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神经多样性主体间性
自闭症患者在神经学上存在差异，但研究自闭症社交性的方法往往假设神经典型对社交的定义。比较设计通常会导致自闭症行为被解释为与神经典型基准的缺陷，而不是差异（Kapp 等人，2013 年）。同样，民族志研究主要关注自闭症与神经典型之间的互动，这种互动发生在神经典型规范和期望的文化背景下（Heasman 和 Gillespie，2017 年；Kremer-Sadlik，2004 年；Ochs，2015 年）。因此，在理解自闭症患者如何在传统规范之外相互建立社会关系方面存在方法论和经验上的差距，这一点很重要，因为自闭症患者报告称，正是由于缺乏社交礼仪，他们更容易与其他自闭症患者建立关系（Chown，2014；Dekker，1999）。我们调查了一家支持年轻自闭症成年人的慈善机构的 30 名成员之间的互动，以确定
兄弟姐妹间 BBS1 的临床变异性
背景 Bardet-Biedl 综合征 (BBS) 是一种具有多效性的常染色体隐性纤毛病，表现为由多个基因变异导致的一系列异常。虽然这种综合征的发病率因地区而异，但它很罕见，在北美和欧洲，每 120,000 到 160,000 人中就有 1 人患有该病。1 到目前为止，已确定 26 个基因是 BBS 的病因，其中最常见的是 BBS1 变异，随着基因检测的进步，更多的基因被发现。2 BBS 表现出明显的表型变异，临床表现包括轴后多指畸形、肥胖、视网膜营养不良、肾功能障碍、发育迟缓、认知障碍、学习障碍和性腺功能低下。 2 3 具体来说，患有 BBS1 变异的患者通常表现为夜盲症、远视散光、上睑下垂或轻度眼睑痉挛、多指足、第五指弯曲、头痛史和不同程度的饮食反应性肥胖。 4 这种综合征在生命的最初十年进展缓慢，但到第二十年和第三个十年时会显著恶化。这一点，再加上其多变的表型表现，给诊断带来了巨大挑战，通常导致患者在童年晚期或成年早期才被诊断出来。 3 因此，加深对 BBS 家庭间和家庭内表型变异的了解至关重要，因为早期诊断可以使患者更及时地获得必要的支持服务和医疗保健，从而改善健康结果。因此，我们旨在强调由 BBS1 变异引起的 BBS 家庭内表型变异，就像在两个兄弟姐妹身上看到的那样。
实空间量子场的纠缠
我们引入了一种新方法，可以分析确定两个不同空间位置的量子场配置之间的纠缠熵（和相关量），量子场要么是自由的，要么与经典源相互作用。我们展示了如何用二分连续高斯系统描述这种设置。这使我们能够仅根据场的傅里叶空间功率谱推导出纠缠熵、互信息和量子不和谐的明确和精确公式。这与以前的研究形成了鲜明对比，以前的研究主要依赖于数值考虑。为了说明这一点，我们将我们的形式化应用于平坦空间中的无质量场，其中导出的精确表达式仅涉及场粗粒度区域的大小与这些区域之间的距离之比。特别是，我们恢复了一个众所周知的事实，即互信息在远距离处以该比率的四次方衰减，正如之前在数值研究中观察到的那样。我们的方法导致了这个结果的第一次分析推导，以及一个也适用于任意距离的精确公式。最后，我们确定了量子不和谐并发现它完全消失了（除非在涂抹球体上进行粗粒化，在这种情况下它遵循与互信息相同的远距离抑制）。
演示 BrainScaleS-2 芯片间脉冲......
拓扑，具有良好的扩展特性。消息在网络中的路由由 Tourmalet 芯片完成，并基于 16 位目标节点地址。BSS-2 作为一种混合信号神经形态计算系统，建立在 HICANN-X (HX) 芯片之上，该芯片具有 512 个自适应指数积分和激发 (AdEx) 神经元电路和 512 × 256 = 131 072 个突触 [7]。通过组合神经元电路，每个神经元最多可配置 16 k 个突触输入。实现具有这种神经元的大型网络需要多芯片系统。[1, 3, 10, 12] 最近，BSS-2 系统开发进展到多芯片系统，具有 46 个 HX 芯片，每个芯片通过 8 个 1 Gbit s −1 串行链路连接到 Kintex 7 FPGA。这些系统利用 BSS-1 晶圆模块基础设施，通过将许多芯片放置在与 BSS-1 晶圆完全相同尺寸和引脚配置的大型 PCB 上来模拟全晶圆级实现[13, 15]。我们认为 [16] 中描述的拓扑对于在带宽和网络直径方面互连晶圆模块上的多个 FPGA 是最佳的。图 1 显示了用于测试 BSS-2 EXTOLL 网络的当前实验室设置[7, 14]。它通过连接到 FPGA 的 MGT 端口的 USB 3.0 插头物理连接到 EXTOLL 网络。此外，它仍然连接到以太网网络以用于 FPGA 位文件闪存。该设置包含四个 FPGA 和两个芯片。
计算和国家间传输的共享...
