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功能性消化不良和肠道微生物组我们可以用益生菌微调微生物组吗？
肠道微生物群是微生物的动态集合，由数万亿微生物组成，包括原核生物（细菌和古细菌）和真核生物（真菌，原生动物和嗜热性），除了病毒1外，还与人类宿主共同发展。由于多种因素，例如饮食习惯，生活方式，遗传学，环境因素和微生物组的内在相互作用结构3。许多研究证实，肠道微生物群参与维持生理稳态，影响了几种关键功能，例如营养吸收，免疫系统调节和对病原体4,5的保护。另一方面，随着稳态的破坏，肠道微生物群的合并和功能的改变已与多种疾病相关，包括胃肠道6，代谢7，神经系统疾病8，神经系统疾病8和癌症9。因此，调节肠道菌群的治疗方法可能会应用于多种临床状况，从而允许发展个性化的治疗或预防性治疗。此外，其他相关应用领域是预防慢性疾病10，改善宿主11的营养状况以及对宿主对医疗疗法的反应的调节12,13。即使我们对人类微生物群的了解继续增长，其临床应用仍处于早期阶段。可以通过使用益生菌来补充有益的分类单元，这些益生菌被定义为活体生物，如果以足够的量给药，则赋予对当前可用的治疗策略具有不同的目标和机制，尽管某些方法（例如营养干预措施或粪便菌群移植（FMT））对整个mi- crobial社区都有广泛的影响，而其他方法则具有益生菌，益生菌，益生菌，phapebiotics和phage Cheation的其他方法，可以更具体地对益生类措施，或者更精确地施加。
奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
通过独立二维反应层中的双极电化学微调还原氧化石墨烯的功能
Seyyed Mohsen Beladi-Mousavi、Gerardo Salinas、Nikolas Antonatos、Vlastimil Mazanek、Patrick Garrigue 等人。通过独立 2D 反应层中的双极电化学微调还原氧化石墨烯的功能。Carbon，2022 年，191，第 439-447 页。�10.1016/j.carbon.2022.02.010�。�hal-03635847�
在Ni-Bx cocatalyst中进行微调D-P杂交，以增强光催化H2的产生
H 2-进化动力学在管理光催化氢进化过程中起关键作用。然而，实现对H吸附和H-吸附平衡（H ADS /H DES）的精确调节仍然是一个巨大的挑战。在此，我们提出了一种调整D-P杂交策略，以精确优化Ni-B X修饰CDS Photocatalyst（Ni-B X /CDS）中的H ADS /H des Kinetics。X射线吸收细胞结构光谱和理论计算表明，Ni-B X cocatalyst的B原子量增加逐渐增强Ni 3 D和B 2 P之间的D-P轨道相互作用，从而导致连续的D-band宽带扩展和可控制的D-band d-band d-band d-band在Ni Active位点上中心。上述连续的D频带优化允许对Ni -B X /CD中的H ADS /H DES动力学进行精确调制，最终证明了13.4 mmol G -1 H -1 H -1 H -1（AQE = 56.1％）的显着H 2-散发活性。飞秒瞬态吸收光谱进一步确认了Ni-B X /CDSPSD催化剂中快速的电子转移动力学。这项工作为预期H 2-进化催化剂的最佳设计提供了见解。
抑制TERT抑制慢性髓样白血病细胞的增殖和诱导的凋亡 高密度脂蛋白胆固醇与糖尿病性视网膜病之间的关联：2型糖尿病患者的横断面研究 大脑压力的起伏：扩展三个网络假设 在不同的秘鲁地区和外部建筑环境中土壤寄生虫污染 velezensis oee1对biscogniauxia地中海产生的可扩散代谢产物的拮抗作用 通过LAMP和RPA测定的小鸡胚胎分子性别 2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解 增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer 的动态自适应对象推理切片框架
