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以 LGR4/5/6 为靶点的 RSPO4 肽体的喜树碱类似物缀合物在结直肠癌临床前模型中的抗肿瘤活性
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 10 月 11 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.10.08.616548 doi：bioRxiv preprint
人为气候变化将加强类似于亚历克斯，尤尼斯和Xynthia的欧洲爆炸性风暴
摘要：春季风暴，尤其是爆炸性的风暴或“天气炸弹”，其加深速度较高，具有重大风险，并且容易受到气候变化的影响。各个风暴可能会显示出对人类驱动的气候变化的复杂且几乎无法检测到的反应，因为大气在区域层面上的混乱性和可变性。因此，必须了解特定风暴的变化，以建立当地的韧性并推进我们对风暴趋势的整体理解。为了应对这一挑战，本研究将风暴与类似的后轨道进行了比较，直到在两次爆炸性风暴的气候中登陆，影响了不同的欧洲地点：Alex（2020年10月），Eunice（2022年1月）和Xynthia（2010年2月）。我们使用来自社区地球系统模型的105个成员的大型集合数据集，版本1（CESM1）。这些类似物在两个时期被鉴定出来：当今的气候（1991 - 2001年）和未来的气候场景，其特征是较高的人为温室气体排放[代表性浓度途径8.5（RCP8.5），2091 - 2101]。我们评估了风暴和强度的发生频率以及气象危害和潜在动态的未来变化。对于所有风暴，我们的分析表明，与爆炸性类似物在未来气候下的土地上的降水和风严重程度增加。这些发现强调了气候变化及其随后在欧洲各个地区的危害所改变的爆炸性风暴的潜在后果，提供了可用于准备和增强适应过程的证据。
大型语言模型在语言使用中是否类似于人类？
尽管视觉模型（VLMS）具有多功能视觉效果（VLMS）的功能，但在现有的VLM框架内仍存在两个实质性挑战：（1）缺乏预读和视觉指导调谐方面的任务多样性，以及（2）注释错误和偏见GPT-4综合教学指导性的指导性数据。这两种挑战都导致了诸如不良的普遍性，幻觉和灾难性遗忘之类的问题。为了应对这些挑战，我们构建了v Ision -f LAN，这是迄今为止最多样化的视觉指导调整数据集，包括187个不同的任务和1,664,261个实例，来自学术数据集，每个任务都伴随着专家写作的指导。此外，我们提出了一个两阶段的指令调整框架，其中首先在V Ision -F LAN上对VLM进行了填充，并在GPT-4合成数据上进一步调整。我们发现这个两阶段的调谐框架显着超过了传统的单阶段视觉教学调音框架，并在广泛的多模式评估基准中实现了最新的效果。最后，我们进行了深入的分析以了解视觉指导的调整，我们的发现表明：（1）GPT-4合成数据并不能基本上增强VLMS的功能，而是模型对模型对人类偏爱格式的响应； （2）最小数量（例如1,000）GPT-4合成数据可以有效地使VLM响应与人类偏爱相一致； （3）视觉指导调整主要帮助大语言模型（LLMS）了解视觉特征。我们的数据集和模型可在https://github.com/vt-nlp/ vision-flan上公开获取。
类似三角洲的配体-3（dll3）/cd3 igg- ...
