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World File Search System精制的
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广义上讲，将三氟甲基引入（杂）芳族化合物有三种通用方法。“程序化三氟甲基化”是一种流行的方法，它利用预先存在的功能性手柄，例如（伪）卤化物或硼酸盐，将 CF 3 基团传递到底物上的精确位置。3 另一种策略是 C − H 基团的“固有三氟甲基化”，通常通过母体（杂）芳烃与三氟甲基自由基的反应进行。4 最近受到较少关注的最后一种策略是使用一种或多种 CF 3 取代的前体进行（杂）苯并环化。具体而言，这种类型的环加成反应与前面概述的两种策略是互补的，因为 CF 3 的最终位置既不是由现有功能组的存在决定的，也不是由母体（杂）芳烃的固有偏好决定的。然而，缺点是这些反应通常需要苛刻的条件并且产生具有较差区域控制的产品。 5 我们在此报告，硼导向环加成 6 可以在温和条件下快速、区域控制地合成氟烷基取代的（杂）芳烃，从而得到可以通过 C − B 键进一步精制的产物（方案 1）。■ 结果与讨论
招募专门任命的副教授
下一代软材料的共同创造核心，北海道大学跨越了七个系，包括科学，工程，农业，农业，渔业，医学，北海道大学医院和北部生物圈现场科学中心。共同创造核心使用从农业，林业和渔业资源中提取和精制的天然聚合物对软材料进行基础和应用研究。该呼吁寻求一个专门任命的成员来进行提取，纯化，化学组成和结构分析的研究，并评估农业，林业和渔业资源或其副产品的天然聚合物的物理性质。也有望使用天然聚合物开发新的软材料。任命者将主要在主要行业应用部门和天然聚合物银行预备组织中工作，同时与软材料合成部门合作，物理属性信息和测量部以及医疗应用部门，以推进天然聚合物的采样，其化学组成和结构分析，评估其物理物业，并使用新的柔软材料来评估其物理性能。我们正在寻找对天然聚合物感兴趣的研究人员（例如多糖，蛋白质，DNA，木质素等）和聚合物材料科学与工程。此外，我们正在寻找一个有动力学习和进行融合研究的候选人，超越了他/她的专业领域，并热衷于促进与海外研究机构的积极合作研究。
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：
具有改良发光特性的高度非化化YAG陶瓷
图2。y 3+x al 5-x o 12（0≤x≤0.4）的结构演变得出了SXRD数据的分析。（a）Y 3.4 Al 4.6 O 12（R WP = 8.79％，χ= 1.16）的Rietveld细化具有高角度拟合插图的变焦。Blue tick marks indicate garnet reflections (99.77(2) wt.%), green tick marks indicate perovskite reflections (YAlO 3 , 0.33(2) wt.%) (b) The garnet structure of Y 3.4 Al 4.6 O 12 projected along (100), and a fragment projected along (111) showing the three different cation environments (orange atoms = Y 3+ ; dark blue octahedra = Alo 6;浅蓝色四面体= ALO 4）。（c）具有线性拟合覆盖（实线）的精制晶格参数A，并通过y 3+对16个位点的精制占用率，名义占用覆盖（虚线）。（d）在三种不同的阳离子环境中精制的金属氧距离（m-o）x，在y 3 al 5 o 12（m- o）0时标准化为其值。蓝色三角形=直接结晶样品；洋红色倒三角=玻璃结晶样品。错误栏对应于细化中的10x ESD。
自我键入中的内在学习增强了新型表位的T细胞受体的产生
与表位结合的T细胞受体（TCR）的计算设计具有革命性的靶向免疫疗法的潜力。然而，由于训练数据的稀缺性，以及缺乏新型表位的已知同源TCR，用于新型表位的TCR的计算设计具有挑战性。在这项研究中，我们旨在产生高质量的同源TCR，特别是对于没有已知的同源TCR的新型表位，这一问题在该领域仍未探索。我们建议将在大型语言模型中成功使用以执行新的生成任务，以纳入新型表位的TCR生成任务。通过提供同源TCR作为其他上下文，我们增强了该模型为新型表位生成高质量TCR的能力。我们首先通过训练模型来解锁秘密学习的力量，从而基于目标表位和一小部分同源TCR生成新的TCR，即所谓的内部上下文培训（ICT）。然后，我们基于目标表位的自我生成自己的TCR上下文，因为新型表位缺乏已知的绑定TCR，并将其用作推理提示，称为自我调节提示（SCP）。我们的实验首先证明，对ICT进行对齐训练和推断分布对于有效利用上下文TCR至关重要。随后，我们表明提供上下文TCR可显着改善新型表位的TCR产生。此外，我们使用SCP合成的上下文TCR显示了TCR的生成TCR，可与基于结合亲和力和真实性指标的精制及时选择相当，尤其是在与精制的及时选择相结合时，具有可比性的性能。
关键金属交易电动汽车过渡
