Jeffrey M. Morris Ferin Martino 的巡演:将同一算法艺术装置改编到不同场地和平台的经验教训 Tejaswinee Kelkar、Alexander Refsum Jensenius 探索“声音追踪”中的旋律和运动特征 Ryan Kirkbride Troop:一种用于现场编码的协作工具 Yusuke Wada、Yoshiaki Bando、Eita Nakamura、Katsutoshi Itoyama、Kazuyoshi Yoshii 一种自适应卡拉 OK 系统,可与用户的歌声同步播放音乐音频信号的伴奏部分 Jose J. Valero-Mas、José M. Iñesta 对起始选择函数中阈值建立的描述性统计和自适应方法的实验评估 Raul Masu、Andrea Conci、Cristina Core、Antonella de Angeli、Fabio Morreale Robinflock:一种用于与儿童互动场景的复音算法作曲家Philippe Kocher 技术辅助的多时间音乐表演 Peter Lennox、Ian McKenzie 通过组织传导研究空间音乐感受质
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当今学者无法确定古代近东诗歌与散文之间的确切区别。但有一点是肯定的。韵律和韵律是许多文化中传统上用来将单词组成诗句的语言特征,但它们并不是决定性因素。相反,美索不达米亚诗歌似乎只涉及一种高度的语言感、一种高超的表达方式,也许还有音乐伴奏,而这在楔形文字中当然并不明显。但在塑造古代近东诗歌语言的过程中,还有其他更明显的因素在起作用,今天的读者可能不会将这些话语特征与诗句联系起来,但美索不达米亚人几乎肯定会这样做。其中之一就是重复,技术上称为“重复平行”,这是诗歌的一个特征,早在苏美尔人时代就已存在。最简单的形式是将相同的单词说两遍。这一点在巴比伦新年颂歌《埃努玛·埃利什》(Enuma Elish)的以下诗句中表现得尤为明显,这是一首对他们的中心神马尔杜克的赞歌:
Alma Rodenas-Ruano博士是福特汉姆大学自然科学系的副教授。她的科学利益置于神经生理学和表观遗传学领域。具体来说,她有兴趣了解环境如何影响大脑的发展。她获得了纽约市城市学院(CCNY)的科学学士学位,佛罗里达大学中部的分子和微生物学硕士学位以及博士学位。迈阿密大学医学院的神经科学。然后,她在Suzanne Zukin博士的NeuroDegeneration Lab,然后在Pablo Castillo博士的神经可塑性实验室的Albert Einstein医学院接受过博士后研究员的培训。她曾获得支持她的研究的众多奖项,其中包括美国国家科学院福特基金会奖学金,大脑和行为研究基金会年轻研究者奖,草原基金会奖学金,美国心理学协会(APA)奖学院奖和NSF赠款。她致力于使学生沉浸在社区合作工作中,并为移民提供倡导和伴奏。她喜欢远足,并与妻子和17岁的双胞胎共度时光。
音乐家们很高兴看到巨大的蓝白相间的帐篷,他们在帐篷下为四合院里的背景音乐伴奏。然而,当数百名期待的学生、工作人员和宾客看到皇家轿车驶入场地并停在女王大厅下时,所有关于阴沉天气的想法都烟消云散了,因为公主的光芒迅速施展了它的魔力。在向来访的县政要和学校的高级管理团队介绍后,2F 的 Barnaby Miller 向戴安娜王妃献上了一束花。公主对 Barnaby 的评论体现了她为什么与人如此融洽:她打趣道:“你一定很尴尬才被选中做这件事的。你会在朋友面前失去所有的街头信誉。”一行人进入新图书馆,随后举行了仪式和揭牌仪式,然后是这一天中所有在场人员记忆犹新的部分——与人会面。公主与学校的橄榄球、曲棍球、划船和击剑国际队以及志愿服务队一起聊天,并与约翰·罗巴克先生就击剑与高尔夫相比的安全性交换了意见,暗指威廉王子三天前不幸被同学的推杆击中头部。IT 中心是一个
摘要:体现的AI正在逐步探索大型语言模型(LLMS),以进行机器人技术的有效计划。体现AI的最新进展使LLMS能够将视觉观察和高级目标提示解析为可执行子任务。但是,这些现有方法通常完全基于环境的初始状态执行计划,从而导致生成更长的计划时的基础弱化。通过以语言的形式纳入环境反馈来结合循环的一些最新指示。与这些方法不同,我们介绍了计划扩散器,这是一种新颖的“闭环”方法,用于逐步计划,并在循环的每个步骤中进行视觉反馈伴奏。具体来说,我们的方法自动加入采用LLM来生成单步文本子目标和扩散模型,以将其转化为可视觉子目标,用于后续计划。最后,一个能够实现这些亚目标图像的目标政策将其执行。对Ravens基准套件的全面评估表明,计划扩散器超过了最先进的方法,尤其是在长期任务中。此外,我们的方法在分发场景中证明了强大的概括性 - 可轻松处理看不见的颜色,对象和增加任务复杂性。
