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Cas9 切口酶介导的多个疾病位点上的 CAG/CTG 重复序列收缩
图 1. Cas9D10A 切口酶诱导 HD 和 DM1 iPSC 衍生细胞收缩。A) 顶部：用 S100β 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。B) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的收缩，这些星形胶质细胞仅用 Cas9D10A 转导，或者用 Cas9D10A 切口酶和 sgCTG 转导 6 周。C) 对 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的小池 PCR 印迹进行量化。D) 顶部：用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。 E) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩，这些神经元仅用 Cas9D10A 转导或用 Cas9D10A 和 sgCTG 转导 6 周。F) 对 HD iPSC 衍生的皮质神经元的小池 PCR 印迹进行量化。G) 顶部：用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 DM1 iPSC 衍生的皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。H) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩
单细胞 DNA 测序描绘了奥希替尼耐药患者中多个驱动变异的克隆进化
1 巴黎萨克雷大学，古斯塔夫鲁西，INSERM U981，维尔瑞夫； 2 药物开发部（DITEP），Gustave Roussy，维尔瑞夫； 3 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西肿瘤医学系； 4 PRISM 研究所，Gustave Roussy，维尔瑞夫； 5 巴黎萨克雷大学 INSERM 生物统计学和流行病学办公室，Gustave Roussy，Oncostat U1018，标记为 Ligue Contre le Cancer，Villejuif； 6 实验和转化病理学平台（PETRA）、基因组平台 - 分子生物病理学单位（BMO）和生物资源中心、AMMICA、INSERM US23/CNRS UMS3655、Gustave Roussy、巴黎萨克雷大学、维尔瑞夫； 7 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西医学生物学和病理学系； 8 介入放射学系，Gustave Roussy，维尔瑞夫； 9 法国马赛艾克斯马赛大学、法国国立科学研究院、法国国家健康与医学研究院、法国马赛临床医学研究中心
将层次信息纳入多个实例学习，用于使用SCRNA-SEQ数据进行患者表型预测
多个实例学习（MIL）通过单细胞RNA-sequent（SCRNA-SEQ）数据提供了一种结构的方法来预测患者表型预测。但是，现有的MIL方法倾向于忽略SCRNA-Seq数据中固有的层次结构，尤其是细胞的生物组或细胞类型。这种情况可能会导致较高的细胞分裂水平下的次优性能和差的可解释性。为了解决这一差距，我们为基于注意力的MIL框架提供了一种新颖的企业层次信息方法。具体而言，我们的模型在细胞和细胞类型上介绍了基于注意力的聚集机制，因此在整个模型中的信息流程上实施了层次结构。在广泛的实验中，我们提出的方法始终优于现有模型，并在数据约束的情况下证明了鲁棒性。此外，消融测试结果表明，仅将注意力机理赋予细胞类型而不是细胞的注意力会导致性能提高，从而强调合并分层组的好处。通过识别与预测最相关的关键细胞类型，我们表明我们的模型能够捕获生物学上有意义的关联，从而促进生物学发现。
在多个时间点快照量子动力学
测量引起的状态扰动是获取多个时间点的量子统计数据的主要挑战。我们提出了一种从中间时间点的量子系统中提取动态信息的方法，即快照量子动力学。为了做到这一点，我们引入了一个多时间准概率分布 (QPD)，它可以正确地恢复各个时间的概率分布，并构建了一个系统协议来从测量数据中重建多时间 QPD。我们的方法还可以用于提取各种时间顺序的相关函数。我们使用双物种捕获离子系统对所提出的协议进行了原理验证实验演示。我们分别使用 171Yb+ 和 138Ba+ 离子作为系统和辅助离子来执行多时间测量，包括重复初始化和检测辅助状态，而无需直接测量系统状态。重建了两次和三次 QPD，其中忠实地监测了系统的动态。我们还观察到多次 QPD 中的负性和复值，这清楚地表明了量子相干性对动态的贡献。我们的方案可以应用于一般量子过程的任何多次测量，以探索量子动力学的性质。