•电池电池制造生产遵循约束的钴供应，而不是对细胞本身的需求。•沿着供应链，首先提供国内到家庭需求（例如在美国开采的Raw Li将为我们提供Li Refiners）。之后，过量供应（出口）按比例遵循最大的（进口）需求。这些供应链中最大的假设是，原始和精制的钴主要由中国电池电池制造商购买。这遵循这样的逻辑，即国家要求越大的购买力越大，尤其是在市场受到限制的情况下。•最终需求是电池制造商提供的电池电池。不考虑将电池电池纳入产品中（EV，消费电子）。•任何时候都没有出口控件。•随着供应链的收紧，电池电池的价格将膨胀。分析并不能考虑价格减弱需求的潜力。•在由多个国家（例如欧洲）组成的地区，没有协调的行动向该地区的国家提供材料。供应按比例遵循最大的需求。•不考虑双边贸易协定和外国生产资产所有权（例如，在刚果民主共和国拥有钴矿的中国公司）。•将来的矿山和炼油厂是BNEF在其数据集中确定的，截至2023年第1季度，对USGS数据进行了校准。•对钴，锂和镍的非电池需求在未来是平坦的。•不考虑库存/储存的钴，锂和镍，原始或精制。•在净零场景下，更大比例的低和没有钴化学材料会形成更大比例的供应，但是没有突破性的电池化学成分到2030年。•循环经济不起作用，除了当前的镍回收率。
AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
芬兰经济中的世界一流的生态系统，A部分
“国际十亿欧元生态系统”被定义为当前政府计划未来增长的重要驱动力。1个生态系统在国家研究，发展和创新（RDI）路线图和以前的政策声明中也有很强的特征。2业务生态系统的重要性和应对社会挑战的重要性已在芬兰商业（BF）战略（2018）中得到认可，并强调芬兰公司形成的“由全球挑战驱动的“强大而有吸引力的生态系统节点，以在全球业务生态系统中获得关键的立场”。该策略还强调了获得知识，能力和人才的机会，并建立了“重要的大规模现实生活实验平台和环境，吸引了领先的全球公司”。3 bf专注于认识高性能生态系统（HPE）的种子，并支持其发展到成熟和十亿欧元业务的发展。为了实现这些目标并支持业务生态系统的发展，BF引入了新的特定支持工具，包括各种飞行员，精制的BF计划（合并R＆D资助和出口促进服务）和增长引擎，到目前为止，这些工具为15个企业驱动的企业驱动的商业生态生态系统种子提供了资金。“世界一流的生态系统和竞争性商业环境”也是BF的战略影响目标之一，正如BF与经济事务和就业部（MEAE）之间商定的那样。通过进行影响研究，每两年评估一次这种影响目标的实现。这项研究是BF委托研究的影响研究的一部分，以评估活动对培养业务生态系统的贡献和影响。
![arxiv：2408.13890v1 [cs.cv] 2024年8月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ef4a8befce0fd9b4bff9d7ef7d93ee36f59b29ad.webp)
arxiv：2408.13890v1 [cs.cv] 2024年8月25日
摘要。自动驾驶（AD）的数据驱动方法在过去十年中已被广泛采用，但面临着数据集偏见和无法解释性。受到人类驾驶的知识驱动性质的启发，最近的方法探讨了大型语言模型（LLMS）的潜力，以改善交通情况中的理解和决策。他们发现，使用经过三通链（COT）推理过程的下游数据上LLM的预处理范式可以增强可解释性和场景的理解。，这种流行的策略被证明遭受了臭名昭著的概率，而精制的婴儿床与随之而来的决策不符，而这种决策仍未受到以前基于LLM的AD方法的影响。为了解决这个问题，我们激励了基于多模式的LLM的端到端决策模型，该模型同时执行COT推理并执行计划结果。fur-hoverore，我们提出了配对的婴儿床和计划结果之间的推理决策对准约束，并在推理和决策之间施加了对应关系。此外，我们重新设计了COTS，以使模型能够理解复杂的方案并增强决策绩效。我们将建议的大型语言规划师与推理决策对齐为RDA驱动器。对Nuscenes和Drivelm-Nuscenes基准的实验评估证明了我们的RDA驱动器在增强最终AD系统性能方面的有效性。具体来说，我们的RDA驱动程序在Nuscenes数据集上实现了最先进的计划性能，具有0.80 L2误差和0.32的碰撞率，并且在挑战Drivelm-nuscenes基准方面取得了领先的结果，具有0.82 L2 L2误差和0.38碰撞率。
大语言模型提取药物建议模型
摘要 - 药物的建议是智能医疗保健系统的重要方面，因为它涉及根据患者的特定健康需求规定最合适的药物。不幸的是，当前正在使用的许多复杂模型倾向于忽略医疗数据的细微差别语义，同时仅依靠身份。此外，这些模型在处理涉及第一次访问医院的患者的病例中面临重大挑战，因为他们缺乏以前的处方历史。为了解决这些问题，我们利用大语模型（LLM）的强大语义理解和投入性特征。我们的研究旨在使用LLMS转变现有的药物建议方法。在本文中，我们介绍了一种名为“大语言模型”提炼药物建议（领导者）的新方法。我们首先创建适当的提示模板，使LLM能够有效建议药物。然而，LLM直接整合到推荐系统中会导致特定于药物的孔外问题。我们通过使用新颖的输出层和精制的调谐损耗函数来调整LLM来处理它。尽管基于LLM的模型表现出显着的功能，但它们在推理过程中受到高度计算成本的困扰，这对医疗保健行业来说是不切实际的。为了减轻这种情况，我们开发了一种功能级知识蒸馏技术，该技术将LLM的熟练程度转移到了更紧凑的模型中。为了简化实验的可重复性，我们在线发布实施代码1。在两个现实世界数据集（MIMIC-III和MIMIC-IV）上进行的广泛实验表明，我们提出的模型不仅可以提供有效的结果，而且还具有有效的效率。