生成可设计的蛋白质骨架已成为机器学习辅助方法的组成部分。与序列设计和结构预测器的过滤一起,它形成了计算蛋白设计管道的骨干。然而,当前的蛋白质结构发生器面临着大蛋白的重要局限性,需要在模型训练期间看不见的蛋白质设计任务进行再培训。为了解决第一个问题,我们介绍了Salad,这是一个蛋白质骨架产生的S-Al l- A tom a tom denoising模型。我们的模型在匹配或提高可设计性和多样性的同时,我们的模型要比最先进的速度要快,并为高达1,000个氨基酸的蛋白质长度生成可设计的结构。为了解决第二个问题,我们将沙拉与结构编辑相结合,这是扩展蛋白质denoising模型无法看见任务的能力的策略。我们将方法应用于各种蛋白质设计任务,从基序旧到多态蛋白质设计,证明了沙拉和结构编辑的功能。
本文报告了第二个清晰性词典挑战(CPC2)的设计和结果,以预测听力障碍的人听到的助听器处理信号的清晰度。挑战旨在促进新方法,以估算可用于未来助听器算法开发的助听器信号的清晰度。它在许多关键方向上扩展了较早的一轮(CPC1,2022),包括来自新的语音清晰度聆听的较大数据集,测试材料的可变性更大,以及一个需要预测系统才能推广到不看见的Al-Gorithms和听众的设计。本文提供了有关新公开可用的CPC2数据集,CPC2挑战设计和基线系统的完整描述。挑战吸引了9个研究团队的12个系统。审查了系统,其性能是分析的,并提出了结论,参考了自早期CPC1挑战以来所取得的进展。,可以看到基于预训练的大声学模型的无参考,非侵入性系统如何在这种情况下表现良好。
19与观众(观众,读者)是否或在何种程度上同时意识到艺术品的结构元素,例如彩绘表面及其代表性内容,都有与思想哲学和美学哲学有关的广泛讨论。借助理查德·沃尔海姆(Richard Wollheim),穆雷·史密斯(Murray Smith)称这种“双重性”的经验,并认为它是大量艺术品的一部分。参见他的“角色双重性”,《新文学史》 42(2011):277–94。要进行仔细的讨论,包括对综合索赔的一些解散,请参见Bence Nanay,“代表性观看是否需要双重性?',《英国美学杂志》 45(2005):248–57。关于经验的“双重性”的辩论表明,对艺术品接收的心理结构的全面了解比我们对通过角色的眼睛看见的内部焦点的描述还可以提供更多的辩论。我们的目的是采取一些步骤来解释内部焦点,从而有助于大局。感谢一位匿名审稿人提醒我们对“双重性”的讨论以及上述想象力和妄想之间的区别。
2。Wu,Y.-T。; Kumbhar,S。; Tsai,R.-F。; YANG,Y.-C。; Zeng,W.-Q.; W.-C。Hsu; Chiang,Y.-W。;杨,t。;* lu,i-c。;*王,Y.-H。* acs org。inorg。au,2024,4,306。“操纵增强电化学水氧化的速率和过电势:含有非处以生成双(Benzimidazole)吡唑啉配体的钴催化剂的机械见解”3。3。Lee,Z.-H。; Lin,P。C。; Yang,T。* J. Chin。 化学。 Soc。 2023,70(5),1095。 “配体的逆设计使用由数据驱动的配体强度度量半监督的深生成模型” 4. HSU,W.-C。; Zeng,W.-Q. ; lu,I.-C。* Yang,t。;* Wang,Y.-H。* Chemsuschem。 2022,E202201。 “用于均匀水氧化的双核钴络合物:通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。 Yang,T。;* Berry,J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018,14,3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物:复杂分子系统上的启用和加速频率计算”(CO)首次撰写的出版物6。 Taylor,M。G。; ⊥Yang,t。; lin,s。; ⊥nandy,a。;珍妮特(J. P.) Duan,C。; Kulik,H。 J. * J. Phys。 化学。 A,2020,124,3286。 “看见是相信的:来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”,这些作者同样贡献了7。 黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017,139,17376。 am。Lee,Z.-H。; Lin,P。C。; Yang,T。* J. Chin。化学。Soc。2023,70(5),1095。“配体的逆设计使用由数据驱动的配体强度度量半监督的深生成模型” 4.HSU,W.-C。