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细菌素和噬菌体作为食品安全应用的双重生物学家
定义：需要开发用于控制粮食生产过程中病原微生物和预防变质的新技术，以减少或替代化学防腐剂。这是由于趋势是，由于许多健康问题，消费者越来越多地质疑化学防腐剂的使用。由于这个问题，细菌素和噬菌体越来越被视为安全的天然防腐剂，在粮食生产和保存过程中具有各种应用的历史悠久。此MinireView考虑了这两种抗微生物的应用，突出了它们的作用方式，列出了它们的优势，并在必要时列出了它们的局限性。它还报告了单独或在不同食品基质中使用噬菌体和细菌素的最新进展。这些抗微生物在生物保存领域提供的激励措施和有效性被考虑用于在食品生产和保存过程中的未来应用。
混乱台球中的能量扩散和细息...
我们研究台球中粒子的能量动力学，但要经过快速周期性驱动。在大型驾驶频率ω的态度中，我们发现粒子的能量会不同地演变，这表明粒子的能量分布η（e，t）满足了fokker-planck方程。我们计算与该方程相关的能量吸收率和分解速率，发现这些速率与大ω成正比与ω -2成正比。我们的分析提出了三个阶段的能量演化阶段：在短时标准上的细头，然后根据fokker-planck方程来缓慢吸收能量，并最严重地分解了对大能量和高粒子速度的快速驾驶假设的分解。我们还提供了快速驱动台球粒子演化的数值模拟，这证实了我们的理论结果。
CU 芯柱可实现细间距和高频...
引言 产业界要求器件薄、轻、短、小、性能高，细间距、高密度封装成为必然手段。然而，为了完全实现产业化，许多特性还有待改进，如散热、导电性、热导率、尺寸精度等。此外，在3D封装组装结构中，特别是像堆叠封装（PoP），焊料凸块可能会因为顶部封装的重量而坍塌。几年前，产业界引入了铜芯焊球来改善这些问题。顾名思义，铜芯焊球以球形铜为芯，在中心镀镍和焊料[1]-[2]。镀镍可有效防止锡和铜之间的扩散。铜芯焊球本身具有优异的导电特性和间隙高度优点，可以控制和保持一致的空间，防止封装之间的凸块坍塌。除此之外，Cu还有三大物理特性：高熔点（1083℃）、高电导率、高热导率。
红细胞 omega-3 指数、环境细颗粒物暴露、......
结果 调整潜在混杂因素后，RBC LCn3PUFA 水平较高的参与者的白质和海马体积明显较大。omega-3 指数每增加四分位距 (2.02%)，白质平均体积就会增加 5.03 cm3 (p < 0.01)，海马平均体积就会增加 0.08 cm3 (p = 0.03)。与 RBC 二十二碳六烯酸和二十碳五烯酸水平的关联相似。较高的 LCn3PUFA 减弱了 PM 2.5 暴露与整个大脑和多模态关联区域（额叶、顶叶和颞叶；交互作用的所有 p 值 < 0.05）白质体积之间的负关联，而与其他大脑区域的关联没有改变。在 LCn3PUFA 和非油炸鱼的饮食摄入量方面发现了一致的结果。
可证明的人工智能生成文本鲁棒水印
随着人工智能生成的文本越来越像人类书写的内容，检测机器生成文本的能力变得至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了 GPTWatermark，这是一种强大而高质量的解决方案，旨在确定一段文本是否源自特定模型。我们的方法扩展了现有的水印策略，并采用固定组设计来增强对编辑和释义攻击的鲁棒性。我们表明，我们的带水印的语言模型在生成质量、检测正确性和针对规避攻击的安全性方面享有强有力的可证明保证。在各种大型语言模型 (LLM) 和不同数据集上的实验结果表明，我们的方法实现了卓越的检测准确率和可比的复杂度生成质量，从而促进了 LLM 的负责任使用。代码可在 https://github. com/XuandongZhao/GPTWatermark 获得。
一种鲁棒的隔离自动语音识别系统...
人类和机器都使用语音识别系统。各种研究人员已经开发了许多语音识别系统。例如语音识别、说话人验证和说话人识别。语音识别系统的基本阶段是预处理、特征提取、特征选择和分类。已经进行了大量工作来改进所有这些阶段以获得准确和更好的结果。本文主要关注在语音识别系统中添加机器学习。本文介绍了 ASR 的架构，有助于了解语音识别系统的基本阶段。然后重点介绍了机器学习在 ASR 中的应用。本文的一部分还介绍了各种研究人员使用支持向量机和人工神经网络所做的工作。除了这篇评论外，还介绍了使用 SVM、ELM、ANN、朴素贝叶斯和 kNN 分类器所做的工作。模拟结果表明，使用 ELM 分类器可实现最佳准确度。本文的最后一部分介绍了使用所提出的方法获得的结果，其中使用了 SVM、带有 Cuckoo 搜索算法的 ANN 和带有反向传播分类器的 ANN。重点还在于改进预处理和特征提取过程。
鲁棒量子计算的自动生成与训练...
摘要 — 我们提出了一种新的混合系统，使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发分类器。我们定义了一个动态适应度函数，以获得最小的电路和对看不见的数据的最高准确度，确保所提出的技术具有通用性和鲁棒性。我们通过惩罚它们的出现来最小化生成的电路在纠缠门数量方面的复杂性。我们使用两种降维方法来减小图像的大小：主成分分析 (PCA)，它在个体中编码以进行优化，以及一个小型卷积自动编码器 (CAE)。将这两种方法相互比较并与经典的非线性方法进行比较，以了解它们的行为并确保分类能力归因于量子电路而不是用于降维的预处理技术。