多矩数据,包括基因组,转录组,表观遗传学和蛋白质组学数据,在确定癌症患者的临床结果方面已越来越重要。最近的几项研究评估了癌症存活预测的各种多模式整合策略,突出了对模型绩效结果标准化的需求。解决此问题,我们介绍了Survoble,这是一个标准化关键实验设计选择的基准框架。survobles可以在单癌和泛伴奏数据模型之间进行比较,并评估使用缺失方式的患者数据的好处。我们还谈到了预处理和验证多摩萨癌生存模型的常见陷阱。我们将生存板应用于几个模范用例,进一步证实统计模型倾向于优于深度学习方法,尤其是用于测量生存功能校准的指标。此外,大多数模型在泛伴随式环境中接受培训时表现出更好的性能,并且可以从缺少某些OMICS模式的数据的样本中受益。我们提供了用于模型评估的Web服务,并使我们的基准结果易于访问和可查看:https://www.survboard.science/。所有代码均可在github上获得:https://github.com/boevalab/survboard/。所有基准输出均可在Zenodo上获得:https://zenodo.org/records/11066227。
截止日期:2025年2月21日要申请,请访问:https://rb.gy/p29j93 clime组是一个令人兴奋的博士学位,以调查对抗药药物抗药性结核病(TB)治疗过程中的微生物组和代谢性转变(TB)。结核病是全球最大的传染病,开普敦(Cape Town),其结核病和世界一流的研究基础设施负担很高,是研究此主题的理想场所。项目描述抗生素对微生物组有深远的影响,但对它们在TB患者中的影响知之甚少,在TB的患者中,使用数百种药丸进行治疗。与治疗相关的微生物疾病可能与健康状况不佳有关,例如结核病后治疗后伴奏。该项目将在药物抗药性结核病处理之前,期间和之后评估微生物组的变化,这些变化如何与药代动力学专心纤维(长期治愈的关键决定因素)相对应,特异性群如何与微生物衍生的代谢物(短链脂肪酸)以及与Microbobiome的相关性相关。这可能导致开发干预措施,以改善治疗结果以及成功治疗结核病的人们所经历的终生影响。,鼓励潜在的候选人首先熟悉该领域(例如https://rb.gy/tfrbvn)和Clime成员的出版物。成功的候选人将:
人工智能 (AI) 工具正在迅速改变传统的美术领域,并引发了人工智能挑战人类创造力的问题。人工智能工具可用于绘画、音乐和文学等美术的创作过程和分析。它们还具有增强艺术活动、装置和表演的潜力。在这篇系统综述中,我们调查了关于人工智能在美术中使用的实证研究。我们从三大书目数据库中收集了数据。经过初步搜索,我们根据预先设定的纳入标准筛选了 723 篇文章,得出 44 项研究。超过一半涉及视觉艺术,如绘画和素描,四分之一涉及音乐。针对人类对人工智能艺术的反应的实验研究表明,人们通常无法识别人造艺术和人工智能艺术之间的区别,但在某些研究中,人造艺术比人工智能艺术更受重视。人工智能的力量在于对大规模数据集的分析。案例研究报告了人工智能画家、DJ、表演艺术家和即兴音乐伴奏的发展。人工智能工具已被用于提升在线艺术品商店的消费者体验,并提供虚拟现实(VR)访问历史大教堂。人工智能的快速发展可能会对当前对美术的概念和理解构成挑战。人工智能挑战人类创造力是人工智能带来的文化和社会变革最有力的标志之一。
DNA甲基化改变已经与癌症有关,它们在治疗和诊断方面的有用性鼓励了对人类表观基因组的研究。几项生物标志物研究的重点是单独识别癌症类型,但共同的癌症和多层标记仍未得到解决。我们使用癌症基因组图集(TCGA)研究了14种不同癌症类型的基因组 - 宽甲基化蛋白酶,并开发了一种三步计算方法来选择候选生物标志物CpG位点。总共发现了1991年的泛伴侣,在75至1803年之间,发现了癌症特定于差异化的甲基化的CpG位点。在如此大的规模上也是第一次发现了差异化甲基化的块和区域。通过三步计算方法,从这些位点确定了四个泛伴奏CpG标记的组合,并经过外部验证(AUC = 0.90),在跨肿瘤阶段保持可比的性能。此外,确定了20种肿瘤特异性CPG标记物并组成了最终类型的特殊预测模型,这些模型可以准确地区分肿瘤类型(AUC = 0.87 - 0.99)。我们的研究强调了甲基体作为癌症生物标志物的丰富来源的力量,而我们确定的签名为在更广泛的基因组量表上使用癌症机制的新资源提供了新的资源,并在新的微型侵入性癌症检测分析的背景下具有强大的适用性。