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arf：对抗随机森林
描述对抗随机森林（ARFS）将数据递归分配到完全分解的叶子中，其中特征是共同独立的。该过程是迭代的，具有交替的发电和歧视。数据在每一轮中都变得越来越现实，直到无法可靠地区分原始和合成样品为止。这对于几个无监督的学习任务（例如密度估计和数据综合）很有用。两者的方法都在此软件包中实现。ARF自然处理混合连续和分类协变量的非结构化数据。他们继承了随机森林的许多好处，包括速度，灵活性和稳定的性能和默认参数。有关详细信息，请参见Watson等。（2023）。
在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。
特朗普的美国第一投资政策：促进盟友投资，限制对手投资
在谈到与入站和出站外国投资政策有关的各个领域时，备忘录的总体主题是“ [E] Conomic Security是国家安全”，并警告“一定成本的投资并不总是符合国家利益”。它强调了“外国对手”的国家安全威胁，主要是中华人民共和国（“ PRC”）。1这些威胁包括中国“直接和促进”入站投资的努力，以获取关键技术，获得知识产权并获得战略行业的杠杆作用。该备忘录还强调了中国对美国对中国公司的投资以加强其军事和情报机构的开发。
植物中DNA g-/c Quadruplexes的OMICS研究
摘要：Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示，这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种（从Aplysiae到灵长类动物）中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现，在本概念论文中重新审视了它们，突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力，用于发育和认知机器人的智能解决方案。
DNA/RNA从新鲜冻结组织，Allprep DNA/RNA/miRNA通用试剂盒中提取
准备工作：FRN缓冲液：将42毫升异丙型物添加到新的瓶子RPE缓冲液中：将44 ml EtoH添加到新瓶AW1缓冲液中：向新瓶AW2缓冲液添加25 ml EtoH：添加30 ml EtoH DNase I股票：550 µL无RNase rnase for lyophifiend dnase dnase i，Aliquot and ealiquot and aT -20个月
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
对话genai的演变
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第3季，第5：60周年特别主管David Ramsden
露西：不，听到很有趣。我今年26岁，听到有人谈论Creon的引入。我一生都知道Pulmozyme出来时，这是最大的事情，因为它就像分解粘液一样。，但最近我知道社区中的人们一直缺乏Creon短缺，因此CF Trust热线服务热线和网站有直接的帮助。但这是我认为是理所当然的平板电脑，在饭厅，客厅，厨房里，都会有一个克里昂的锅。所以它超级，超级容易。在我不费心交换的各种手袋中。但是，当我想的短缺时，这是一件事情，天哪，您知道，他们没有这些，他们没有这些，不得不吃简单的食物，或者不吃脂肪的食物。听到您的情况如何变化真是太有趣了。
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。