XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System具有
Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
细菌假设蛋白可能具有功能性
基因组分析是许多微生物学研究人员日常工作的一部分。这些分析经常揭示以不确定功能编码蛋白质的基因，对于许多细菌物种，这些未知基因构成了其基因组编码序列的显着比例。由于这些基因没有定义的功能，因此在分析中通常会忽略它们。实验确定基因的功能可能具有挑战性；但是，生物信息学工具的持续进步，尤其是在蛋白质结构分析中，使得逐渐更容易地将功能分配给假设序列。利用各种互补工具和自动化管道来注释假设序列，最终可以增强我们对微生物功能的理解，并为新的实验室实验提供方向。
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
div div dostarlimab具有基于铂的化学疗法，用于治疗高度卫星不稳定性或不匹配修复缺陷
3.1子宫内膜癌从子宫内壁开始。症状可能包括阴道出血，骨盆疼痛，意外的体重减轻，恶心和疲劳。大约23％的子宫内膜癌患者的亚型具有较高的微卫星不稳定性（MSI-H）或DNA不匹配修复（DMMR）缺乏生物标志物。子宫内膜癌对预期寿命和生活质量都有重大影响。患有晚期或复发性子宫内膜癌的患者（这意味着癌症已经超过子宫超出了子宫或以前的治疗后回来）的预后不佳。只有15％在第4阶段诊断出5年或更长时间。影响不仅限于身体健康，而且还限于人们及其家人的心理健康和福祉。患者专家强调，此阶段有效的治疗选择有限，使人们感到沮丧，绝望和抛弃。他们强调了缺乏
PRPE，一种来自枯草芽孢杆菌的PPP蛋白磷酸酶，具有异常的底物
蛋白质磷酸化或去磷酸化是在所有生物体中发现的信号传递的重要机制。多年来，蛋白激酶和磷酸酶的性质被认为在原核生物和真核生物中是不同的。证明主要发生在组氨酸和天冬氨酸残基上，而相反，通常在丝氨酸，苏氨酸或酪氨酸残基上修饰真核蛋白。然而，近年来在细菌中报道了真核样蛋白激酶和磷酸酶，相反，在真核生物中发现了原核性蛋白质的ASP酶的同源物（有关评论，请参见[1-7]）。这些研究表明，真核生物和原核生物可能具有所有类型的信号转导的相似机制。蛋白磷酸酶可以根据其酶特异性（即促磷酸酶和Tyr磷酸酶）分为两组[8,9]。ser} THR磷酸酶在ITRO中显示出广泛的特异性，并已分为四类：PP1，PP2A，PP2B和PP2C，根据保守的基序，它们对抑制剂和离子的抑制剂和离子需求的敏感性[9-11]。氨基酸序列比较表明PP1，PP2A和PP2B是同一PPP家族的成员[10]。PPP家族代表了较高的真核生物中蛋白质ser}的最大蛋白质ser} [12]。这些酶还与对称的折断氨酸四磷酸酶具有序列相似性[13]。被识别的PPP家族的第一个原核生物是噬菌体λ221的乘积[14]。目前，几个成员在ARCHEA和细菌中均已详细介绍[15-19]。但是，关于生理学的数据很少
数字生活项目：具有社会智能的自主3D字符
1。引言大语模型（LLMS）[53，62]的最新进展改变了人类计算机相互作用的景观，促进了各个领域的创新应用的出现。很值得一提的是，许多曾经牵强的幻想逐渐成为切实的现实。在这项工作中，在最近的科幻小说中所设想的数字生命项目（DLP）一词被采用以构成我们的努力。哪些有资格成为数字生活？从心理角度来看，人类由内部心理过程（思想，例如思想）和外部行为组成[32]。从这个角度来看，我们的目标是利用LLM的精致能力来制作虚拟3D字符，这些字符模仿人类的全部心理过程，并与合成的3D身体运动进行多样化的互动。最近，Park等。引入了生成剂[42]，以推动能够模拟人类样的AI剂。尽管取得了令人鼓舞的进步，但这项开创性的工作还是建立在许多简化互动的基础上：代理人以像素化的2D数字表示。共同体[73]旨在建立协作体现的AI，并包括3D代理。但是，3D代理人仍然受到一小部分动作的影响，并且没有表现出社交的能力。现有的作品因此忽略了精致的人类肢体语言的重要性，通过该语言传达了至关重要的信息[7，25，26]。在这里，运动匹配是现代 -此外，当前社会智能模型存在明显的缺陷。这一方面对于不仅模仿人类行为，而且具有人类的思维和情感反应的人物的范围至关重要，甚至具有促进长期关系的能力。为了达到DLP的愿望，我们介绍了一个由两个基本组成部分组成的框架。首先，这是一个精心设计的“数字大脑”，并在严格应用的心理原理中进行设计。利用LLM的紧急能力[40，53，66]，大脑产生高级指示并计划角色的行为。值得注意的是，Sociomind从心理测试中引入了很少的射击典范，以形成人格建模的指导结构，在记忆反射过程中利用社会认知心理学理论，并设计了角色之间的谈判机制以进行故事进展。第二，介绍了Momat-mogen范式以解决交互式运动合成的“数字体”，该范例利用了运动匹配[12]和运动生成[76]的互补性质。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用和理论结构。在实验室中为学生提供课程，以更好地了解植物的生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等诸如MSC Botony课程等选修和核心主题。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程，以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医，农艺学，细胞学，林业等学科方面进行专业化。