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在体内没有糖尿病作用的功能性牛轧糖的发展
牛轧糖是一种由鲜奶，糖，蜂蜜和坚果制成的糖果食品。在传统的意大利牛轧糖食谱中，混合物用香草提取物调味，并用烤杏仁包装。由于大量糖，传统的牛轧糖被禁止使用糖尿病患者的饮食。在目前的工作中，我们旨在开发创新的无糖牛轧糖，并将其纹理和感觉性能与商业牛轧糖的质地和感觉属性进行比较。最后，我们测试了非肥胖糖尿病（NOD）小鼠的残留高血糖效应，这是一种1型糖尿病模型。，我们使用传统的工业仪器将黄原胶，红th素和蛋白与蛋清和杏仁混合，开发了一种无糖的牛轧糖配方。技术分析表明，就剪切力而言，该结构与传统耐嚼牛轧糖的结构相当。感觉分析表明，保留了风味和甜度，而凝聚力和可断裂性发生了显着变化。有趣的是，创新的食物组成对另外两个纹理参数产生了积极影响。溶解度和粘合性。体内实验表明，没有患有糖尿病的实验性牛轧糖的组中的小鼠数量明显高于用商业牛轧糖喂养的小鼠（66.6％vs。33.0％； p <0.05），与没有牛轧糖的小组没有什么不同（72.7％; p = 0.37）。 总而言之，与传统产品相比，我们以试点量表生产具有创新的无糖牛轧糖，具有改进的质地和类似的感觉特性。33.0％； p <0.05），与没有牛轧糖的小组没有什么不同（72.7％; p = 0.37）。总而言之，与传统产品相比，我们以试点量表生产具有创新的无糖牛轧糖，具有改进的质地和类似的感觉特性。体内，实验性牛轧糖没有显着增加糖尿病的发病率。
通过保留图生成模式
最近，在广泛的图形挖掘任务中深入研究并应用了预训练和微调图神经网络的范式。它的成功通常是对训练和下游数据集之间的结构一致性的表现，但是，在许多现实世界中，这并不成立。现有的作品表明，在使用香草微调策略时，预训练和下游图之间的结构差异显着限制了转移性。这种差异导致模型过度适应预训练图，并在捕获下游图的结构特性时造成困难。在本文中，我们将结构差异的基本原因确定为前训练和下游图之间生成模式的差异。此外，我们建议G-T Uning保留下游图的生成模式。给定下游图G，核心思想是调整预训练的GNN，以便它可以重建G graphon w的生成模式。但是，已知Graphon的确切重新构造在计算上是昂贵的。为了克服这一挑战，我们提供了一个理论分析，该分析建立了一组替代图形子的存在，称为任何给定的Graphon。通过利用这些图形碱基的线性组合，我们可以有效地近似w。这一理论发现构成了我们模型的基础，因为它可以有效地学习图形碱基及其相关系数。与现有的al-gorithm相比，G-T Uning在7个内域和7个室外转移学习实验中表现出一致的性能提高。
PGCN：用于脑电图识别的金字塔图卷积网络
摘要 - 情感识别对于各种精神疾病的诊断和康复至关重要。在过去的十年中，由于其突出的准确性和可靠性，对基于脑电图（EEG）的情绪识别进行了深入研究，并且图形卷积网络（GCN）已成为解释EEG信号的主流模型。然而，尽管已证明这种关系在情感识别中很重要，但电极关系，尤其是整个头皮的远距离触发依赖性。小型接受领域仅使较浅的GCN仅聚集局部淋巴结。另一方面，堆叠太多的层会导致过度光滑。为了解决这些问题，我们提出了锥体图卷积网络（PGCN），该网络汇总了三个级别的特征：局部，中镜和全局。首先，我们基于电极的3D拓扑关系构建一个香草GCN，该拓扑关系用于整合两阶局部特征。其次，我们基于先验知识构建了几个介观脑区域，并采用介观的关注来依次计算虚拟的介观中心，以关注介观脑区域的功能连接；最后，我们融合了节点特征及其3D位置，以构建数值关系邻接矩阵，以从全局的角度整合结构和功能连接。在三个公共数据集上的实验结果表明，PGCN在头皮上增强了关系模式，并在受试者独立的场景和主题独立的方案中实现了最先进的性能。同时，PGCN在增强网络深度和接受领域之间做出了有效的权衡，同时抑制了随之而来的过度光滑。我们的代码可在https://github.com/jinminbox/pgcn上公开访问。
