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advdiff：使用扩散模型生成不受限制的对抗示例-Dai Xuelong，Liang Kaisheng，Xiao bin
•不受限制的对抗攻击旨在使用生成模型生成自然的对抗示例。•先前的攻击直接将类似PGD的梯度注入生成模型的采样，从而损害发电质量。
实验室负鼠 Monodelphis domestica 八个品系的遗传和基因组结构 熊晓 1,2 , Paul B. Samollow 3 , 曹文琪 1
1 奥本大学兽医学院病理生物学系，阿拉巴马州奥本 36849，美国 2 同济大学生命科学与技术学院，上海，中国 3 德克萨斯 A&M 大学兽医学与生物医学学院兽医整合生物科学系，德克萨斯州大学城 77843，美国 4 上海交通大学医学院上海精准医学研究所、上海市第九人民医院整形重建外科，上海，中国 5 德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校医学院南德克萨斯糖尿病与肥胖研究所和人类遗传学系，德克萨斯州布朗斯维尔 78520，美国 6 阿拉巴马农业实验站，阿拉巴马州奥本 36849，美国 7 HudsonAlpha 生物技术研究所，阿拉巴马州亨茨维尔 35806，美国 † 通讯作者：王旭 电话：(334) 844-7511 传真：(334) 844-2618 电子邮件：xzw0070@auburn.edu ORCID：0000-0002-7594-5004 共同作者电子邮件地址：XX，xzx0019@auburn.edu；PBS，psamollow@cvm.tamu.edu，WC，wzc0047@auburn.edu；RM，Richard.Metz@ag.tamu.edu；CZ，zhangchao@shsmu.edu.cn；ACL，ana.leandro@utrgv.edu；JLV，john.vandeberg@utrgv.edu。 运行标题：实验室负鼠的种群遗传学 关键词：Metatheria、有袋动物、SNP 发现、遗传多样性、种群结构
Zuo，Wany；刘;小，Yunbin； Xie，Yonghui;居住，
肺动脉高压（pH）是一种进行性，极端恶性和高病态性肺血管疾病[1]。它的主要特征是肺血管耐药性（PVR）增加和肺部血管压力的持续增加，最终导致右心力衰竭甚至猝死[2]。pH可以定义为由各种原因（包括毛细血管前，毛细血管后和混合原因）引起的肺动脉压（PAP）升高[3]。pH的诊断标准为平均PAP（MPAP）≥25mmHg在REST时通过右心导管在海平面测量[3]。肺动脉高压（PAH），由左心脏病引起的pH，由呼吸道疾病和/或缺氧引起的pH值，由阻塞性肺动脉疾病引起的pH值以及由未知因子引起的pH值构成当前pH的临床分类[4]。
Zhongming Huang，Xiao Cui，Shengliang li*，Jinchao Wei，Peng Li，Yitao Wang*和Chun-Sing Lee*二维基于MXENE的材料，用于光热
摘要：Mxenes是一个新的二维材料家族，也称为过渡金属碳化物和氮化物，其通用公式为M n + 1 x n t x（n = 1 - 3）。它们固有的金属电导率和亲水性质具有迷人的物理化学特性（光学，电子，磁性，光到热转化。等）。超薄层的结构和光热特性吸引了许多在生物医学应用中的兴趣，尤其是作为癌症治疗的光质疗法剂。在这篇综述中，我们总结了光热疗法领域的MXENES的最新进展，并突出了至关重要的生物指数的制备和评估。首先，我们介绍了生物应用MXENES的制备和表面修饰的主要策略。然后，回顾了基于MXENE的光热应用领域的代表性病例，例如光热疗法，协同疗法和靶向治疗。最后，引入了细胞毒性和体内长期生物安全。我们还提出
Machine Learning Technologies for Semiconductor Manufacturing Lifei Sun * , Pengfei Lyu, Xiao Zhang, Junjie Wu, Qingpeng Wang, Joseph Ervin, Yushan Ch
摘要随着半导体设备的大小减小，结构和材料变得越来越复杂，因此制造这些设备变得越来越困难。IC研发（R＆D）的复杂性和大容量制造（HVM）的规模大大增加了达到最终产量所需的成本和时间。芯片制造商，设备制造商和软件公司正在广泛的应用程序中探索和部署机器学习（ML）技术，包括流程开发，生产维护，计量和收益率改善，以解决这些扩展问题。拥有十多年的专业知识为半导体制造部署ML技术，LAM Research已开发了多种智能工具和ML解决方案，以优化半导体制造中的质量，效率以及生产力以及加速创新。在本文中，LAM的两个智能工具 - Semulator3D®和设备智能®DATAANALYZER（EI-DA） - 介绍了用于演示在R＆D和HVM期间如何使用LAM的先进技术来有效地生产最先进的微芯片。
