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将因果关系与神经混沌学习相结合
摘要 — 通过神经网络实现的深度学习通过提供用于复杂任务（例如对象检测/分类和预测）的方法，彻底改变了机器学习。然而，基于深度神经网络的架构已经开始产生收益递减，这主要是由于它们的统计性质以及无法捕捉训练数据中的因果结构。深度学习的另一个问题是其高能耗，从可持续性的角度来看，这并不是那么理想。因此，人们正在考虑采用替代方法来解决这些问题，这两种方法都受到人脑功能的启发。一种方法是因果学习，它考虑到神经网络训练数据集中项目之间的因果关系。预计这将有助于最大限度地减少深度神经网络学习表示中普遍存在的虚假相关性。另一种方法是神经混沌学习，这是一项最新发展，其灵感来自生物神经网络（大脑/中枢神经系统）中神经元固有的非线性混沌放电。这两种方法都显示出比单纯使用深度学习更好的效果。为此，在本文中，我们研究了如何将因果学习方法和神经混沌学习方法整合在一起以产生更好的结果，尤其是在包含链接数据的领域。我们提出了一种这种整合的方法来增强分类、预测和强化学习。我们还提出了一组需要研究的研究问题，以使这种整合成为现实。索引术语——深度学习、因果学习、神经混沌学习、图神经网络、随机共振
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牛和猪基因组中可能致病变异的证据和定位
摘要背景：本文回顾了当代猪和牛参考基因组中已发表的潜在致病变异的定位及其因果关系的证据。尽管从基因图谱和全基因组关联研究中鉴定致病变异本身就很困难，但动物遗传学研究人员已经针对几种与牲畜育种相关的性状提出了推定的致病变异。结果：为了进行这篇综述，我们阅读了支持牛和猪的 13 个基因（ABCG2、DGAT1、GHR、IGF2、MC4R、MSTN、NR6A1、PHGK1、PRKAG3、PLRL、RYR1、SYNGR2 和 VRTN）存在潜在致病变异的文献，并将它们定位在当代参考基因组中。我们审查了它们之间的因果关系的证据，旨在将基因座、拟议的致病基因和拟议的致病变异的证据区分开来，并报告在牛或猪基因组中定位序列变异所需的生物信息学搜索和策略。结论：总而言之，通常有很好的证据表明基因座水平存在关联，八个基因座存在特定致病基因的证据，六个基因座存在特定致病变异的一些实验证据。我们建议报告新的潜在致病变异的研究人员使用参考坐标系统，显示本地序列上下文，并将变异提交到存储库。
Davidson，Matthew J.，Mithen，Will，Hogendoorn，Hinze，Hinze，van Boxtel，Jeroen J.A.和Tsuchiya，Naotsugu（2020）SSVEP引起了注意，而不是意识
摘要。在本文中，我们提出了一个从部分体积（PV）图中合成3D脑T1加权（T1-W）MRI图像的框架，目的是生成具有更多积分率组织边界的合成MRI体积。合成的MRI需要扩大和丰富用于培训脑部分割和相关模型的非常有限的数据集。与当前的最新方法相比，我们的框架利用PV-MAP属性，以指导生成的对抗网络（GAN）来生成更准确和更现实的合成MRI体积。我们证明了在PV-MAP上而不是二进制映射的条件，导致合成MRIS中的精确组织边界更加准确。此外，我们的结果表明，在合成MRI体积中，深灰质区域的表示有所改善。最后，我们表明，在合成图像中反映了引入PV映射的细胞变化，同时保留了准确的组织边界，从而在新的合成MRI体积的数据合成过程中可以更好地控制。
药物使用对肠道微生物群的长期影响
图 1 。EstMB 队列中的药物使用情况。a - EstMB 队列概览和可通过电子健康记录 (EHR) 获得的表型数据。我们旨在分析取样时药物使用的直接影响 (Q1)、过去药物使用引起的残留效应 (Q2) 以及过去用药量不同引起的附加效应 (Q3)。在提供了额外粪便样本 (T2) 的 EstMB 子队列 (n=328) 中，我们分析了因开始治疗而导致的微生物组变化 (Q4)。b - 不同 ATC 水平下 EstMB 中使用的不同药物总数。c - 参与者在 T1 时在不同 ATC 水平上使用的药物数量分布。d - T1 时 ATC4 水平上的药物使用者数量；显示 T1 时至少有 50 名使用者的药物。药物按活跃药物使用者数量排序。抗生素以粗体突出显示。 ATC——解剖治疗化学分类；Q——研究问题。
具有量子热噪声的量子计量的不确定因果顺序
研究了具有不确定因果顺序的切换量子通道，用于受量子热噪声影响的量子比特幺正算子相位估计的基本计量任务。报告显示，不确定顺序的切换通道具有特定功能，而传统的确定顺序估计方法则无法实现这些功能。相位估计可以通过单独测量控制量子比特来执行，尽管它不会主动与幺正过程交互 - 只有探测量子比特会这样做。此外，使用完全去极化的输入探针或与幺正旋转轴对齐的输入探针可以进行相位估计，而这在传统方法中是不可能的。本研究扩展到热噪声，之前已使用更对称和各向同性的量子比特去极化噪声进行了研究，它有助于及时探索与量子信号和信息处理相关的具有不确定因果顺序的量子通道的属性。
一千星的夜晚。 -Saintvanta
对好事和坏事来把好东西带走。看到人们的价值，因为很快就不会拥抱妈妈，看树木，发现女孩可爱或任何正常的东西。世界将真正陷入一个深处的地狱景观中，只有合规性的重视。在一个邪恶统治着没有被欺骗的男人，女人，儿童以及介于两者之间的任何东西的世界中，会害怕一个奇异的假神，这将统治整个搜寻地球7年。