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年轻成人文学的趋势：一种定量方法，用于表征2020年，2021年和2022年的纽约年轻成人畅销书
3 Yvonne Vissing和Melissa Juchniewicz，“儿童书禁止，审查和人权”，《全球化，价值教育和教学民主》，编辑。Joseph Zajda，Pamela Hallam和John Whitehouse，《全球化》，比较教育与政策研究（CHAM：Springer International Publishing，2023），181-201，https：///doi.org/10.1007/978-3-3-3-03-03-031-15896-4_12。Joseph Zajda，Pamela Hallam和John Whitehouse，《全球化》，比较教育与政策研究（CHAM：Springer International Publishing，2023），181-201，https：///doi.org/10.1007/978-3-3-3-03-03-031-15896-4_12。
用于表面码解码的广义信念传播算法
信念传播 (BP) 是一种众所周知的低复杂度解码算法，对重要的量子纠错码类别具有很强的性能，例如随机扩展码的量子低密度奇偶校验 (LDPC) 码类。然而，众所周知，在面对拓扑码（如表面码）时，BP 的性能会下降，其中朴素 BP 完全无法达到低于阈值的状态，即纠错变得有用的状态。之前的研究表明，这可以通过借助 BP 框架之外的后处理解码器来补救。在这项工作中，我们提出了一种具有外部重新初始化循环的广义信念传播方法，该方法可以成功解码表面码，即与朴素 BP 相反，它可以恢复从针对表面码定制的解码器和统计力学映射所知的亚阈值状态。我们报告了独立位和相位翻转数据噪声下的 17% 阈值（与理想阈值 20.6% 相比），以及去极化数据噪声下的 14% 阈值（与理想阈值 18.9% 相比），这些阈值与非 BP 后处理方法实现的阈值相当。
基于表面的脑形态计量学测量的纵向变化在敏感的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病
德国神经病学系的莱比锡大学医学中心，B Max Planck人类认知与脑科学研究所，神经病学系，莱比锡，德国莱比锡认知神经病学诊所，莱比锡大学医院，莱比锡，德国莱比锡，德国D Banner Alzheimer的Alzheimer Institutes Phoenix, AZ, USA g School of Mathematics and Statistics (KC), Neurodegenerative Disease Research Center (EMR), Arizona State University, USA h Department of Neurology, College of Medicine – Phoenix (KC), Department of Psychiatry (EMR), University of Arizona, USA e Neurogenomics Division, Translational Genomics Research Institute, University of Arizona, and Arizona State University, Phoenix,美国亚利桑那州立大学I横幅 - 阿里佐纳州立大学神经退行性疾病研究中心，生物设计学院，亚利桑那州立大学，大学，亚利桑那州，美国亚利桑那州坦佩市J.
PCR 方法用于表征基于 AAV 的药物产品（从滴度到效力）
• AAV 是一种小型（4.7 Kb）、单链、非致病性 DNA 病毒 • 可传导分裂细胞和非分裂细胞 • 单次给药后可进行长期传导 • 不同的 AAV 对不同物种的各种组织和器官表现出不同的趋向性
一个框架，用于表征小型风力涡轮机的冰坠落和冰的风险
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
关于表格399
此监管软件包提出了一个独特的挑战，因为它基于各种既定的法规和法规，包括由主动行动创建的法规（命题24）。Specifically, the proposed draft regulations largely reiterate existing language from the California Consumer Privacy Act of 2018 (CCPA) and subsequent amendments , the existing CCPA regulations ( Part 1 & Part 2 ) promulgated by DOJ, and the self-executing requirements of the CCPA as amended by the California Privacy Rights Act of 2020 (CPRA) (see Appendix 1 for more details on the evolution of the CCPA）。我们考虑加利福尼亚的法律以及其他相关的隐私合规义务（例如欧盟的一般数据保护法规或GDPR），以包括基线条件。因此，尽管最初提出的新拟议的法规在范围中显得重要，但确定其影响的核心是拟议法规而不是现有法律的经济影响。
