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增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
来自D型葡萄糖的合成碳纳米的广谱抗菌活性
摘要：碳纳米植物是一类碳纳米 - 合金支出，已通过来自各种前体的不同途径和方法合成。所选的前体，合成方法和条件可以强烈改变所得材料及其预期应用的理化特性。在此，通过将热解和化学氧化方法结合使用D-葡萄糖从D-葡萄糖中合成碳纳米植物（CND）。在产物和量子产率上研究了热解温度，氧化剂的等效物和回流时间的影响。在最佳条件下（300°C的热解温度，4.41等于H 2 O 2，90分钟的回流）CNDS分别获得了40％和3.6％的产品和量子收率。获得的CND被负电荷（ζ - -potential = - 32 mV），非常分散在水中，平均直径为2.2 nm。此外，在CNDS合成过程中，引入了氢氧化铵（NH 4 OH）作为脱水和/或钝化剂，导致产物和量子产率的显着提高约为1.5和3.76倍。合成的CND显示出针对不同革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌菌株的广泛抗菌活性。两个合成的CND都会导致高度菌落形成单位还原（CFU），大多数测试细菌菌株的范围从98％至99.99％。然而，在没有NH 4 OH的情况下合成的CND，由于充满氧化基团的负电荷的表面，在区域抑制和最小抑制浓度方面表现更好。含有高氧纳米模型的抗菌活性升高与其ROS形成能力直接相关。关键字：D-葡萄糖，热解，氧化，细菌感染，最小抑制浓度，CFU降低■简介
Alethea AI 推出全球首个去中心化合成媒体网络
为了展示其技术并挑战合成媒体因其近期滥用历史而获得的负面声誉，Alethea AI 制作了以下有关气候紧急情况的视频。这段讽刺性的合成视频是为 Apologia 项目制作的，该项目是由非营利组织 STEP 发起的气候变化宣传项目，令人不安地描述了 2032 年的世界状况。选择这一年份是因为科学家预测地球温度将达到相应的 +1.5°C 上限，这被广泛认为是不可挽回的。未来几周，人们将民主投票选出下一位应该为忽视气候紧急情况道歉的领导人。使用 Alethea AI 技术生成的所有合成视频都将带有显眼的免责声明，并加注水印以表明视频已被数字修改。
与情节的热带美洲中树生物多样性的合成...
自2022年以来由生物多样性中心资助，该项目是通过四个面对面的研讨会开发的，还有其他三个在线会议，参与者共同努力在实现上述目标所需的特定工作流程上合作：S：1-数据库协调； 2-树多样性的模式； 3-树木多样性的驱动因素；和4-树木脆弱性对于气候变化情景（作为新热带生物多样性保护的原始工作的一部分）。
环境保护的合成生物学工具
合成生物学改变了我们感知生物系统的方式。该领域的新兴技术影响了科学和工程学的许多学科。传统上，合成生物学方法通常旨在开发具有成本效益的微生物细胞工厂，以从可再生能源产生化学物质。基于此，合成生物学对环境的直接有益影响来自减少我们的石油de denency。但是，合成生物学开始在环境保护中发挥更直接的作用。行业和农业释放的有毒化学物质危害环境，破坏了生态系统平衡和生物多样性损失。本评论突出了合成生物学方法，可以通过提供能够感测和响应特定污染物的补救系统来帮助环境保护。讨论了基于基于基因工程的微生物和植物的补救策略。此外，提出了促进合成生物学工具在环境保护中设计和应用的计算AP概述。
CALF的DNA依赖性RNA聚合酶的合成...
要描述的实验与组蛋白在核功能中的作用有关，特别强调了生物合成反应，这些反应通过引入乙酰基和甲基来改变组蛋白的结构。使用乙酸-C14和蛋氨酸 - 甲基-C'4在孤立的小牛胸腺核中研究了这些反应（参见参见参考文献1）作为前体，将它们的不合格与C14-赖氨酸和其他氨基酸的不合格进行比较，并测试普罗蛋白对不同组蛋白分数的合成的影响。将提供证据，以表明在细胞核中，组蛋白的乙酰化和甲基化很可能发生在多肽链完成后。尤其是乙酰化的组蛋白结构的这种修饰可能会影响组蛋白在体内抑制核糖核酸合成的能力。这种观点得到了以下发现的支持：当孤立的精氨酸组蛋白经过有限的乙酰化时，它们会因小牛胸腺核的DNA依赖性RNA聚合酶的RNA合成抑制剂而失去了许多有效性，因此它们的有效性很大。然而，这种修饰的组蛋白仍然是强烈的碱性蛋白质，它保留了与其得出的母体组蛋白相当的DNA的亲和力。这些发现介绍了组蛋白对核RNA的影响可能涉及的可能性不仅仅涉及对RNA合成的简单抑制，并且可能存在更微妙的机制，这些机制允许抑制和重新激活RNA沿染色体的RNA产生。在过去的几年中，对组蛋白作为染色体活性的调节剂的兴趣已大大提高，因为越来越多的实验证据已经积累了支持组蛋白的作用是抑制染色体
钙化温度对由锆石矿物质合成的NASICON化合物的结构和辐射屏蔽特性的影响
目前的工作旨在根据基于锆石矿物质在各种钙化温度下制造Na1ÞX Zr 2 Si X P 3-X O 12化合物。在250、500和1000 C中钙化了制造的化合物。钙化温度对制造化合物的结构，晶相和辐射屏蔽特性的影响。X射线衍射衍射仪表明，单斜晶相出现在250 c的钙化温度下，500°C完全转化为高度对称性六边形晶体相。 122Kev。在本研究中对钙化温度对G射线屏蔽行为的影响进行了清晰的影响，当钙化温度从250 C的250 C升高到1000 C时，线性衰减系数在122KeV时的影响增加了218％。©2023韩国核协会，由Elsevier Korea LLC出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。