由染色体9和22之间的相互易位产生的异常嵌合BCR-ABL癌蛋白表现出构成性高激酶活性。活化的BCR-ABL1促进了慢性髓样白血病（CML）细胞的增殖，并通过激活多种下游信号通路来阻碍其患有凋亡的能力[1-2]。酪氨酸激酶抑制剂（TKIS），例如伊马替尼（IM）和尼洛替尼，已被证明在慢性期有效治疗CML。然而，大约15-20％的患者，尤其是处于疾病加速阶段的患者，对IM产生了抵抗力，并最终经历了复发或爆炸危机的进展[3-8]。大约50％的TKI抗性病例是BCR-ABL依赖性的，这是由ABL激酶结构域中的点突变或BCR-ABL基因的扩增引起的，该基因导致BCR-ABL激酶活性的重新激活[9]。其余的耐药性涉及与细胞增殖和/或癌症生存有关的各种关键信号通路。CML从慢性阶段到高级阶段的进展是由BCR-ABL依赖性和独立机制驱动的，这也表现出对特定TKI的反应。
使用合成数据微调Yolov10进行订单准确性验证
图8：MAP50未经合成数据训练的数据的结果与使用合成数据集训练的数据，仅根据真实图像进行评估。合成数据仅用于显示适配器（第2类）。包括合成数据还改进了其他类别的MAP50。
通过微调大型语言模型实现表格数据的迁移学习
尽管人工智能 (AI) 革命不断，但由于特征空间异构、样本量有限且缺乏可行的迁移学习，深度学习在表格数据方面尚未取得很大成功。由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能新时代为各种数据和领域带来了前所未有的学习机会。本文研究了 LLM 应用程序编程接口 (API) 和 LLM 迁移学习在表格数据分类中的有效性。LLM API 使用标记数据和指令响应输入文本提示，而迁移学习则针对目标分类任务对 LLM 进行微调。本文提出了一种端到端的 LLM 微调，以在不存在大型预训练表格数据模型来促进迁移学习的情况下，在十个基准数据集上展示跨数据迁移学习。所提出的 LLM 微调方法在具有少于十个特征（表格数据集的标准特征大小）的表格数据上的表现优于最先进的机器和深度学习方法。迁移学习方法仅使用其他深度学习或基于 API 的解决方案的计算成本的一小部分，同时确保具有竞争力或卓越的分类性能。
![强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3/3ede8a909d069d2cb8a5418bd2da44f8ba58e66e.webp)
强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[请想象一个像所有LLM一样受过训练的LLM。按照我第15周的讲座的方式，想象一下该LLM的无监督培训是基于其摄入的文本序列的摄入，第二个是第一个的延续。显然取决于第一个序列的性质，LLM完全有可能为其延续而获得多种可能性 - 有些人使用亵渎和其他形式的犯规和可能的暴力语言。 ]
2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer
高分辨率图像中的微小对象检测（TOD）在计算机视觉中提出了持续的挑战，包括低分辨率，遮挡和混乱的背景。本文介绍了动态自适应引导的对象推理切片（GOIS）框架，这是一种新型的两阶段自适应切片方法，该方法将计算资源转移到了感兴趣的区域（ROIS）。这种方法显着提高了检测精度和效率，在平均精度（AP）和小物体的平均回忆（AR）指标方面取得了3-4倍的改善。此外，该框架在其他指标中显示出50–60％的大量增长，从而确保了各种物体尺度的稳健性能。在特定的情况下注意到大型检测的略有下降，但戈伊斯在检测中小型物体方面始终表现出色，有效地解决了TOD固有的关键挑战。戈斯框架可以通过统一的效率和稳定的效率来整合自适应切片，多尺度的表示，以及启发了效率的效果。其体系结构 - 不合骨设计允许与包括Yolo11，Rt-Detr-L和Yolov8n在内的各种最新检测模型无缝集成，而无需大量的重新训练。对Visdrone2019-DET数据集进行了严格的验证，并通过对低分辨率图像，视频流和实时相机供稿进行评估，重点介绍了Gois的变革潜力。这些发现将其适用于关键领域，例如基于无人机的监视，自主导航和精确的Di-Nostics。代码和结果可在https：// github上公开获取。com/ mmuzammul/ gois，可在https：// youtu上进行实时演示。BE/ T5T5EB_ W0S4。