XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码的
小开放阅读框编码的小肽
摘要：小分子开放阅读框（sORF）是基因组中经常被忽视的特征，过去它们被标记为非编码或“转录噪音”。然而，近年来越来越多的证据表明，sORF可以转录和翻译产生少于100个氨基酸的sORF编码多肽（SEP）。计算算法、核糖体分析和肽组学的蓬勃发展促进了许多新的SEP的预测和鉴定。这些SEP被发现参与了广泛的基本生物学过程，如基因表达调控、胚胎发育、细胞代谢、炎症甚至致癌作用。为了有效地理解SEP的潜在生物学功能，我们讨论了sORF和SEP的新兴研究的历史和发展。具体来说，我们回顾了一系列最近发现的用于识别、预测和验证 SEP 的生物信息学工具，以及用于表征 SEP 功能的各种生化实验。最后，本综述强调了识别和验证 sORF 及其编码的小肽的挑战和未来方向，为未来对 sORF 编码肽的研究提供了重要的参考。
空间编码的BCI
在空间外观视野中，空间编码的SSVEP BCI在稳态视觉诱发对视觉闪烁刺激的反应的地形中利用了变化。与频率编码的SSVEP BCI相比，操作员不会注视任何闪烁的灯；因此，此范式可以减少视觉疲劳。其他优点包括高分类精度和简化的刺激设置。对范式的先前研究使用了固定持续时间的刺激间隔。对于频率编码的SSVEP BCIS，已经表明，动态调整试验持续时间可以提高系统的信息传输速率（ITR）。因此，我们研究了通过应用动态停止方法，是否可以为空间编码的BCI实现类似的增加。到此为止，我们引入了一个新的停止标准，该标准结合了分类结果的可能性及其在较大数据窗口中的性能。，BCI的平均ITR为28.4±6.4位/ min/ min，固定间隔，动态间隔将性能提高到81.1.1±44.4位/分钟。用户能够保持长达60分钟的连续操作的性能。我们建议动态响应时间可能是一种时间反馈，使操作员可以优化其大脑信号并补偿疲劳。
无需编码的人工智能研究
在 1973 年的经典电影《龙争虎斗》中，李小龙扮演了一位令人敬畏的少林功夫大师，他将自己的风格描述为“不战而胜的艺术”，他通过骗对手登上小艇前往一个孤岛决斗，却将他留在一艘更大的船后面漂流，从而击败了对手。我们将在我们的教程中运用这种理念。即使我们中的一些人精通编码，并且我们为本期的读者准备了一个独立的软件程序，但我们还将展示如何使用免费工具来收集和分析数据，而无需了解任何编程语言。由于 ICT 平台（Caputo & Walletzký，2017）和大数据（Lazer & Radford，2017）的快速发展，社会科学总体上和商业研究尤其发生了革命性的变化。社交媒体的广泛扩张产生了大量的数据（Kaplan，2015），使得以前超出科学范围的问题成为可能，也使得数字分析成为大多数社会研究的必需品。公开可访问的开放数据可以进行协作软件开发的细粒度研究（Chełkowski，Gloor，& Jemielniak，2016），发现对知识构成的看法的文化差异（Jemielniak＆Wilamowski，2017），通过电子邮件模式分析识别表现最佳的人（Wen，Gloor，Fronzetti Colladon，Tickoo＆Joshi，2019），甚至可以预测原油价格（Elshendy，Colladon，Battistoni＆Gloor，2018）。挖掘数字数据集的宝库很重要，因为
十月 - 丙烷编码的gp-data.pdf
有人提出，通过在OpenSAF中应用算法以将编码的初级保健数据相结合，以便向英国生物银行提供衍生的健康结果，可以通过OpenSAFLELIES中使用算法来满足英国生物银行的需求（以及其他同意同意的需求）。然而，尽管应该为其生成可再现的代码和分析初级保健数据的算法而受到赞扬，但有很多原因为什么它无法满足英国生物库的需求，尤其是它将无法提供与原始数据相互作用，构成新颖的问题并找到新的问题并找到新的分析方法的能力。我们的大型研究人员社区已经使用现有数据表明了它的价值。撇开缺乏可扩展性的方法（例如，将大约20个出版的出版物与内部团队撰写，而不是由内部团队撰写的，而不是仅2022年全球外部研究人员根据英国生物库发表的200,000篇论文），这些限制包括：
