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具有集成多模干扰耦合器的新锥形半导体激光器
本文介绍了一种具有集成多模干涉耦合器的新锥形半导体激光器。新激光器的种子来源是多模干扰耦合器半导体激光器，它克服了脊方波导区域中单模式输出与增益中等体积之间关系所带来的局限性。The simulation results show that the multi-mode interference coupler can effectively provide a spatial single- mode seed light source for the tapered output waveguide, and the tapered output waveguide of the tapered semiconductor laser can also effectively reduce the optical power density of the output laser, which verifies the feasibility of the design scheme and provides a new idea for the design of high beam quality and high power tapered半导体激光器。
RECQ5 的转录衰减和RNA聚合酶II的缩合机制 通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供 brochosomes作为叶霍普珀的反染色伪装涂层 myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷 Genomeocean：在大规模宏基因组组件上训练的有效基因组基础模型 干细胞特异性NF-κB是干细胞存活和肠道损伤时上皮再生所必需的 1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖... 2025.01.31.635872.full.pdf 一个集成多端的计算分析，以更好地了解85个小动物的结构和功能 铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数 AAV血清型php.eb与中的AAV9相比，具有上升的神经元转导效率 Neuromark DFNC模式 rtct：啮齿动物三角完成任务，以促进路径整合的翻译研究 全球大脑活动和功能连通性的剂量依赖性变化1 1识别... 的JNK调节的磷蛋白体标记 CDKN2ALOW癌细胞胜过... 的巨噬细胞 2025.02.05.636601.full.pdf gutheridge3
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi：Biorxiv Preprint
一个集成多端的计算分析，以更好地了解85个小动物的结构和功能
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月4日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.636009 doi：Biorxiv Preprint
getphylo：快速自动生成多洛克斯系统发育树
抽象背景：基因组数据的增加数量呼吁工具可以快速有效地产生基因组规模的系统发育。现有工具依赖于大型参考数据库或需要长长的从头计算来识别直系同源物，这意味着它们的运行时间很长，并且在分类学范围上受到限制。为了解决这个问题，我们创建了GetPhylo，这是一种从注释序列中快速生成系统发育树的python工具。结果：我们提出了GetPhylo（Ge nbank t o phylo Geny），该工具会自动从一个带注释的基因组中构建系统发育树。直系同源物是通过最大可能性的所有编码序列的串联比对来推断系统发育的。我们对两种现有工具AutoMlst和gtdb-tk进行了彻底的Get-Phylo基准测试，以表明它可以在很短的时间内生产出可比质量的树。我们还展示了在包括细菌和真核基因组以及生物合成基因簇在内的四个案例研究中Getphylo的屈曲。结论：GetPhylo是一种自动产生基因组规模系统发育树的快速可靠工具。getPhylo可以在很短的时间内产生与其他软件相当的系统发育，而无需大型本地数据库或强烈的计算。getphylo可以从各种数据集中迅速识别直系同源物，无论分类学或基因组范围如何。getphylo的可用性，速度，灵活性使其成为系统发育工具包的宝贵补充。
EVSX完成多化学系列的安装
st-Georges开发了新技术，并在几个高度潜在的子公司中拥有多元化的资产和申请专利知识产权的投资组合，包括：EVSX，北美领先的北美高级电池处理和回收计划； St Georges冶金，具有冶金研发及相关IP，包括从Spodumene中加工和回收高级锂；冰岛资源，包括高级黄金勘探项目，包括旗舰雷神项目； H2SX，开发了将甲烷转化为固体碳和绿松石氢的技术；魁北克勘探项目包括魁北克北岸的Manicouagan和Julie（CSM）项目，以及Lac St Jean的Notre-Dame Niobium Project。
在极端照明变化下3D重建的生成多视图重新构建
从不同环境中拍摄的照片重建对象的几何形状和外观很难作为照明，因此对象外观在捕获的图像中各不相同。这特别挑战更镜面的对象，其外观在很大程度上取决于观看方向。一些先前的方法使用嵌入向量的图像跨图像模型的外观变化，而另一些方法则使用基于物理的渲染来恢复材料和每位图像照明。这种方法在输入照明的显着变化时忠实地恢复了依赖的外观，并且倾向于产生大部分弥漫性结果。我们提出了一种方法，该方法通过首先在单个参考照明下使用多视图
在生成多模型中研究相同不同的概念理解
由于高级AI系统（例如生成基础模型）表现出越来越丰富的行为，因此，对AI对齐和安全性研究的挑战是系统地以一种帮助我们理解和开发更安全的模型的方式来系统地表征这些行为。在实现这一目标的道路上的一个关键问题是，AI系统在概念上是否以人类的方式理解世界。一个经典的任务家族，用于探究人类和非人类动物的概念理解是相同的/不同的任务，它测试了对不同刺激中“相同”和“差异”的抽象概念的理解。从这些对人类和非人类动物的概念学习的研究中汲取灵感，我们提出了实验结果，以研究文本对图像（T2I）模型对相同/不同概念的理解。我们表明，尽管T2i模型对相同/不同概念的理解有所了解，但这种理解在相同性和差异的不同属性（例如纹理，颜色，旋转和大小）之间差异很大。我们讨论揭示这种行为差异的方式如何帮助我们设计更强大的模型培训和评估协议。最后，我们解释了人类，非人类动物和模型的概念学习行为分析之间的类比如何帮助我们更好地理解模型表现出的越来越多样化且通常是不可预测的行为。
有效的生成多模式集成（EGMI）
多模式的大语言模型（MLLM）在利用其丰富知识的挑战中面临挑战，因为跨越不同的模式是不平凡的，并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下，音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源，这是由于音频数据的复杂性，这使与图像text配对数据集相比，此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题，我们提出了一种称为高效生成多模式集成（EGMI）的新技术，该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识，EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐，从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络，称为EGMI映射器，并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此，我们已经扩大了现有方法的限制，从可伸缩性和灵活性方面。此外，我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识，改善对准和样本质量之间的相互作用。
FENIX：面向等离子体组件建模的全集成多物理场框架
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朝着用户感知的交互式虚拟代理：生成多模式
虚拟代理充当XR平台中的重要接口。，生成虚拟代理行为通常依赖于预先编码的动作或基于物理的反应。在本文中，我们提出了一个基于学习的多模式行为生成框架，该框架适应用户的原位行为，类似于人类在现实世界中彼此之间的影响。通过利用内部收集的二元对话行为数据集，我们培训了一个跨性变量自动编码器（CVAE）模型来实现虚拟剂的用户生成的行为。与大型语言模型（LLM）一起，我们的方法可以同时产生虚拟药物的言语和非语言反应行为。我们的比较用户研究证实了我们的方法优于基于图形的基线基线技术，尤其是在以用户为中心的标准方面。对我们结果的彻底分析强调了虚拟代理相互作用的真实性质以及VR交互期间的用户参与度的增强。