度报告 Hansard
作为澳大利亚的国家广播公司，美国广播公司在塑造澳大利亚的民族身份，促进社会包容和鼓励各种形式的文化和创造性表达方面发挥着重要作用。ABC是电视，广播和数字平台上澳大利亚内容的主要生产商。这包括澳大利亚戏剧系列，纪录片和儿童节目，讲述了澳大利亚独特的故事并展示了当地的人才。根据《 1983年澳大利亚广播公司法》（CTH）（ABC法案）第6（c）条，美国广播公司在澳大利亚支持并促进音乐，戏剧性和其他表演艺术。
自然杀伤细胞在移植物中的作用和新颖使用
同种异体造血细胞移植（HCT）在过去几十年中，通过增强的支持性护理，降低强度调节（RIC），改善人类白细胞抗原（HLA）键入以及新型的移植物抗疗法 - 抗疗法疾病（GVHD） - 抑制和治疗策略和治疗策略。最值得注意的是，移植后环磷酰胺（PTCY）的实施显着提高了这种挽救生命疗法的安全性和可用性。随着这些进步的降低，非船舶死亡率（NRM），HCT社区更加重视发展减少复发的方法 - HCT后的主要死亡原因。使用RIC HCT时，免受复发的保护主要依赖于移植物 - 白细胞（GVL）反应。供体淋巴细胞输注（DLI），继发性细胞疗法，检查点抑制和HCT后维持策略代表了旨在增强或与HCT的GVL效应协同作用的方法。优化供体选择算法以利用GVL代表了另一个活跃的研究领域。这些策略中有许多旨在利用T细胞的影响，T细胞的影响数十年来一直是GVL的主要介体，也是调查重点减少。但是，利用自然杀手（NK）细胞产生有效抗肿瘤作用的能力的兴趣越来越大。基于NK细胞的方法比T细胞介导的潜在优势是减少NRM的潜力。大多数以T细胞为中心的复发预防策略必须权衡复发减少的好处，而GVHD的NRM风险增加。通过减少感染，而不会增加GVHD的风险，NK细胞可能会减轻NRM，同时仍然通过鉴定和清除癌细胞而减少复发。相比之下，NK细胞有可能减少两者，并有可能明显地倾斜量表，以支持生存。在这里，我们将回顾NK细胞在GVL中的作用，NK细胞匹配或不匹配的优化以及NK细胞疗法研究的迅速研究领域，例如收养转移和嵌合抗原受体（CAR）NK细胞。
从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。
机械技术与结构材料 2024
- Branimir LELA（克罗地亚） – 主席 - Sonja JOZIĆ（克罗地亚） – 副主席 - Dražen ŽIVKOVIĆ（克罗地亚） - Dražen BAJIĆ（克罗地亚） - Goran CUKOR（克罗地亚） - Lidija ĆURKOVIĆ（克罗地亚） - Ivan JANDRLIĆ（克罗地亚） - Nikola GJELDUM (克罗地亚) - Mirko GOJIĆ (克罗地亚) - Krešimir GRILEC (克罗地亚) - Senka GUDIĆ (克罗地亚) - Fuad HADŽIKADUNIĆ (波斯尼亚和黑塞哥维那) - Dario ILJKIĆ (克罗地亚) - Zlatko JANKOSKI (克罗地亚) - Jaroslav JERZ (斯洛伐克) - 佐兰尤尔科维 (克罗地亚) - 埃罗尔·卡姆 (土耳其) - 达尔科·兰德克 (克罗地亚) - 坎迪达·马尔恰 (葡萄牙) - 德拉甘·马林科维 (德国) - 阿莱什·纳戈德 (斯洛文尼亚) - 佐兰·潘迪洛夫 (马其顿) - 姆拉登·佩里尼 (克罗地亚) - 马西莫·罗甘特 (意大利) - 利亚内罗尔多(克罗地亚) - 尼古拉·斯托梅诺夫(保加利亚) - 阿姆拉·塔利-契克米什(波斯尼亚和黑塞哥维那) - 马特伊·韦森雅克(斯洛文尼亚) - 拉迪斯拉夫·弗尔萨洛维(克罗地亚) - 伊维察·韦扎(克罗地亚) - 阿纳托利·扎夫多维耶夫(乌克兰) - 武卡斯吉尔兹（波兰）-武卡斯·瓦尔古拉 (波兰) - 卢卡·塞伦特 (英国) - 瓦尼亚·卡尔达斯·德·索萨 (巴西) - 伊万·皮瓦克 (克罗地亚) - 泽利科·彭加 (克罗地亚) - 阿奇姆·坎普克 (德国) - 法布里奇奥·菲奥里 (意大利) - 保罗·门古奇 (意大利) - 哈桑AVDUŠINOVIĆ（波斯尼亚和黑塞哥维那）
用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
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可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面具有显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释，以解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络（RNN）进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出并修改了堆叠DNC的架构以进行脑电图（EEG）数据分析。我们将原始的长期记忆（LSTM）网络控制器替换为经常性的卷积网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高；然后，在微调参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
低地农业景观中流行的日本鼬鼠的营养可塑性
自然生态系统转化为人类修饰的景观（HML）是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力，尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网，有时会释放出较小的食肉动物，例如野马科的成员。尽管如此，即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响，从而改变其资源使用。在这种情况下，在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里，我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠（Mustela Itatsi）Scats进行了饮食分析，以确定其季节性饮食习惯，该景观由日本东部西部帕迪田（Rice Paddy Fields）占据主导地位。从春季到秋天，日本鼬鼠主要消耗（半）水生和限制动物分类群，特别是侵入性小龙虾（Procambarus clarkii），昆虫（例如，鞘翅目和odonata）以及成年的阿努拉（Anurans）以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季，japanese鼬鼠主要消耗了果实（例如，无花果，五库里卡），由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺，因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的，但我们的发现表明，日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性，使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力，我们建议稻米单一培养物的多样化，并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。
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金融市场瞬息万变，实时更新和分析至关重要。这些市场容易受到全球事件和现象的影响，例如贸易战、内乱、创新和科学发现。金融新闻可从多种来源获得，包括在线和离线。这里的在线来源是指可以通过互联网获取的来源，这里的离线来源是指通过其他媒体传播的来源。离线来源包括通过报纸和电视获得的新闻和见解。对于像股票市场一样敏感的金融市场来说，通过报纸获得的新闻已经过时了。电视上的新闻是现场直播的，但这种新闻无法轻松分析。在相关性和分析的简易性方面，在线资源比离线资源更胜一筹。