; Zeng,W.-Q. ; lu,I.-C。* Yang,t。;* Wang,Y.-H。* Chemsuschem。 2022,E202201。 “用于均匀水氧化的双核钴络合物:通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。 Yang,T。;* Berry,J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018,14,3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物:复杂分子系统上的启用和加速频率计算”(CO)首次撰写的出版物6。 Taylor,M。G。; ⊥Yang,t。; lin,s。; ⊥nandy,a。;珍妮特(J. P.) Duan,C。; Kulik,H。 J. * J. Phys。 化学。 A,2020,124,3286。 “看见是相信的:来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”,这些作者同样贡献了7。 黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017,139,17376。 am。HSU,W.-C。; Zeng,W.-Q.; lu,I.-C。* Yang,t。;* Wang,Y.-H。* Chemsuschem。2022,E202201。 “用于均匀水氧化的双核钴络合物:通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。 Yang,T。;* Berry,J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018,14,3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物:复杂分子系统上的启用和加速频率计算”(CO)首次撰写的出版物6。 Taylor,M。G。; ⊥Yang,t。; lin,s。; ⊥nandy,a。;珍妮特(J. P.) Duan,C。; Kulik,H。 J. * J. Phys。 化学。 A,2020,124,3286。 “看见是相信的:来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”,这些作者同样贡献了7。 黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017,139,17376。 am。2022,E202201。“用于均匀水氧化的双核钴络合物:通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。Yang,T。;* Berry,J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018,14,3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物:复杂分子系统上的启用和加速频率计算”(CO)首次撰写的出版物6。 Taylor,M。G。; ⊥Yang,t。; lin,s。; ⊥nandy,a。;珍妮特(J. P.) Duan,C。; Kulik,H。 J. * J. Phys。 化学。 A,2020,124,3286。 “看见是相信的:来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”,这些作者同样贡献了7。 黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017,139,17376。 am。Yang,T。;* Berry,J。F.* J. Chem。理论计算。2018,14,3459。“计算网格上的数值核第二个衍生物:复杂分子系统上的启用和加速频率计算”(CO)首次撰写的出版物6。Taylor,M。G。; ⊥Yang,t。; lin,s。; ⊥nandy,a。;珍妮特(J. P.) Duan,C。; Kulik,H。 J. * J. Phys。 化学。 A,2020,124,3286。 “看见是相信的:来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”,这些作者同样贡献了7。 黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017,139,17376。 am。Taylor,M。G。; ⊥Yang,t。; lin,s。; ⊥nandy,a。;珍妮特(J. P.) Duan,C。