在小学教室中编码的好处
在DigitalCommons@csp，教育学院，人文科学学院和社会科学学院将这一非论文带给您。已被DigitalCommons@csp的授权管理员纳入研究生教师教育。有关更多信息，请联系DigitalCommons@csp.edu。
多胺的遗传编码的荧光报告
。cc-by-nc-nd 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8月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.24.609500 doi：Biorxiv Preprint
视觉特征前额编码的个体差异
摘要：外侧前额叶皮层 (LPFC) 通常与高级认知有关，例如注意力、语言和认知控制。然而，最近的研究表明，它对于包括物体识别在内的基本感知功能也至关重要。在这里，我们用计算模型描述了 LPFC 在视觉处理中的作用。使用 7T 的人类 fMRI 数据数据集，我们建立了编码模型，将从深度神经网络（CLIP [对比语言-图像预训练] 网络的图像编码器）中提取的视觉特征与大脑对数千张自然图像的反应联系起来。在八个受试者中，我们能够稳健地预测 LPFC 斑块中的反应，最明显的是 FEF（额叶眼场）和 vlPFC（腹外侧 PFC）区域。利用这些强大的编码模型，我们随后探索了表征结构并筛选了 LPFC 中具有高预测反应的图像。我们发现 LPFC 的编码方案存在显著的个体差异。相比之下，腹侧视觉流的编码方案在个体之间保持更一致。总体而言，我们的研究证明了 LPFC 在视觉处理中的作用未被充分重视，并表明 LPFC 可能是不同个体体验视觉世界的独特之处的基础。从方法论上讲，这些发现也可能解释了为什么以前的团体研究往往未能观察到 LPFC 中强大的视觉功能，因为受试者的反应可能需要单独校准。
生成的AI和劳动生产力：编码的现场实验
生成的AI和劳动生产力：关于编码Leonardo Gambacorta，Han Qiu，Shuo Shan和Daniel M. Rees*摘要的现场实验，我们研究了生成人工智能（Gen AI）对劳动生产力的影响。在2023年9月，Ant Group推出了CodeFuse，这是一种大型语言模型（LLM），旨在协助程序员团队进行编码。虽然一组程序员使用了它，但其他程序员团队没有被告知此LLM。利用此事件，我们对这两组程序员进行了实地实验。我们确定了使用CodeFuse作为治疗组的员工，并将他们与对照组中的可比员工配对，以评估AI对其生产率的影响。我们的发现表明，Gen AI的使用增加了代码的输出超过50％。但是，仅在入门级或初级员工中，生产力的提高在统计学上才有意义，而对更多高级员工的影响则不太明显。JEL代码：D22，G31，R30。关键字：人工智能，生产力，现场实验，大型技术。
具有表面编码的容错量子网络
摘要 — 量子网络是在物理上分离的量子处理器之间传输以量子比特或量子位编码的信息的手段。鉴于量子位的不稳定性，这种网络的设计具有挑战性，需要在可靠性和效率之间取得谨慎的平衡。通常，量子网络分为两类：利用量子纠缠进行量子隐形传态的网络和直接传输量子信息的网络。在本文中，我们介绍了 SurfaceNet，这是第二类量子网络，它使用表面代码作为逻辑量子位来保存和传输信息。我们使用表面代码的方法可以容错地纠正网络内的操作和光子丢失错误。我们提出了一种新颖的单向量子通信程序，旨在更好地将表面代码集成到我们的网络架构中。我们还提出了一种高效的路由协议，可以优化通信过程的资源利用率。模拟结果表明，SurfaceNet 显著提高了整体通信保真度。
深度和布局编码的模拟假肢避免
●室内：参与者使用深度层次或深度层次的碰撞少于布局●roomd：参与者使用depthorlayout少于少于depthorayout少于bic layoutonly●roomf●roomf：参与者使用layoutonly以外的任何模式少碰撞差异●参与者在选择depthandlay的depthandaylaylaylyoutlayly dive <<