CAISAR：用于表征人工智能安全性和稳健性的平台
摘要 我们介绍了 CAISAR，这是一个正在积极开发的开源平台，用于表征 AI 系统的稳健性和安全性。CAISAR 通过使用 WhyML（Why3 验证平台的成熟且富有表现力的语言）为定义验证问题提供了统一的切入点。此外，CAISAR 协调并组合了最先进的机器学习验证工具，这些工具单独使用时无法有效地处理所有问题，但集体使用时可以覆盖越来越多的属性。我们的目标是一方面通过减轻选择针对特定验证问题的方法的负担来协助 V&V 过程，另一方面通过在一个平台上分解有用的功能（可视化、报告生成、属性描述）来协助工具开发人员。CAISAR 即将在 https://git.frama-c.com/pub/caisar 上线。
用于表示学习的混合量子变分自动编码器
创新的神经网络架构不断涌现，旨在解决有趣的问题 [1]–[3]。当人们专注于学习表示时，这类模型提供了一定的多功能性 [4]。有趣的是，人们往往更喜欢无监督方法，以消除可能引入的、可能不想要的标签偏见。这项研究基于经典的自动编码器架构，并结合了一种新颖的量子变分方法。自动编码器 (AE) 被认为是一种无监督学习模型，它使用神经网络重建输入信号 [5]。AE 因其一些成功的版本而闻名，包括变分自动编码器 (VAE) [6] 和去噪 AE [7], [8]。特别是密集 AE，已被证明在学习数据表示（通常经过压缩）方面非常强大，同时保留了大部分信息 [9]。近年来，营销研究人员对利用机器学习的兴趣日益浓厚。与传统的统计和计量经济学方法相比，机器学习方法可以处理大规模数据、非结构化数据，具有灵活的模型结构并能产生更好的预测。自动编码器开始用于从营销环境中的复杂数据中生成有意义的描述，例如消费者社交网络或消费者产品网络[10]。分析大规模网络的方法论挑战在于高维性。最近一项关于 Facebook 用户参与数据中的用户-品牌网络的研究使用深度自动编码器进行嵌入，并表明品牌的市场结构比标准行业分类所建议的更具流动性和重叠性[11]。此外，变分自动编码器已被开发用于
FAME：基于片段的条件分子生成，用于表型药物发现
摘要 由于化学空间的复杂性，从头分子设计是药物发现中的一个关键挑战。随着分子数据集的可用性和机器学习的进步，许多深度生成模型被提出来生成具有所需特性的新分子。然而，现有的大多数模型只关注分子分布学习和基于靶标的分子设计，从而阻碍了它们在实际应用中的潜力。在药物发现中，表型分子设计比基于靶标的分子设计具有优势，特别是在同类首个药物发现中。在这项工作中，我们提出了第一个针对表型分子设计，特别是基于基因表达的分子设计的深度图生成模型（FAME）。FAME 利用条件变分自动编码器框架从基因表达谱中学习条件分布生成分子。然而，由于分子空间的复杂性和基因表达数据中的噪声现象，这种分布很难学习。为了解决这些问题，首先提出了一种采用对比目标函数的基因表达去噪 (GED) 模型来降低基因表达数据中的噪声。然后设计 FAME 将分子视为片段序列并学习以自回归的方式生成这些片段。通过利用这种基于片段的生成策略和去噪的基因表达谱，FAME 可以生成具有高有效率和所需生物活性的新型分子。实验结果表明，FAME 优于现有的表型分子设计方法，包括基于 SMILES 和基于图的深度生成模型。此外，我们研究中提出的降低基因表达数据噪声的有效机制可应用于一般的组学数据建模，以促进表型药物的发现。关键词：片段、条件生成、基因表达、变分自动编码器、对比学习。
基于表面肌电图
摘要：基于表面肌电图（SEMG）探索了一种定量识别原发性刺激强度的新颖方法。，我们在具有不同强度的主要味道刺激下捕获了SEMG样品，并用支持向量机（SVM）进行了定量识别的预处理样品。验证了定量识别酸，苦和咸强度的可行性。在柠檬酸（aq），蔗糖（水溶液），氯化镁（水溶液），氯化钠（AQ）和谷氨酸钠（AQ）的刺激下获得了SEMG信号，其浓度不同，用于五种类型的主要口味：酸味，甜美，苦味，苦味，苦味，苦味，salty和umimimi cormimimifive。采用的信号用一种称为二次变化的方法处理，以删除基线徘徊，以及一个自适应缺口，以删除功率频率干扰。为每个样品提取330个特征后，进行了五倍跨验力的SVM回归器，模型达到了0.7277、0.1963、0.7450、0.7642和0.5055的R 2得分，分别用于痛苦的主要品味，均可识别次数的痛苦和0.5055。要探索面部对味觉刺激的反应，我们总结并比较了不同味道类型和味道强度的刺激下的肌肉活动。为了进一步简化模型，我们探索了特征维度的影响，并以频道方式优化了每种口味的特征组合，并且分别从330、120、120、120、120、210、210、260、170降低了五种类型的主要品味。最后，我们分析了多个受试者的模型性能以及模型的性能与实验受试者的数量之间的关系。这项研究可以为使用SEMG提供进一步研究和味觉刺激识别的应用参考。