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简单的正则化神经网络中会出现突然和自发的策略转换
1 马克斯普朗克研究组 NeuroCode，马克斯普朗克人类发展研究所，柏林，德国；2 马克斯普朗克 UCL 计算精神病学和老龄化研究中心，柏林，德国；3 汉堡大学心理学研究所，汉堡，德国；4 高等师范学院物理实验室，法国国家科学研究院，ENS，PSL 大学，索邦大学，巴黎西岱大学，法国巴黎；5 牛津大学实验心理学系，牛津，英国；6 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，英国；7 伯明翰大学人类大脑健康中心，伯明翰，英国；8 伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部，伦敦，英国；9 伦敦大学学院 Sainsbury Wellcome 中心，伦敦，英国；10 CIFAR Azrieli Global加拿大多伦多 CIFAR 学者
无需组装：DNA序列的更强，更简单的发布标准的时间
每个科学纪律都制定了出版标准，旨在帮助研究人员简洁地传达支持他们结论的证据，并允许其他人在工作基础上建立。例如，要发布新化合物的第一份报告，合成化学必须提供NMR和质谱，因为有广泛的共识，即这些分析技术必须表明根据预期制备了化合物。同样，当开发新软件时，几乎需要普遍要求在出版物上提供源代码，以便其他人可以检查其功能并重复使用它。在2011年，建议应报告完整的DNA序列以支持合成生物学出版物[1]。今天，生物工程和生命科学的其他领域仍然遭受令人困惑，不一致和发布DNA序列的足够标准。在研究期间开发的质粒和基因组的序列有时根本不作为出版物的一部分，或者仅以指示形式以如何组装它们而不是最终序列的形式。这类似于计算机科学纸，省略了其代码或描述如何通过在其他论文中复制代码来重建代码。如果生物学家正在重新编程，为什么他们不期望发布其源代码？通过复制和粘贴一部分现有DNA序列来构建工程DNA时的一些实践，并且它很昂贵，困难甚至无法检查结果。然而，测序技术现已改善，以至于确定质粒甚至基因组的整个核苷酸序列变得廉价且易于访问。在2023年，对整个质粒进行测序的费用为15美元，并且测序细菌基因组的成本为100美元，这些价格可能会下降。与compoter代码不同，DNA可以突变，当酶或细胞复制时会积累其顺序变化。这种意外进化的可能性使得验证研究中使用的DNA序列即使不是新构建也是特别重要的。
通过简单的干预措施缓解单户住宅中空气污染物的扩散
摘要：从历史上看，减少室内环境中呼吸道病毒的气溶胶传播对于控制流感病毒和普通感冒鼻病毒非常重要。目前与 SARS-CoV-2 相关的公共卫生紧急情况使这一主题至关重要。尚待测试的是为疑似/确诊病人或需要隔离的敏感人群创建隔离区 (IZ) 的简单干预措施的潜在有效性。现有住宅的目的是找到一种减轻空气污染物暴露的实用方法。在研究中，在有人居住的单户住宅中创建 IZ 时，测试了四种简单的策略。测试配置为：(1) IZ 窗户关闭，IZ 浴室排气通风机关闭，(2) IZ 窗户关闭，IZ 排气机打开，(3) IZ 窗户打开，IZ 排气机关闭，(4) IZ 窗户打开，IZ 排气机打开。香火产生的细颗粒物 (PM 2.5) 被用作病毒传播的标记。通过测量 PM 2.5 从 IZ 转移到房屋的主要区域 (MZ)，我们能够确定四种遏制策略的相对有效性。总的来说，来自压差（跨区域）和 PM 2.5 测量的数据表明，最佳遏制策略是通过持续运行浴室排气机同时保持 IZ 中的窗户关闭（配置 2）来实现的。由于风速和风向的变化，使用开窗干预的可靠性较低，导致 IZ 相对于 MZ 的压差不可预测且有时有害。我们的研究结果强烈表明，简单的 IZ 排气通风策略有可能减轻 SARS-CoV-2 等污染物通过空气传播的风险。
用于分析流体流动中颗粒行为的更简单的粗颗粒模型的开发