缩写CD3，分化3群； CRS，细胞因子释放综合征； DLL3，类似三角洲的配体3; DLT，剂量限制毒性； EPNEC，肺外神经内分泌癌； IgG，免疫球蛋白G； LCNEC-L，肺的大细胞神经内分泌癌； MTD，最大耐受剂量； PD-1，程序性细胞死亡蛋白1； PD-L1，程序性细胞死亡配体1; SCLC，小细胞肺癌https://go.boehringer.com/ktm3e
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂与胰高血糖素类似
抽象的目的是通过与胰糖 - 像肽-1受体-1受体激动剂（GLP-1RA）或噻唑诺替二酮（TZD）（TZD）患者的肝对比葡萄糖（如胰糖 - 肽-1受体1抑制剂（SGLT-2I）的肝脏有效性（SGLT-2I）的肝脏有效性。设计这项基于人群的队列研究是使用韩国的全国医疗保健索赔数据库（2014- 2022）进行的。我们包括了启动SGLT-2I或比较药物（GLP-1RA或TZD）的MASLD（≥40岁）的人。主要结果是肝功能不全事件的综合，包括腹水，流血，肝衰竭或肝移植的食管静脉曲张。肝病死亡和全因死亡也被评估为次要结果。COX比例危害模型用于估计为95％CI的HR。1：1之后的倾向评分匹配后，我们包括了22名启动SGLT-2I和GLP-1RA（中位年龄= 57岁，男性60％）的患者，以及191 628例启动SGLT-2I和TZD的患者（中位年龄= 57岁= 57岁，男性为72％）。与GLP-1RA相比，SGLT-2I显示出类似的肝代偿事件风险（HR 0.93，95％CI 0.76至1.14）。与TZD相比，SGLT-2I显示出肝代偿事件的风险降低（HR 0.77，95％CI 0.72至0.82）。与TZD相比，次级分析的结果显示，当通过性别分层时，肝功能不全事件的风险明显降低（男性：HR 0.87（95％CI 0.80-0.94）；女性：HR：HR：HR 0.62（95％CI 0.55-0.69））。在这项全国队列研究中得出的结论是，与TZD相比，SGLT-2I与MASLD患者的肝功能不全事件的风险较低有关，同时证明与GLP-1RA的有效性相似。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
功能性特征 - 类似类似 - ...
摘要：混合基质膜（MMM）是通过使用七个具有广泛渗透率的聚合物矩阵形成的。所有聚合物矩阵都是聚酰亚胺，即：p84，pi-dapoh，pi-daroh，matrimid，pi-habac，pi-dam和pim-1，以增加O 2的渗透性顺序。由三氟乙烯酮和三倍苯烯的组合形成的微孔有机聚合物（TFAP-TRP）的固定（10％）浓度被作为多孔填充剂添加。测量了多种纯气体的材料特性及其分离性能，特别是HE，N 2，O 2，CH 4和CO 2的渗透率。已定量分析了MMM中渗透率的相对增加与基质聚合物膜的相关性之间的相关性。这项研究证明，MMM的渗透性增加与填充物高渗透率的贡献很大程度上联系在一起。添加TFAP-TRP多孔填充剂被证明对低至中等通透性的矩阵特别有益，从而显着增强了矩阵渗透率总体上。根据现有模型，拟合的关系大约是线性的，以预测分散阶段低比例的双相系统中的渗透性。推断允许评估纯微孔有机聚合物的渗透性，该聚合物与该组对不同填充物含量和其他聚合物矩阵所描述的先前值一致。在所有情况下，选择性在渗透率增加的同时保持差异均匀。在所有聚合物矩阵中添加TFAP-TRP导致MMM分离性能的适度改善，主要集中于其渗透率。关键字：气体分离，混合基质膜，渗透率，选择性，双相渗透性的建模，F-FACTOR
预测学习规则产生了概率感官体验的类似皮质的重播
。cc-by 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授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年7月29日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.02.17.528958 doi：Biorxiv Preprint
AI4Tech：X-AI启用X-Tech，具有类似人类，生成，分散的，人形和metavorse ai
摘要x-ai时代的特征是智力人类，自然，社会和人工（AI）的各种形式形式的协同作用。它代表了综合AI范式的生态系统，以及深度学习，大语言模型和生成AI应用的浮游生气的发展。x-ai对基本AI问题的辩论重新点燃：什么是AI？什么构成机器智能？在人工通用智能和类似人类的新时代，AI与业务和技术融为一体时有什么意义？本文旨在激发有关AI会议技术新时代的批判性思维，辩论和讨论，并通过X-AI启用X-Tech来塑造AI4Tech。我们探索X-AI和X-Tech的生态系统以及一般和领域的特殊AI4Tech领域。X-AI使X-Tech能够培养智能业务和智能技术的新时代。传统，人类般的，生成的，分散的，人形和元AI之间的协同作用解锁了克服先前的局限性，不可能，未知数以及对AI和技术的梦想的潜力。