引用本文：Xiao D, Zhang C. 阿尔茨海默病的当前治疗方法和临床试验。探索神经科学。2024；3：255-71。https://doi.org/
阿尔茨海默病 (AD) 是一种主要的痴呆和神经退行性疾病，其特征是记忆力丧失和认知能力下降。几十年来，人们一直致力于寻找其病因、致病机制、早期检测的生物标志物和治疗的临床试验。早期批准的药物主要改善 AD 的症状，直到近年来，两种针对淀粉样蛋白-β (Aβ) 的药物获批用于减缓疾病的进展。这篇评论文章涵盖了治疗 AD 的药物开发历史以及失败和成功的临床试验。在 Clinicaltrials.org 网站上系统地搜索和筛选了过去 10 年内公布结果的随机对照试验。在 3,388 项 AD 临床试验中，211 项在 AD 下注册的干预研究符合资格。本综述涵盖了药物发现的干预靶点，例如 Aβ、tau、神经递质受体、神经炎症、多靶点研究、药物再利用、非药物干预以及痴呆症神经精神症状的临床治疗开发。目前的临床试验正在进行中，目前尚无结果。鉴于已研究的药物靶点选择范围广泛，本综述旨在为未来的 AD 药物设计和试验提供一些见解，并为我们持续寻找治疗方法做出贡献。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
参考：李Y.，Xiao Y.M.，Xu W.，Ding L.，MiloševićMilorad，Peetersfrançois.-单层过渡金属二进制的磁光电导率
在存在外部电气和量化磁场以及接近度诱导的交换相互作用的情况下，我们从理论上研究了单层（ML）过渡金属二核苷（TMD）的磁光（MO）性质。通过求解Schr odinger方程来研究相应的Landau水平（LL）结构，并评估ML-TMD的自旋极化在磁场的作用下。此外，在标准的随机相近似（RPA）中，纵向MO电导率是通过动力学介电函数计算的。我们以ML-MOS 2为例，以检查接近诱导的交换相互作用的影响，外部电气和磁场对通过LLS之间的内部和带电子过渡引起的MO电导率。对于传导或价带中的内标电子过渡，我们可以观察到Terahertz（THZ）频率范围的两个吸收峰。虽然传导和价LL之间的带电子间过渡显示可见范围内的一系列吸收峰。我们发现，接近度诱导的交换相互作用，载体密度，外部电气和磁场的强度可以有效地调节吸收峰的位置以及MO吸收光谱的形状。从这项研究中获得的结果可以使人们对ML-TMD的MO性质有深入的理解，这些理解可能可用于可见在THZ频率带宽方面的磁光，旋转和valleytronic设备。
Huifu Xiao, Zhenfu Zhang, Junbo Yang, Xu Han, Wenping Chen, Guanghui Ren*, Arnan Mitchell, Jianhong Yang, Daqiang Gao and Yonghui Tian* On-chip scalab
摘要：模分复用（MDM）技术因其能够增加光子网络的链路容量而受到研究人员的广泛关注。尽管近年来已经展示了各种模式处理设备，但对于大规模多功能网络至关重要的多模处理设备的可重构性却很少得到开发。在本文中，我们首次提出并实验演示了一种用于片上光网络的非对称微赛道谐振器（MRR）的可扩展模式选择转换器。该装置由级联的MRR组成，能够根据需要将输入的单色光转换为输出波导中的任意支持模式。采用硅波导的热光效应来调整设备的工作状态。为了测试实用性，基于非对称微赛道谐振器（MRR）制作并实验演示了概念验证装置
引用发布版本（APA）：Yang，Y.，Xiao，Y.，Peng，Q.，Blaabjerg，F.，Wu，Y。，＆ji，X。（2022）。智能的虚拟储能操作
摘要 - 基于IN的资源（IBR）越来越多地采用，并成为当今电力系统中的主要发电来源。这可能需要“底部”的操作和控制权逆变器的操作和控制，例如基于新兴网格的技术并通过整合储能。目前，在电力系统中同时可以看到网格遵循和网格形成的逆变器，而主要是演示小型或中等规模的情况。因此，网格遵循的逆变器应变得更聪明，并能够提供各种功能以响应静态和动态干扰，以支持电网。在本文中，光伏（PV）逆变器被认为作为虚拟能源存储（VES）的作用，以相当提供网格支持，例如，在更多基于IBR的电力系统的背景下，例如短期频率控制以提高频率质量。更具体地说，PV逆变器正在动态调节活动能力，以“存储”或“释放”到网格上，模仿物理能量存储系统的运行。除了网格支持外，VES操作还可以提高逆变器的可靠性，并在某种程度上增加PV逆变器的利用率。模拟和实验案例研究，以证明PV逆变器的VES操作及其惯性支持的有效性。索引术语 - 基于验证者的资源，光伏逆变器，网格频率支持，储能，惯性