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World File Search System掩蔽
structMRNA一个基于双重水平的BERT模型和有条件的mRNA表示
在这项研究中，我们引入了StructMRNA，这是一种新的基于BERT的模型，该模型旨在详细分析mRNA序列和结构。DNABERT在理解具有双向编码器表示的非编码DNA的复杂语言方面的成功扩展到具有structMRNA的mRNA。这个新模型使用了一种特殊的双级掩蔽技术，该技术涵盖了序列和结构以及条件掩蔽。这使结构mRNA能够通过利用在广泛的数据集进行广泛的预培训期间学到的复杂序列结构相关性来熟练地生成有意义的mRNA序列嵌入mRNA序列。与诸如斯坦福大学OpenVaccine项目中的著名模型相比，结构mRNA在重要的任务中表现更好，例如预测RNA降解。因此，结构mRNA可以通过预测看不见的mRNA序列的二级结构和生物学功能来告知更好的基于RNA的治疗方法。通过严格的评估，进一步证实了该模型的熟练程度，揭示了其前所未有的跨各种生物体和条件的能力，从而在治疗设计的mRNA的预测分析中标志着显着进步。通过这项工作，我们旨在为mRNA分析设定新的标准，从而有助于更广泛的基因组学和治疗性发展领域。
covid-19-nursing-homes.pdf
更新了CDC指南和随后的RIDOH信息，建议疗养院在做出有关员工掩盖的决定时考虑一些不同的因素。一个重要因素是社区中Covid-19或其他呼吸道病毒的传播正在增加。COVID-199诊断的所有急诊科监测和所有急诊科访问的百分比是两个指标，这些指标在社区中增加了COVID-19时提供早期信号。虽然CDC建议普通人群，并且所有设置都考虑到COVID-19 HOSPICY入院水平（HALS）较高时的普遍掩蔽。
ATP 4-02.4 医疗排 - 中央陆军登记处
第六部分 — 患者净化 ................................................................................ 5-24 化学、生物、放射和核大规模伤亡 .............................................................. 5-24 部队/人员净化行动中的医疗保障 .............................................................. 5-27 患者净化原则 ...................................................................................... 5-28 污染区 ............................................................................................. 5-30 集体防护掩蔽系统 ............................................................................. 5-38 建立患者净化站点 ............................................................................. 5-43 患者净化站点和患者流程的核心组成部分 ............................................. 5-55 患者净化操作注意事项 ............................................................. 5-64 关闭患者净化站点的程序 ............................................................. 5-70 医疗排人员的额外熟练技能 ............................................................. 5-71
BrainLM：大脑活动记录的基础模型
我们引入了大脑语言模型 (BrainLM)，这是基于 6,700 小时 fMRI 记录进行训练的大脑活动动力学基础模型。利用自监督掩蔽预测训练，BrainLM 在微调和零样本推理任务中表现出色。微调可以预测临床变量和未来的大脑状态。在零样本推理中，该模型识别功能网络并生成可解释的神经活动潜在表示。此外，我们引入了一种新颖的提示技术，使 BrainLM 可以作为大脑活动对扰动反应的计算机模拟器。BrainLM 为分析和理解大规模大脑活动数据提供了一个新颖的框架，可作为更有效地解释新数据的“镜头”。
深度循环编码器：一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络
图 E 1 用于预测 MEG 活动的深度循环编码器 (DRE) 模型的表示。被掩蔽的 MEG pt ⊙ xt 从底部进入网络，连同控制表示 ut 和主题嵌入 s 。编码器使用卷积和 ReLU 非线性转换输入。然后，LSTM 对隐藏状态序列 ht 进行建模，并将其转换回 MEG 活动估计 ˆ xt 。Conv 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的卷积，其中输入通道为 C in，输出通道为 C out，内核大小为 K，步幅为 S。类似地，ConvTransposed 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的转置卷积。
听起来不错 - 大卫·芬奇
耳膜位于耳朵深处，可以感知声音的频率和振幅。基底膜产生的振动被转换成电信号，然后传送到大脑进行处理。大脑根据声音的周期和基底膜上的最大激发位置来确定声音的频率；而附近或相邻区域的活动则会被忽略。如果你曾用指甲“抠”过蚊虫叮咬的部位，那么你就会体验到大脑能够忽略刺激邻近区域的活动；你会感觉到指甲压皱了被叮咬的皮肤，但可能没有注意到指尖柔软的肉垫压在蚊虫叮咬处旁边的皮肤上。这种效应称为掩蔽效应，人类的听觉系统为这种效应提供了大量机会。
使用人工面部图像和语音进行快速串行多模式呈现的脑机接口
多模态刺激引起的脑电图 (EEG) 信号可以驱动脑机接口 (BCI)，研究表明可以同时使用视觉和听觉刺激来提高 BCI 性能。然而，还没有研究调查多模态刺激在快速串行视觉呈现 (RSVP) BCI 中的影响。在本研究中，我们提出了一种结合了人工面部图像和人工语音刺激的快速串行多模态呈现 (RSMP) BCI。为了阐明视听刺激对 RSMP BCI 的影响，分别应用了扰乱图像和掩蔽声音来代替视觉和听觉刺激。我们的研究结果表明，视听刺激提高了 RSMP BCI 的性能，并且 Pz 处的 P300 有助于提高分类准确性。 BCI 在线准确率达到 85.7 ± 11.5%。总之，这些发现可能有助于开发更好的注视独立 BCI 系统。
美国国家半导体公司及其位于格里诺克的首个晶圆制造区
连接世界的硅集成电路制造半导体芯片在概念上很简单。硅是基本的半导体，你必须在不同区域改变它地电气特性才能制造二极管、电阻器和晶体管。通过定义想要改变的地方，然后只改变这个区域，然后定义想要改变的另一个区域并进行改变，依此类推。这可以重复十到二十次。定义过程称为“掩蔽”，硅改变过程称为“扩散”。所有这些都是在晶圆制造区完成的，1971 年的晶圆是一个圆形、薄的 3 英寸硅盘。在晶圆制造区，你会穿着特殊的衣服来保护晶圆不被你伤害，而不是你被晶圆伤害。必须将污染水平保持在非常低的水平才能使电路正常工作。