; Kulik,H。J.* J. Phys。化学。A,2020,124,3286。“看见是相信的:来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”,这些作者同样贡献了7。黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017,139,17376。 am。黄,M。; ⊥Yang,t。; paretsky,J。; Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J.am。化学。Soc。2017,139,17376。am。“反转空间效应:使用'有吸引力的'非共价相互作用来直接催化硝基转移”⊥这些作者同样贡献了8。Dolan,N。S。; ⊥Scamp,R。J。; ⊥Yang,t。; ⊥Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J. 化学。 Soc。 2016,138,14658。 “催化剂控制的,可调节的,化学选择性银催化的分子间硝基转移:实验和计算研究”⊥这些作者同样贡献了9。 Yang,T。; Quesne,M。G。; Neu,H。M。; Cantu,F。G。; Goldberg,D。p。;* De Visser,S。P.* J. am。 化学。 Soc。 2016,138,12375。 “ Mn(V) - 氧化物种中的单线与三重反应性:针对实验证据的理论预测” 10。 varela-álvarez,a。; ⊥Yang,t。; ⊥詹宁斯(H。) K. P. Kornecki; Macmillan,S.N。;兰开斯特(K. M。); Mack,J。 B. C。;Dolan,N。S。; ⊥Scamp,R。J。; ⊥Yang,t。; ⊥Berry,J.F。;* Schomaker,J。M.* J.化学。Soc。2016,138,14658。“催化剂控制的,可调节的,化学选择性银催化的分子间硝基转移:实验和计算研究”⊥这些作者同样贡献了9。Yang,T。; Quesne,M。G。; Neu,H。M。; Cantu,F。G。; Goldberg,D。p。;* De Visser,S。P.* J. am。 化学。 Soc。 2016,138,12375。 “ Mn(V) - 氧化物种中的单线与三重反应性:针对实验证据的理论预测” 10。 varela-álvarez,a。; ⊥Yang,t。; ⊥詹宁斯(H。) K. P. Kornecki; Macmillan,S.N。;兰开斯特(K. M。); Mack,J。 B. C。;Yang,T。; Quesne,M。G。; Neu,H。M。; Cantu,F。G。; Goldberg,D。p。;* De Visser,S。P.* J.am。化学。Soc。2016,138,12375。“ Mn(V) - 氧化物种中的单线与三重反应性:针对实验证据的理论预测” 10。varela-álvarez,a。; ⊥Yang,t。; ⊥詹宁斯(H。) K. P. Kornecki; Macmillan,S.N。;兰开斯特(K. M。); Mack,J。B. C。;B. C。;
活动理论作为将 UAS 集成到 NAS 的框架:在无塔台机场附近进行 UAS 作业期间机组人员活动的实地研究 Igor Dolgov、Edin Sabic、Bryan L. White 新墨西哥州立大学心理学系 活动理论框架被用于研究将无人机系统 (UAS) 集成到国家空域系统的紧迫问题。如 FAA 的 UAS 运行批准政策通知中所述,UAS 飞行员和/或机组人员共同负责成功执行看见和避让任务。为了描述如何在实践中实现这一点,在长航时 UAS 飞行测试的三个阶段收集了视觉观察员和其他 UAS 机组人员的实地记录:起飞、飞行中和着陆。使用了四个独立的无线电通信频道,飞行员的工作量以三种方式减轻:起飞和着陆飞行动态由外部飞行员负责,观察和避让任务由视觉观察员负责,部分通信由任务指挥官负责。视觉观察员依靠视觉感知、通信和团队协调技能的结合,协助飞行员和任务指挥官在 UAS 操作期间有效完成观察和避让任务。简介
