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大脑神经网络中的结构化信息表示模型
摘要 人类可以在抽象层面上进行推理，并将信息构建为抽象类别，但其背后的神经过程仍然未知。最近的实验数据表明，这可能涉及大脑的特定子区域，从中可以解码结构信息。基于这些数据，我们引入了组装投影的概念，这是在一般脉冲神经元网络中将结构信息附加到内容的一般原理。根据组装投影原理，结构编码组装会出现，并通过赫布可塑性机制动态地附加到内容表示上。该模型为解释大量实验数据提供了基础，也为模拟大脑的抽象计算操作提供了基础。
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
金属增材制造的超可扩展表面结构化策略......
金属增材制造 (AM) 为众多应用中优化设备的开发提供了无与伦比的设计自由度。使用 AlSi10Mg 等非传统铝合金的要求使得金属增材制造的合理微/纳米结构化具有挑战性。本文开发了相关技术，并研究了控制最常见金属增材制造材料 AlSi10Mg 微/纳米结构化的基本机制。合理设计了一种表面结构化技术，以形成以前未探索过的双层纳米级结构，从而实现极低的粘附性、出色的抗冷凝洪水能力和增强的液气相变。使用冷凝作为演示框架，结果表明，与最佳薄膜冷凝相比，双层纳米结构的传热系数高出 6 倍。研究表明，AM 纳米结构最适合限制液滴，同时减少粘附性以促进液滴分离。通过与过去报告的数据进行广泛的对比，我们发现，在高过饱和条件下，使用传统铝无法实现所展示的传热增强效果，这进一步激发了对 AM 纳米结构的需求。最后，事实证明，广泛的 AM 设计自由度与最佳 AM 纳米结构方法的协同组合可以提供具有出色热性能和功率密度的超紧凑冷凝器。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。
strpsearch：快速检测结构化串联重复蛋白
动机：结构化串联重复蛋白质（Strps）构成以重复性结构基序为特征的串联重复的子类。这些蛋白质表现出不同的二级结构，形成了重复的第三级排列，通常会导致大分子组件。尽管序列高度可变，但STP可以执行重要和多样的生物学功能，并保持一致的结构，并具有可变数量的重复单元。随着蛋白质结构预测方法的出现，现已公开可用的数百万个蛋白质的3D模型。但是，由于缺乏准确性和较长的执行时间，因此使用当前的最新工具对Strp的自动检测仍然具有挑战性，从而阻碍了他们在大型数据集上的应用。在大多数情况下，手动策展仍然是检测和分类strp的最准确的方法，使其对注释数百万个结构不切实际。
叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。
学习型组织的战略一致性维度和结构化实践：案例研究
学习型组织通过利用其“战略一致性”来促进教育。然而，组织战略是一个关键问题，因为它会影响组织的效率和绩效。本研究旨在评估战略一致性维度对组织学习实践的影响。本研究是定量的、描述性的和解释性的。验证性因子分析 (CFA) 方法用于评估研究变量。研究案例是 Wasit 大学教职员工，他们向 450 名参与者提供样本。使用问卷收集数据。使用 SPSS V.25 和 Amos.V.23 统计程序分析收集的数据。研究假设被接受，并证实了战略一致性维度（包括电信、组织价值、治理、伙伴关系和劳动力技能）对 Wasit 大学学习型组织实践的影响的统计显著性 (p < 5%)。组织学习的战略一致性维度中保留的结构表明电信、组织价值、治理、伙伴关系和教师技能的可用性。大学应该增加对组织学习机制的兴趣和投资，以促进获取知识的过程。在制定战略决策时，必须让教官参与并考虑他们的观点和能力。
养老院中以虚弱症为重点的结构化药物审查
清晰的讨论侧重于以患者为中心的结果，如果合适，列出百分比风险或 NNT，使用诸如“无需试验”之类的语言。更容易保持现状 不要问“你的药物还好吗？”试着问“你认为你的药物对你有好处吗？你认为它们对你有害吗？” 由专家开始的药物 临床情况通常在开始使用后发生了变化——大多数专家会支持审查。如果需要建议，请使用 A&G 或联系二级护理药物信息。