4.12如果任何DIC未能根据规定的时间范围内提交数据，则IA/ RLDC应通过从其他替代来源获取此类信息来准备基本网络。替代来源可以是NLDC SCADA/ SEM数据/最新更新的基本案例/最新的TTC-ATC基本案例，适用于相应的计费期。4.13如果缺少网络数据的一部分，则根据可用的数据和/或引用Power System研究中发布的标准，例如CEA传输计划标准。4.14 RLDCs shall furnish the prepared basic network to IA in order to further prepare all India basic network for computation of ISTS charges and losses for each billing period by 12 th day of each month following the billing period 4.15 IA shall prepare the all India basic network and shall be made available to all DICs on 15 th day of each month following the billing period for review and comment, if any, for 2 days, in order to finalize the all India basic network to be used for the计算期的计算。
练习册 - 1 第十类 人工智能...
(i) 断言 (A)：人工智能中的监督学习使用标记数据进行训练。推理 (R)：无监督学习需要未标记的数据并识别其中的模式。(a) A 和 R 均为真，且 R 是 A 的正确解释。(b) A 和 R 均为真，但 R 不是 A 的正确解释。(c) A 为真但 R 为假。(d) A 为假但 R 为真。
COMP596 类脑人工智能
编程作业如上所述，将有两个编程作业，第一个将于 1 月 13 日那一周发布，第二个将于 2 月 24 日那一周发布。对于这两个作业，你将收到一个 Python 代码主干，你将使用它来构建模型。第一个作业将让你编写一个玻尔兹曼机来建模手写数字图像。第二个作业将让你编写一个演员评论家网络来完成空间导航任务。对于这两个作业，你将不被允许使用提供自动求导功能的现代机器学习库。你将用老办法来做！在这两项作业中，都会有几个问题需要回答，还有一些额外的任务需要研究生完成。
基于类别的药物发现方法
ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白是一个庞大的、系统发育保守的基因家族，具有广泛的生理和病理相关性。目前，囊性纤维化跨膜传导调节器 (CFTR) 是唯一被批准药物靶向的 ABC 转运蛋白。这些针对 CFTR 的药物化合物可以直接解决驱动 CF 的潜在遗传缺陷，并重建氯离子转运，从而显著改善肺功能。对这些变革性 CF 疗法的分子作用机制 (MoA) 的深入了解表明 ABC 家族作为治疗靶点的潜力更大，为开发用于治疗人类疾病的新型一流药物打开了大门。在 Rectify，我们已经建立了一种基于类别的药物发现方法，利用对 ABC 转运蛋白超家族的了解来推动新型类药物分子的鉴定。在这里，我们描述了我们的发现平台的组件，并说明了如何应用这些组件来识别正功能调节剂 (PFM) 并确定 ABC-T 蛋白质组中关键靶标的药物可行性。这些支持性发现工具包括一个定制合成的专有化合物库 (RectifyER)，该库是根据先前显示可增强 ABC 转运蛋白表达、运输和运输功能的化学基序设计的。RectifyER 库以及大型多样性库使用一种多功能、高通量筛选方法进行筛选，该方法可以快速应用于任何 ABC 转运蛋白靶标，包括野生型转运蛋白以及携带关键患者突变的转运蛋白。另外一套检测方法表征了药物对转运蛋白功能的影响以及药物作用机理。还建立了低温电子显微镜基因到结构管道，以近乎实时地生成关键配体复合物的高分辨率结构，以推动支架优先级排序和化学设计。最后，开发预测性转化模型（包括细胞和动物模型）对于项目推进和开发候选药物的选择至关重要。我们将提供来自多个 ABC 转运蛋白药物发现项目的示例，主要关注尚未满足需求的罕见单基因 ABC 转运蛋白疾病。
问题库 – 第 10 类
或基于规则的方法 指的是人工智能建模，其中数据中的关系或模式由开发人员定义。机器遵循开发人员提到的规则或说明，并相应地执行其任务。而在基于学习的方法中，数据中的关系或模式不由开发人员定义。在这种方法中，随机数据被输入到机器中，然后让机器从中找出模式和趋势 2.什么是问题陈述模板，它有什么重要性？ 问题陈述模板清楚地说明了实现目标所需的基本框架。它是 4W 画布，将问题是什么，问题出现在哪里，谁受到影响，为什么是个问题？它直接带我们到目标。 3. 详细解释任何两个可持续发展目标。 1. 无贫困：这是目标 1，力争到 2030 年在全球范围内消除一切形式的贫困。该目标共有七个具体目标要实现。 2. 优质教育：这是目标 4，旨在确保包容和公平的优质教育，并为所有人提供终身学习机会。它有 10 个目标需要实现。*（可以定义任何两个目标）4. 提及在获取开发 AI 项目的数据时应采取的预防措施。它应该来自可靠来源并且准确。寻找不参与预测的冗余和不相关的数据参数。5. 你所说的数据特征是什么意思？要收集的数据类型，应该是相关数据。6. 写出给定 AI 项目周期中缺失阶段的名称：