摘要：为减少计算量，本文提出了一种新的、更简单的粗粒模型 (SCG)，利用离散元法 (DEM) 分析稀薄系统中流体流动下的颗粒行为。在 SCG 模型中，粗粒 (CG) 颗粒以与现有粗粒模型相同的方式从原始颗粒中放大；但是，建模概念与其他模型不同。SCG 模型侧重于流体阻力引起的加速度，CG 颗粒的加速度与原始颗粒的加速度一致。因此，该模型仅施加以下简单规则：颗粒密度与颗粒直径平方的乘积为常数。因此，该模型具有可在 DEM 模拟中轻松实现的功能，以理解建模的物理现象。通过比较均匀和涡流场中 CG 颗粒和原始颗粒的行为来验证该模型。此外，通过在分类器中表示粒子行为，确认了 SCG 模型在模拟真实稀释系统中的可用性。因此，使用 SCG 模型可以更简单地分析稀释粒子浓度系统中的粒子行为。
用于Terahertz辐射屏蔽的硝酸硼纳米片的负担得起而简单的合成
图4A描绘了具有不同BNNS分数的质量化的BNNS@环氧复合板。在用BNN掺杂之前，环氧树脂板看起来是黄色和透明的。然而，掺杂后，颜色变为白色，随着BNNS浓度的增加，板的透明度会降低。也可以推断出BNN均匀分散在整个环氧树脂中，从而导致均匀的复合材料。图4B说明了用于评估BNN@Epoxy复合板的Terahertz辐射屏蔽有效性的实验设置。实验设置由Terasense源组成，该源以100 GHz的频率发出连续波，其输出功率为80 MW，光电传输天线和THZ-B检测器（Gentec-EO）。这些组件由LabView Software（Gentec-eo）无缝协调，以从源头获得有效的数据采集和处理。值得注意的是，发射的辐射通过由BNNS@环氧复合板制成的衰减器，精心设计，以满足实验的特定要求。
一种简单的背景增强方法，用于使用扩散模型的对象检测
摘要。在计算机视觉中，众所周知，缺乏数据会损害模型性能。在这项研究中，我们应对加强数据集多样性问题的挑战，以使各种下游任务（例如对象检测和实例segmentation）受益。我们通过利用生成模型中的进步，特别是文本对图像合成技术（如稳定扩散）提出了一种简单而有效的数据增强方法。我们的方法着重于标记的真实图像的变化，利用生成对象和背景增强通过indpainting来增强现有的培训数据，而无需其他注释。我们发现，尤其是背景增强，显着提高了模型的鲁棒性和泛化能力。我们还调查了如何提示和掩盖以确保生成的内容符合现有注释。通过对可可数据集的全面评估和其他几个关键对象检测基准测试，我们的增强技术的功效得到了验证，这表明在不同情况下，模型性能没有提高。这种方法为数据集启用的挑战提供了有希望的解决方案，这有助于开发更准确，更健壮的计算机视觉模型。
一个简单的精制DNA最小化操作员启用了两个快速计算
动机：最小化概念是序列草图的数据结构。标准规范最小化器通过根据预定义的选择方案同时比较窗口中的前向和反向k -mers从给定的DNA序列中选择K -MER的子集。它通过序列分析（例如读取映射和组装）广泛使用。k -mer密度，k- mer重复性（例如k -mer偏差）和计算效率是最小化选择方案的三个关键测量值。尽管最小化变体之间存在权衡。通用，有效和高效始终是高性能最小化算法的要求。结果：我们提出了一个简单的最小化操作员，作为标准规范最小化器的改进。只需要几个操作即可计算。但是，它可以提高K -Mer重复性，尤其是对于词典秩序。它适用于总订单的其他选择方案（例如随机订单）。它在计算上是有效的，密度接近标准最小化器的密度。精制的最小化器可能会受益于高性能应用程序，例如binning和读取映射。可用性和实施：本工作中基准的源代码可在GitHub存储库中获得https://github.com/xp3i4/mini_benchmark联系人联系：
实现现实 更智能、更快速、更简单的方法来构建... - Orbital
注意：虽然本书的重点是构建 Web 应用程序，但其中许多想法也适用于非软件活动。这里提出的关于小团队、快速原型设计、预期迭代等建议可以作为指导，无论您是创业、写书、设计网站、录制专辑还是从事其他各种工作。一旦你开始在生活的某个领域实现现实，你就会发现这些概念如何应用于广泛的活动。
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。我们的资产表明，术语模型学到的生物学尚不允许推断训练数据的特定实验条件超出特定的实验条件，而对相反的最新主张可能还为时过早。