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通过瓦斯坦斯坦空间中的近端梯度下降
基于流量的生成模型在计算数据生成和可能性方面具有某些优势，并且最近显示出具有竞争性的经验性能。与基于基于分数的扩散模型的累积理论研究，基于流的模型的分析，这些模型在正向（数据到噪声）和反向（噪声到数据）方向上都是确定性的，这仍然很少。在本文中，我们提供了一种理论保证，即通过渐进流模型，即所谓的JKO流程模型生成数据分布，该模型在正常化的流网络中实现了Jordan-Kinderleherer-Otto（JKO）方案。利用在瓦斯斯坦空间中近端梯度下降（GD）的指数收敛性，我们证明了kullback-leibler（KL）通过JKO流量模型（ε2）为O（ε2）保证数据生成数据时，当使用n log（1 /ε）许多jko步骤（1 /ε）许多JKO步骤（n残基块）中，prowter strorder in Flow pronder in prift stry stred step step step erry是ε在ε是ε在ε中均为ε。对数据密度的假设仅仅是有限的第二时刻，该理论扩展到无密度的数据分布以及在反向过程中存在反转误差的情况下，我们获得了KL-W 2混合错误保证。证明，JKO型W 2-proximal GD的非反应收敛速率已被证明是一类凸目标函数的一类凸出物质功能，该函数包括KL差异作为一种特殊情况，可以具有独立的利益。分析框架可以扩展到应用于基于流的生成模型的其他一阶瓦斯汀优化方案。
R2逆转座子N末端结构域的保守和不同的DNA识别特异性和功能
R2非长末端重复（非LTR）逆转录子是多细胞真核生物中分布最广泛的移动遗传元件之一，并且对在人类基因组的转基因补充中的应用显示出希望。他们以精致的特异性将新基因插入28S核糖体DNA中的保守位点。r2进化枝是由逆转录子编码的蛋白的N末端的锌指（ZF）数量定义的，该蛋白被认为是为添加赋予DNA位点特异性的。在这里，我们阐明了进化枝之间的R2 N末端结构域的DNA识别的一般原则，并具有广泛的，具体的识别，仅需要一个或两个紧凑型域。DNA结合和保护测定法证明了广泛共享以及进化枝特异性的DNA相互作用。基因插入测定识别足以用于目标位点插入的N末端结构域，并揭示了进化枝特异性ZFS中第二链裂解或合成中的作用。我们的结果对理解非LTR逆转录座插入机制的进化多样化以及基于逆转录座子的基因疗法的设计具有意义。
芳香虫大脑的寒武纪起源揭示了chelicerata的早期差异
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年6月27日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.27.582391 doi：Biorxiv Preprint
神经疾病，学习障碍和代谢综合征状况，英格兰
•在学习障碍的个体中，代谢综合征状况的较高患病率已得到充分确立；但是，神经化成年人的证据不同。•代谢综合征是指一组健康疾病，包括胰岛素抵抗，腹部肥胖和高血压（Anagnostis，2022年）。•代谢综合征在英国是一个重大的公共卫生问题，大约有3个成年人患有高血压和490万例糖尿病（英国血压，2021年：英国糖尿病，2019年）。几乎33％的成年人超重，肥胖为28％（贝克，2022年）。•在英国，学习障碍的人可以使用两个减肥管理计划，即“体重”和“ 12个月挑战工作簿”。在14岁之间提供其他年度健康检查中。•神经疾病的疾病未被归类为英格兰的学习障碍（Phe，2020; Phe 2023）。神经疾病被归类为学习困难，因为它不影响智力能力。
网络和安全收敛的需求
没有转换以实现网络和安全性收敛。这是一个转型之旅。和所有需要时间的旅程一样，您需要利益相关者的买入，快速获胜的途径表现出ROI以及成功的路线图。，但团队陷入了消防模式，没有带宽来推动变化的带宽。他们也可能没有观点来实现与网络和安全性不同所需的范式转变。第三方可以帮助您将北极星置于您的视野，创建路线图，确定快速胜利和里程碑，并根据最佳实践和帮助您这样的其他企业的经验来告知正在进行的旅程。他们不仅可以帮助解决技术决策，而且可以帮助人们和过程。这包括调整或提升角色，并将资源重定向到推动业务成果的更多战略项目。
通过收敛条件加速人机交互以实现法学硕士解释
本文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 加速人机交互的问题。它通过考虑 LLM 的难以形式化的认知语义解释，超越了可解释人工智能 (XAI) 的传统逻辑范式。XAI 沉浸在一个混合空间中，在交互过程的数字化过程中，人类和机器具有关键的区别。作者的收敛方法确保了使 XAI 有目的性和可持续性的条件。该方法基于逆问题解决方法、认知建模、遗传算法、神经网络、因果循环动力学和特征形式实现。事实证明，决策者需要为信息处理创建独特的结构条件，使用 LLM 来加速集体问题解决的收敛。这些实施已在情境中心的集体战略规划期间进行。这项研究有助于在经济、科学和技术领域的许多分支中推进可解释的 LLM。
神经读者对Martha Wells'
自20世纪初的《美国纸浆》杂志的流派诞生以来，流行的科幻小说已经故意与读者和粉丝互动。在科幻小说先驱编辑雨果·格恩斯巴克（Hugo Gernsback）的第二期（1926年5月）中，他的杂志令人惊叹的故事，他以“谢谢！”开头。第一期读者的文章（1926年4月）。他不仅感谢他们购买和阅读他的杂志 - 他特别引用了读者，他们热情地写信给他赞美这个问题。例如，他引用了纽约布鲁克林的迈克尔·H·凯（Michael H.即使是现在，我的妻子也在焦急地等待我完成第一个问题，以便她自己阅读。” （Gernsback，1926年，第99页）
生物工程分泌的蛋白酶将不同的RCR3直系同源物和旁系同源物转化为细胞外免疫受体
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，于2024年5月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.14.580413 doi：Biorxiv Preprint
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