变量：可变图像大小的视觉变压器
Vision Transformers（VIT）已成为代表学习中最新的架构，利用自我注意的机制在各种任务中脱颖而出。vits将图像分为固定尺寸的补丁，将其限制为预定义的大小，并需要进行预处理步骤，例如调整大小，填充或裁剪。这在医学成像中构成了挑战，尤其是在肿瘤等不规则形状的结构中。一个固定的边界盒子量产生的输入图像具有高度可变的前景与地面比率。进行医学图像可以降低信息并引入人工制品，从而影响诊断。因此，对感兴趣区域的裁缝量化作物可以增强特征代表能力。此外，大图像在计算上是昂贵的，尺寸较小，风险信息损失，表现出计算准确性的权衡。我们提出了Varivit，这是一种改进的VIT模型，该模型制定了用于处理可变图像尺寸的同时保持连贯的贴片大小。varivit采用新颖的位置嵌入调整大小方案，用于可变数量的斑块。我们还将在变量内实施一种新的批处理策略，以降低计算复杂性，从而导致更快的培训和推理时间。在我们对两个3D脑MRI数据集的评估中，变量超过了胶质瘤基因型预测和脑肿瘤分类中的香草vits和重新连接。它的F1得分分别为75.5％和76.3％，学习了更多的判别特征。与常规体系结构相比，我们提出的批处理策略将计算时间最多减少了30％。这些发现强调了图像表示学习中变量的功效。关键字：视觉变压器，建筑，表示，肿瘤分类
内核预测中的时间准确性权衡：控制...
内核回归或分类（也称为机器学习中的加权ϵ -NN方法）对它们的简单性有吸引力，因此在数据分析中无处不在。ever，内核回归或分类的实际实现包括量化或子采样数据以提高时间效率，通常是以预测质量为代价。尽管在实践中有必要进行这种交易，但它们的统计含义通常尚未得到充分的了解，因此实际实施的实施很少。特别是尚不清楚是否可以维持内核预测的统计准确性（在某些应用中至关重要），同时改善预测时间。目前的工作提供了将内核预测与数据量化相结合的指导原则，以确保预测时间和准确性之间的良好贸易，尤其是为了近似维持香草内核预测的良好准确性。此外，我们的贸易保证是根据调整参数明确处理的，该调整参数可以作为旋钮，该旋钮根据实际需求而定于时间或准确性。在旋钮的一端，预测时间与单个最近邻居预测的顺序相同（在统计上是不一致的），同时保持一致性；在旋钮的另一端，预测风险几乎是最小的（就原始数据大小而言），同时仍降低时间复杂性。理论结果在来自一系列现实世界应用域的数据上得到了验证；特别是我们证明了理论旋钮的性能如预期的。因此，分析揭示了数据定量化方法与内核预测方法之间的相互作用，最重要的是，显式地控制了对从业者的贸易，而不是提前或使其不透明。
在分子图中优化OOD检测
尽管分子表示学习最近取得了进展，但其有效性还是在近世界的假设上假定的，即训练和测试图来自相同的分布。开放世界测试数据集通常与分布（OOD）样本混合在一起，在该样本中，部署的模型将难以做出准确的预测。在药物筛查或设计中分子特性的误导性估计会导致湿lab资源的大量浪费并延迟发现新疗法的发现。传统检测方法需要对OOD检测和分布（ID）分类性能进行贸易，因为它们共享相同的表示模型。在这项工作中，我们建议通过采用基于辅助扩散模型的框架来解析OOD分子，该框架比较了输入分子和重建图之间的相似性。由于产生构建ID训练样品的产生偏见，OOD分子的相似性得分将要低得多以促进检测。尽管在概念上很简单，但将此香草框架扩展到实际检测应用程序仍然受到两个重大挑战的限制。首先，基于欧几里得距离的流行相似性指标无法考虑复杂的图形结构。第二，涉及迭代脱氧步骤的属性模型众所周知，尤其是在大量药物库上运行时。为了应对这些挑战，我们的研究先驱者是一种旋转型G raph r生态建构的方法，该方法被称为pgr-mood。具体来说，PGR-MOOD取决于三个创新：i）一个有效的指标，可根据离散的边缘和连续节点特征全面量化输入和重建分子的匹配程度； ii）构建