利用多个客户信号实现动态个性化
1 我们假设该问题为马尔可夫决策过程，而不是部分可观察的马尔可夫决策过程（即允许客户特征任意依赖于历史数据，而不是马尔可夫决策过程）。该过程的客户特征满足马尔可夫性质，因此该假设是合理的，因为公司可以整合一整套观察到的特征，从而有效地总结长期历史，而不是仅仅依赖于前一时期的行为。例如，在我们的实证环境中，我们考虑了样本期开始时的游戏行为、过去一周的行为以及前一天的行为。
具有多个客户信号的动态个性化
1，而不是将这个问题作为部分可观察到的马尔可夫决策过程（这将使客户特征都可以任意依赖历史数据而不是马尔可夫人，我们假设客户特征满足Markov属性。这个假设是合理的，因为公司可以合并一组有效总结长期历史的观察到的特征，而不是仅仅依靠上一个时期的行为。例如，在我们的经验环境中，我们从样本开始开始时说明了玩耍行为，过去一周的行为以及前一天的行为。
响应多个危机的城市外交
在地理方面，2024年的同类群体与2022年大致相似，亚太地区有16％的城市（相比之下为14％），24％来自美洲（2022年的24％），非洲和中东地区的10％和10％的城市（在2022年为10％），欧洲为49％，比欧洲（相比53％）。在解释这些发现时，需要考虑偏向全球北部城市，尤其是欧洲城市经历，这些发现并不声称代表全球所有城市。我们的主要目标是逐步发展基于证据的讨论，讨论城市外交的形状和可能性，同时更清楚地记录了国际参与度如何在世界各地的城市中构建。我们认为，这里的讨论是在全球南部，中等和较小的城市中心更大的讨论基础，并且与先前的调查一样，我们邀请了我们样本中此处介绍的趋势的更广泛的参与和讨论。有关采样和招聘方法的更详细讨论，请参见“方法论”部分。
在BCI竞赛中为运动障碍用户进行的多个多阶段培训
图4。在训练阶段应用的实验4级范式。用户必须执行每个控制任务（RH，MUS，LAN）5 s。每个任务都与将任务图标与在适当时间瞬间从游戏中提取的图像相结合而制作的图像相关联。对应于无控制任务（NC）的其余间隔的总持续时间为12 s。在此休息间隔的5秒钟后，屏幕上出现了一个绿十字，持续2 s，以提高飞行员的浓度。
Kalina Power和Crusoe标志框架协议，共同开发了艾伯塔省多个共同介绍的AI数据中心项目•联合框架
Kalina Power和Crusoe标志框架协议，共同开发艾伯塔省的多个共同召集的AI数据中心项目•与Kalina的近零发电厂共同开发多个Crusoe AI集中的数据中心的框架，该中心与Kalina接近零排放的天然气型发电厂共同开发，使用碳捕获和序列的crusoe和Crusoe的CRUSINA•可加入的CRUSINA和运算中心，通过电力购买协议运营的电力CCS工厂与投资等级或其他值得信用的交易对方，至少为15年，为Kalina提供了稳定的，长期的现金流量，以资助每个项目•所有位于关键基础设施的地点 - 电力传输，气体管道，光纤管道，光纤电缆和碳序列序列序列套件和碳序列序列套件•PARTABL PARTABLE•使用项目的商业开发协议，以完成计划的努力，以完成一项项目的努力。每个PDA将包括一项指示性的长期收费购买协议（PPA），以及Crusoe对每个相关项目的某些电气互连和气体供应互连安全付款的资金的规定。
多个对象跟踪的变压器：探索视觉
多对象跟踪（MOT）是各个领域的关键任务，例如官能分析，监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究，在训练和部署经典的逐个检测范式的同时，在实现先进的性能的同时，训练和部署更快，更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络（CNN）和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入，但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽，这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合，并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。