今天的读物 第一篇读物:耶路撒冷,兴起发光,因为你的光已经来到,主的荣耀已经照耀你。 (以赛亚书 60:1) 诗篇:主啊,愿万民都敬拜你。 (诗篇 71)第二篇阅读:这个奥秘是通过启示向我揭示的,它以前从未向人类透露过,但现在已通过圣灵向他的圣使徒和先知揭示:也就是说,通过福音,外邦人也是与他一起继承同一遗产的继承人,同一个身体的成员,以及耶稣基督的同一个承诺的参与者。 (弗 3:5-6) 福音:“新生的犹太人之王在哪里?因为我们看见他的星在升起,所以特来拜他。” (太 2:2) 1 月 5 日当周读经 星期一:若一 3:22—4:6/诗篇 2:7 - 8, 10 - 12/太 4:12 - 17, 23 - 25 星期二:若一 4:7 - 10/诗篇 71:1 - 2, 3 - 4, 7 - 8/可 6:34 - 44 星期三:若一 4:11 - 18/诗篇 71:1 - 2, 10, 12 - 13/可 6:45 - 52 星期四:若一 4:19—5:4/诗篇 71:1 - 2, 14 和 15, 17/路 4:14 - 22星期五:若一书 5、5 - 13/诗篇 147、12 - 13、14 - 15、19 - 20/路加福音 5、12 - 16 星期六:若一书 5、14 - 21/诗篇 149、1 - 2、3 - 4、5 和 6 和 9/若一书 3、22 - 30
固态光源比常规源更容易容易出现更大的时间光调制(TLM)。tlm的可见性取决于波形,频率,调制深度和占空比,并且受观察者的敏感性的影响。tlm可以远远超过临界闪烁融合频率(CFF)。这个人类受试者实验探索了在74 TLM波形下的靶向任务的频道阵列效应与幻影阵列效应的可见性。结果显示,频镜的可见性峰在90至120 Hz之间,而幻影阵列可见性峰在500至1,000 Hz之间。在6,000 Hz的敏感参与者中可以看到幻影阵列。在矩形和正弦TLM,较高的调制以及占空比的周期为10%或30%和50%时,这两种效应更为可见。使用Leiden视觉灵敏度量表进行区分的高灵敏参与者将TLM波形评为更明显,尤其是那些本质上难以看见的tlm波形。这项工作奠定了幻影阵列效应指标的基础,并指导驱动器和调光设计师迈向电子电路,以最大程度地减少LED产品中TLM的可见性。
虽然现在仍是圣诞季(直到 1 月 6 日主显节,贤士们抵达伯利恒),但我们已经庆祝了基督的到来,点燃了基督蜡烛,我们都举起蜡烛,在平安夜唱着平安夜,让圣殿充满光芒和爱。没有比这神圣的时刻更好的了!当然,现在是 2025 年新年。展望未来,特别值得注意的是,1 月份我们将与我们的设施总监 Sandy Poore 一起庆祝她 43 年后退休。请计划参加 1 月 11 日星期六下午 2 点为她举行的招待会(见封底)。谢谢你,Sandy!其次,感谢所有为 2025 年做出财务承诺的人,对于那些尚未承诺的人,我们鼓励您今天就这样做。我们的慷慨活动进展顺利,相信我们将实现 170 万美元和 280 项承诺的目标。(见第 5 页)。本期《外展》杂志的封面上有出自《希伯来书》的优美书法,就像《圣约翰圣经》中写的那样:“信是对所盼望之事的保证,是对尚未看见之事的确据。”(希伯来书 11:1)因此,在这新的一年即将到来之际,我们怀着感激之情回顾过去的一切,并满怀希望和信念展望未来,只要我们一起走在耶稣的道路上,一切都会好起来。
来自扩散模型的大量合成视频对信息安全性和真实性构成威胁,从而导致对生成的内容检测的需求不断增长。但是,现有的视频级检测算法主要集中于检测面部伪造,并且通常无法识别具有各种语义范围的扩散生成的内容。为了推进视频取证领域,我们提出了一种创新算法,称为多模式检测(MM-DET),用于检测扩散生成的视频。mm-det利用了大型多模式模型(LMM)的深刻感知和全面能力,通过从LMM的多模式空间中产生多模式伪造表示(MMFR),从而增强了其检测到其不看见的伪造内容的能力。此外,MM-DET还利用了一个内在的框架注意(IAFA)机制来在时空结构域中进行特征增强。动态融合策略有助于改善融合的伪造代表。此外,我们在广泛的伪造视频中构建了一个称为扩散视频取证(DVF)的综合扩散视频数据集。mm-det在DVF中实现了最先进的性能,证明了我们的算法的有效性。源代码和DVF均可在链接中获得。
在安全性应用程序中,机器学习模型应在最坏情况下的分配变化下概括,也就是说,具有较小的强大风险。基于不变性的算法可以证明,当训练分布足够异质以识别强大风险时,可以利用对轮班的结构假设。但是,在实践中,这种可识别性条件很少满足 - 到目前为止,这种情况在理论文献中尚未得到充实。在本文中,我们旨在填补空白,并建议在仅部分可识别鲁棒的风险时研究更通用的环境。尤其是我们引入了最坏的稳健风险,作为一种鲁棒性的新度量,无论可识别性如何,它总是定义明确的。其最小值对应于算法独立的(种群)最小值的数量,该数量可在部分可识别性下测量最佳可实现的鲁棒性。虽然可以更广泛地定义这些概念,但在本文中,我们将其介绍并明确地得出了线性模型以实现介绍的具体性。首先,我们表明在部分可识别的情况下,现有的鲁棒性方法是次优的。然后,我们评估了这些方法和(经验性的)最差案例鲁棒风险在现实世界基因表达数据上的鲁棒风险,并找到类似的趋势:随着未看见环境的数据的增加,现有鲁棒性方法的测试误差越来越高,而对部分识别性的识别则可以更好地普遍性化。