联合利华2024年符合加拿大法案S-211
对人权的尊重是联合利华业务的不可谈判的基础，为我们所做的一切基础。我们的人权战略基于联合国指导商业和人权原则（UNGP）。我们的野心是在整个全球价值链中改善人们的生计。不平等的影响是童工的根本原因，我们的生计工作旨在通过增强我们价值链中人们的经济韧性来解决不平等。这包括支持小农访问推动收入增长的计划，并鼓励供应商签署生活工资承诺（未来的联合利华负责任合伙人政策或RPP的强制性要求），他们同意评估自己组织中现有的生活工资差距，创建计划以解决差距并报告其进度的计划。可以在Unilever.com上找到有关我们生计的野心和目标的更多详细信息。该声明总结了我们为预防，检测和应对童工风险和价值链中的童工风险和问题所采取的行动，包括我们参与风险很高的区域和商品特定的计划，例如在西非的可可生产地区以及马达加斯加成长的香草。本文档是我们2024年现代奴隶制声明的附录，并涵盖了联合利华公司及其集团公司。它涵盖了截至2023年12月31日的12个月的时间。“根据该法的要求，尤其是其第11节，我证明我已经审查了上面列出的实体或实体的报告中包含的信息。基于我的知识并进行了合理的勤奋，我证明报告中的信息在所有物质方面都是真实，准确和完整的。
le Comptoir Woodward，一家新的美食精品店，在...
日内瓦，2023年12月21日 - 伍德沃德（Woodward）很高兴推出其最新作品：Le Comptoir Woodward，理想位置位于旧城区的中心。与厨师Titouan Claudet和Olivier Jean合作，这个新的空间及其精致的装饰将欢迎日内瓦居民从12月21日的日内瓦居民提供甜美可口的菜单，并得到了Stettler Chocolates和Castrischer Black Black Forests的补充。这个独特而创新的概念是由伍德沃德（Woodward）的所有者，日内瓦（Geneva）的所有者和世界其他五个烹饪概念的发起人创建的。互补的二人组是一个真正的上城邀请函，勒·康托尔·伍德沃德（Le Comptoir Woodward）是行政厨师，奥利维尔·吉恩（Olivier Jean）和糕点厨师Titouan Claudet的同谋的结果。伍德沃德（Woodward）有两家餐厅Le Jardinier和L'Atelier Robuchon，该餐厅最近被授予其第二位米其林明星。，二人组创建了一个精致，美味的菜单，传统作品符合新口味。他们的任务是全天向日内瓦人民提供一系列高质量的维也纳和糕点。在这个舒适，亲密的新空间中，将提供大约十个座位，并由室内建筑师CécileMorel进行现代设计。无论您正在寻找快速零食还是坐下来的午餐，精品店的菜单全天都会更改，以适应每个人的口味。象征性的羊角面包和瑞士面包也将伴随着热饮和果汁的选择。一旦开放早餐，美食家就可以享受美味的Viennoiseries，从片状或填充的奶油蛋卷到卷的糕点，可提供奇特的水果 - 香草或gianduja tonka bean，并带有fleur de sel版本。
塑造公众支持更多碳捕获和存储项目的因素
