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World File Search System可控
衰老对人脑网络目标可控性的影响
我们如何判断另一个人的感受？使用一类对社会交流至关重要的刺激进行了详细研究，这些刺激对我们对他人的代表性显着贡献：人的面部表情（Darwin，1872; Ekman，1973; Ekman，1973; Fridlund，1994; 1994; Russell和Russell and Fernandez-Dols，1997; Cole，1997; Cole，1998;已经证明对面部表情的认识涉及诸如杏仁核等亚科结构（Adolphs等，1994; Morris等，1996; Young等，1995），以及右半球的新皮层以及右半球（Bowers et al。 Al。，1998）。脑损伤可能会损害面部信号的情绪的认可，同时保留识别其他类型信息的能力，例如人的身份或性别（Adolphs等，1994），而VICE FERA（Tranel等，1988）。这些发现的主张是存在相对专业的神经系统的存在，以检索面部情感意义的知识，从演变的角度来看，这一想法也表现出了友善。然而，尽管杏仁核在处理情感显着刺激中的功能作用已引起了很大的关注，但右半球内皮质区域所做的贡献只是在解剖部位和所涉及的认知过程方面都隐约地指定了。先前的研究发现了重要性的证据
可控的热辐射来自扭曲的双层石墨烯
在本文中，我们研究了小扭曲角度的TBG的光学传导率和热辐射。我们使用包括200多个平面波的连续模型来实现收敛能带。此方法对很小的角度有效。具有不同扭曲角度的TBG的光导率在数值上由久保公式计算出来。基于先前作品的远场辐射理论[21-23]，我们探索了TBG的热辐射特性。TBG的辐射光谱通过改变扭曲角度显示可调的高强度和峰位置。 具有魔法角度，可以调节TBG辐射以在0.05EV至0.08EV范围内集中，这超出了大气透明窗口[24]。 这种电磁（EM）波很难在大气中传播，因此红外（IR）摄像机无法检测到它。 用这种材料制成或覆盖的设备是不可见的。 此类材料也可用于制造纺织品以保持温暖，因为热辐射不太可能通过大气传播。 我们的结果建立了魔法双层石墨烯，作为一个高度可调的平台，可调查隐形和保留温暖的材料。TBG的辐射光谱通过改变扭曲角度显示可调的高强度和峰位置。具有魔法角度，可以调节TBG辐射以在0.05EV至0.08EV范围内集中，这超出了大气透明窗口[24]。这种电磁（EM）波很难在大气中传播，因此红外（IR）摄像机无法检测到它。用这种材料制成或覆盖的设备是不可见的。此类材料也可用于制造纺织品以保持温暖，因为热辐射不太可能通过大气传播。我们的结果建立了魔法双层石墨烯，作为一个高度可调的平台，可调查隐形和保留温暖的材料。
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
单光子源在多功能磁性光子结构中的可控运动
纳米光子学中的量子点（QD）耦合已广泛研究量子技术中的各种潜在应用。微型安排也吸引了大量的研究兴趣，因为它使用微型机器人工具来进行精确的受控运动。在这项工作中，我们将荧光QD和磁性纳米颗粒（NP）结合在一起，以实现多功能微生物结构，并通过外部磁场在3D空间中证明了耦合的单光子源（SPS）的操纵。通过使用低一个光子吸收（LOPA）直接激光写作（DLW）技术，在包含单个QD的2D和3D磁电脑器件的制造上是在包含胶体CDSE/CDSE/CDSE QDS，磁铁fe 3 o 4 nps和su-8 photoresist的混合材料上进行的。研究了两种类型的设备，即无接触式和接触式结构，以证明其磁性和光辐射反应。设备中的耦合SP由外部磁场驱动，以在3D流体环境中执行不同的运动。表征了设备中单个QD的光学特性。
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。
世界上最可控的 Tetra-Gel
Gellycle 是一家生物科技初创公司，旨在将东京大学 Takamasa SAKAI 教授发明的 Tetra-Gel 平台商业化。他是全球公认的凝胶和聚合物领域的领军人物，已发表 180 多篇论文，包括 Science 和 Nature Materials 等著名期刊（T. Sakai* 等，Macromolecules 2008 > 被引用 1100 次）。
JCT1255SJ 55A 可控硅
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α-突触核蛋白 C 末端结构域的构象转换可控制其纤维多形性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.02.10.479831 doi：bioRxiv 预印本
可控制的全原子生成蛋白质序列和结构仅限序列输入
我们提出了格子（p Rotein la tent i doffusion），这是一种通过在预先训练的序列序列序列序列的序列序列的压缩潜在空间上学习扩散，用于蛋白质结构域的发电范围和蛋白质结构域的序列。由于在生成模型训练期间仅需要序列训练数据，因此与其他序列结构生成模型相比，我们将可用的训练数据集增加了10 2×至10 4×。此外，这扩大了可控制生成的注释，我们证明了功能和生物体的组成条件，包括2219个基因本体论功能的丰富词汇。样品表现出跨模式的一致性，同时具有条件弗雷切特（Fréchet）的距离（FID）测量的所需特性。格子范式避免了结构数据库的强烈先验和大规模失衡，可以轻松地使用数据和计算来缩放，并可以控制全原子蛋白质结构和序列。
Infinicube：无界和可控的动态3D ...
我们在Finube中提出，这是一种可扩展的方法，用于生成具有高量和可控性的非边界动态3D驾驶场景。以前的场景生成方法遭受有限的尺度或缺乏生成序列的几何和表现一致性。在很重要的情况下，我们利用可扩展的3D表示和视频模型中的最新进步来实现大型动态场景生成，从而可以通过高清地图，车辆边界框和文本描述来实现灵活的控制。首先，我们构建了一个基于地图的基于地图的稀疏体3D生成模型，以释放其无限素素的能力。然后，我们通过一组精心签名的像素一致的指导缓冲液重新使用视频模型，并将其扎根于体素世界，从而综合了一致的外观。最后，我们提出了一种快速的前进方法，该方法使用体素和像素分支来将动态视频提升为动态的3D高斯，并具有控制 -