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论拓扑关联域的存在性和功能性
AD 是基因组折叠的一个基本特征，2012 年在首批全基因组染色质折叠图谱 1 – 4 中共同发现。TAD 最初在低分辨率（40 kb）哺乳动物 Hi-C 矩阵中通过算法定义为兆碱基规模的基因组块，其中 DNA 序列与域内其他 DNA 序列的相互作用频率明显高于与域外的相互作用频率（图 1a）。TAD 最显著的特征可能是它们有边界可划定（图 1a、b）。为解释这些开创性的经验观察结果，提出了一个令人信服的假设，即大多数哺乳动物基因组折叠成相邻的球状染色质相互作用域，由线性边界 1 – 4 连接（图 1b）。另一项进展是观察到较小的亚兆碱基级染色质结构域（即所谓的亚TAD）在哺乳动物 Hi-C 图谱 5、6 中以层次结构嵌套在 TAD 内（图 1c、d）。在原始低分辨率 Hi-C 数据中仅观察到一小部分嵌套的亚TAD，但在技术进步促进了超高分辨率（1-4 kb）架构图的创建后，它们可以很容易地在整个基因组范围内检测到。嵌套的亚TAD 类似于 TAD 的结构域，也由边界划分。然而，亚TAD 边界表现出较弱的绝缘强度，这表现为它们相对较低地减弱结构域间长距离接触的能力，并且它们比 TAD 更有可能表现出细胞类型动态折叠特性 1、5、7。我们和其他人假设较弱的细胞类型动态亚 TAD 边界具有与 TAD 边界不同的结构、分子或功能特性，但这种可能性仍是一个悬而未决的问题。术语“接触域”也用于 Hi-C 文献中，通常用作传达全套自缔合染色质域（TAD、嵌套亚 TAD 和隔室域（如下所述））的总称。此外，“微型域”或“微型 TAD”最近已用于描述哺乳动物 8、9 和苍蝇 10 中包含单个基因单元的最小规模染色质块。因此，随着技术进步使高分辨率 Hi-C 矩阵成为可能，染色质域的算法识别揭示了越来越小和更精细的结构。此外，一系列功能性遗传扰动实验
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
第21届IEEE感知工作室超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
材料进步-RSC出版
缓慢的响应率和低分辨率是其他缺点。5另一方面，基于磷的发光的光学测量法可以更好地相对温度敏感性，较短的获取时间，空间分辨率等。6–8用于光学温度测量法的磷光体被称为热磷，它们具有依赖温度的发光参数，例如发射强度，衰减或上升时间，发射颜色和光谱变化。在这些方法中，基于荧光强度比（FIR）的温度传感可通过可忽略不计的漂移和自我引用来更好地传感。9–12关于FIR方法的大多数报告都集中在稀土离子的热耦合水平（TCLS）上。由于20 o d e o 2000 cm 1的较小能量隙引起的重叠发射限制了传感器的准确性和信号可区分性。13–16因此，基于非TCL的FIR引起了很大的关注。在这种情况下，涉及双重发射限制的声子辅助的能量转移有助于实现更好的相对温度灵敏度和信号可区分性。17,18
维度CRCL3
透射电子显微镜（TEM）实验已使用Tecnai G2 TF30茎系统进行，将Crcl 3 akes转移到200个网格var网格上。低分辨率和高分辨率（原子）TEM图像是在明亮的ELD条件下获取的。差异模式以差异模式获取。元素分析已在扫描TEM模式下使用EDX光谱法（牛津X-Max检测器）进行，并使用CLI虫 - Lorimer方法对数据进行了定量分析。在室温（RT）的UHV室中，使用扫描隧道显微镜（STM）Omicron VT-STM系统，使用电化学片段的W TIPPARITRECHEM-OMICRON VT-STM系统在UHV腔室中对空气暴露CRCL 3的测量进行了测量。30隧道电流 - 电压（i - V）曲线以恒定电流模式（在偏置电压o e o {2 V时）获取。X射线光发射光谱（XPS）和紫外光发射光谱（UPS）实验
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
使用机器学习的安全摄像机对象检测的系统分析
现代移动对象跟踪和识别技术已得到很大改进，帮助机器人技术，媒体生产，生物学研究，视频监控和身份验证系统等广泛的行业。尽管低分辨率视频录像（例如动态背景，照明，遮挡和阴影）存在持续的问题，但这些电影提供了直接的好处，例如减少处理，传输和存储要求。两相对象检测器（例如RCNN）过去很普遍并且成功。，新的发展将单相检测器及其相关算法带到了大多数两相检测器的最前沿。yolo爆炸（Yolo）已被广泛用于对象识别和检测，始终优于其两相检测器对应物[1，2，3]。该领域的这种转变主要是由机器学习（人工智能（AI）（ML）的一个分支）驱动的。使系统能够从以前的性能中发展和学习而无需明确编程。它对于对象识别的主题至关重要[4]。可以构建可靠的对象检测系统，因为机器学习算法能够识别大量标签
隧道纳米管：重塑连接
抽象的隧穿纳米管（TNT），连接的细胞之间的开放膜通道代表了一种新型的直接通信方式，以扩散各种细胞材料，包括生存信号或死亡信号，遗传材料，细胞器和病原体。他们的发现促使我们回顾了我们对涉及细胞通讯的许多生理和病理过程的理解，但也使我们能够在远处发现新的交流机制。虽然这已经丰富了田地，但它也引起了一些混乱，因为已经描述了不同的TNT样突起，尚不清楚它们是否具有相同的结构 - 功能。大多数研究都是基于低分辨率成像方法的，主要问题之一是不一致地证明了这些各种连接与转移属于不同种群之间的材料之间的概念。此简短审查研究了TNT的基本属性。在成年组织中，TNT被不同的疾病，应力和燃料信号刺激。“另外”，基于突触刺和TNT伪造的发展过程的相似性，我们认为大脑中的TNT早于突触传播，在未成熟神经元电路的编排中发挥了作用。