摘要：电垂直起飞和着陆（EVTOL）飞机代表了一种关键的航空技术，以改变未来的运输系统。EVTOL飞机的独特特征包括降低噪声，低污染物的发射，有效的操作成本和灵活的可操作性，同时，这对先进的电力保留技术构成了关键的挑战。因此，由于EVTOL起飞过程中的巨大功率需求，最佳起飞轨迹设计至关重要。传统的设计优化，但是，以迭代方式采用高保真模拟模型，从而产生了计算密集型机制。在这项工作中，我们实施了一个支持替代物的倒数映射优化体系结构，即直接预测设计要求（包括飞行条件和设计约束）的最佳设计。经过训练的逆映射替代物执行实时最佳EVTOL起飞轨迹预测，而无需运行优化；但是，一个培训样本需要在此反映射设置中进行一个设计优化。反向映射的过度训练成本和最佳EVTOL起飞轨迹的特征需要开发回归生成的对抗网络（Reggan）代理。我们建议通过转移学习（TL）技术进一步增强Reggan的预测性能，从而创建一种称为Reggan-TL的方案。在这项工作中，发电机采用设计要求作为输入并产生最佳的起飞轨迹配置文件，而歧视器则在培训集中区分了生成的配置文件和真正的最佳配置文件。尤其是，提议的核根方案利用了由发电机网络和鉴别器网络组成的生成对抗网络（GAN）架构，并具有均一平方误差（MSE）和二进制跨透镜（BC）的组合损失，用于回归任务。综合损失有助于双重方面的发电机培训：MSE损失目标是生成的概况和培训对应物之间的最小差异，而BC损失则驱动了生成的配置文件，以与训练集共享类似模式。我们证明了Reggan-TL在空中客车A 3 Vahana的最佳起飞轨迹设计上的实用性，并将其与代表性替代物的性能进行了比较，包括多输出高斯工艺，条件gan和Vanilla Reggan。结果表明，Reggan-TL仅使用200个训练样本，而最佳参考替代物需要400个样本，达到了99.5％的概括精度阈值。培训费用减少了50％，降低了Reggan-TL实现的概括准确性的标准偏差，证实了其出色的预测性能和广泛的工程应用潜力。
糖尿病专用营养粉的血糖指数
背景：低血糖指数 (GI) 的均衡饮食在控制和管理 2 型糖尿病 (T2DM) 中起着重要作用。在这里，我们比较了禁食条件下健康印度成年人中 2 种口味（香草和巧克力）的糖尿病特定营养 (DSN) 补充剂与其对照品的 GI。方法：本研究是一项为期 39 天的开放标签、非对照、单中心试验，涉及年龄在 18 至 45 岁之间的健康成年人。受试者接受等剂量的 2 种 DSN 粉末（治疗 A 和 B）、对照产品（治疗 C）和作为参考的葡萄糖一水合物（治疗 R）。按照给药时间表给药，在隔夜禁食 10 小时后，中间有 2 天不给药。在给药日采集血样以评估毛细血管血糖水平的变化。研究的主要终点是治疗组 A、B 和 C 的平均 GI（定义为低：GI ≤ 55；中：55 < GI ≤ 70；高：GI > 70），使用增量曲线下面积 (AUC i ) 方法生成。在整个研究过程中评估安全性。所有研究参数的值均以 ±SD 或标准差表示。结果：14 名成年男性受试者参加了研究，平均年龄为 29.42 ± 4.46 岁，体重指数为 22.0 ± 1.95 Kg/m 2。治疗 A、B 和 C 的平均 AUC i 分别为 104 ± 10、111 ± 12 和 87 ± 12 mmol min/L，治疗 R 在第 1、6 和 8 天的平均 AUC i 分别为 276 ± 16、319 ± 28 和 338 ± 25 mmol min/L。治疗 A 的平均 GI 为 33 ± 3，治疗 B 为 35 ± 3，治疗 C 为 29 ± 5；所有 GI 平均值均≤55。2 名（14.3%）受试者报告了轻度不良事件。研究中没有报告严重不良事件或死亡。受试者对所有治疗的耐受性良好。结论：两种治疗的血糖指数