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在大量病毒物种和家族中对病毒编码的圆形RNA的无偏和全面识别
A.S.C.，B.M.，D.C。撰写了手稿； B.G.D.，B.M.，C.V.L.，D.C。设计了研究项目； A.S.C.，C.Y.S.，D.C。设计了VCIRCTRAPPIST； A.S.C.，M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V。 进行了研究并处理了样品； B.G.D.，N.A.G.，B.M.，C.V.L.，D.C。提供了试剂和样品； B.G.D.，B.M.，C.V.L。 获得了资金； A.S.C.，B.M.，D.C。分析了数据； M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V.，C.Y.S.，B.G.D.，N.A.G.，C.V.L。 审查了手稿； D.C.是该项目的领导者。A.S.C.，B.M.，D.C。撰写了手稿； B.G.D.，B.M.，C.V.L.，D.C。设计了研究项目； A.S.C.，C.Y.S.，D.C。设计了VCIRCTRAPPIST； A.S.C.，M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V。进行了研究并处理了样品； B.G.D.，N.A.G.，B.M.，C.V.L.，D.C。提供了试剂和样品； B.G.D.，B.M.，C.V.L。获得了资金； A.S.C.，B.M.，D.C。分析了数据； M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V.，C.Y.S.，B.G.D.，N.A.G.，C.V.L。审查了手稿； D.C.是该项目的领导者。
软件开发中的生成AI：现代编码的概述和评估
昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务，生成代码并提高生产率，从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估，包括GitHub Copilot，OpenAI Codex，DeepCode，Amazon Codeguru，Tabnine，Kite和Intellicode，这些工具使用大型语言模型（LLMS）提供实时代码建议，自动错误检测和智能代码。尽管有好处，这些工具仍面临与准确性，上下文理解，安全性，隐私和道德考虑有关的挑战，因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能，应用和局限性，突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训，增强上下文理解，安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战，该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力，创造更准确，可靠和道德上的声音工具，以支持协作和创新的软件开发环境。关键字：生成AI，软件开发，大语言模型，道德AI，上下文理解，人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践，以生成代码，自动化任务并提高生产率，从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型，尤其是大型语言模型（LLMS），这些工具，例如Github Copilot，OpenAI Codex和Tabnine，可以提供智能的代码建议，完整的片段，并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力，有助于错误检测，并作为新手程序员的教育工具。但是，关于代码质量，安全性，知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估，研究了其功能，应用和局限性，以突出其对软件开发和未来潜力的影响。
生物物理学的年度综述下一代遗传编码的荧光生物传感器照亮细胞信号传导和代谢
进行高通量筛选。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。282 3.1。基于结构和计算信息的理性设计。。。。。。。。282 3.2。基于筛选的技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。284 4。生物传感器的新应用。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>285 4.1。 div>多重载体。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>285 4.2。 div> 超分辨率显微兼容的生物构成。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 287 4.3。 div> 在道态生理条件下的应用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>285 4.2。 div>超分辨率显微兼容的生物构成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>287 4.3。 div>在道态生理条件下的应用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>288 4.4。 div> 进一步的申请。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 289 5。 div> 结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>288 4.4。 div>进一步的申请。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>289 5。 div>结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>290 div>
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
基于遗传编码的基于Xten的水凝胶具有可调粘弹性和可注射细胞疗法的可生物降解性
虽然直接细胞移植在治疗许多使人衰弱的疾病方面具有巨大的希望，但注射后细胞存活不良和植入的临床翻译有限。尽管可以保护膜破坏膜的扩展流量并提供体内支持性的3D环境，从而改善了细胞保留和治疗成本，但大多数是由合成或自然收获的聚合物产生的，这些环境是免疫原性和/或化学无限的。This work presents a shear-thinning and self-healing telechelic recombinant protein-based hydrogel designed around XTEN – a well-expressible, non-immunogenic, and intrinsically disordered polypeptide previously evolved as a genetically encoded alternative to PEGylation to “eXTENd” the in vivo half-life of fused protein therapeutics.与源自软骨寡聚基质蛋白衍生的自缔合线圈结构域进行，形成了单个成分的物理交联的水凝胶，表现出快速剪切稀疏和通过同质体系盘旋螺旋衬包的自我修复。 可变稳定线圈关联的个体和组合点突变，可以简单地对遗传编程材料进行粘弹性和生物降解性。 最后，这些材料可以通过培养，注射和经胸中植入小鼠中的培养基源性肾（HEK）和胚胎干细胞衍生的心肌细胞（HESC-CMS）保护和维持可行性。 这些基于XTEN的注射水凝胶对体外细胞培养和体内细胞移植应用都显示出希望。，形成了单个成分的物理交联的水凝胶，表现出快速剪切稀疏和通过同质体系盘旋螺旋衬包的自我修复。可变稳定线圈关联的个体和组合点突变，可以简单地对遗传编程材料进行粘弹性和生物降解性。最后，这些材料可以通过培养，注射和经胸中植入小鼠中的培养基源性肾（HEK）和胚胎干细胞衍生的心肌细胞（HESC-CMS）保护和维持可行性。这些基于XTEN的注射水凝胶对体外细胞培养和体内细胞移植应用都显示出希望。
基于编码的混合量后量子后加密系统，用于非...
摘要 - 我们为非均匀消息介绍一种新型混合通用网络编码加密系统（NU-HUNCC），以有限的区块长度制度，可在高通信速率下提供后量化后的安全性（PQ）安全性。最近，混合密码系统通过使用安全的编码方案对数据进行预混合并仅对其进行加密，从而提供了PQ安全性，假设数据是统一分布的。通常具有挑战性的假设。标准的固定长度无损源编码和压缩方案保证了归一化差异的均匀输出。然而，这不足以保证安全。我们考虑了拟议的混合密码系统的非归一化变异距离中有效的几乎均匀的压缩方案，该方案通过利用统一的子线性共享种子来保证PQ安全性。具体来说，对于所提出的PQ密码系统，首先，我们为非均匀消息提供了端到端的编码方案NU-Huncc。第二，我们证明NU-Huncc是信息理论的单独保护（IS），供窃听器访问链接的任何子集。第三，我们引入了一个修改的安全定义，在选定的密文攻击（ISS-CCA1）下单独使用语义安全，并证明这是针对全面观察的窃听，nu-huncc满足了其条件。最后，我们提供了一项分析，该分析显示了NU-Huncc的高通信率和共享种子大小的可忽略性。
非蛋白质编码的RNA垃圾或宝藏？
图2核糖开关机制，功能和保护。（a）核糖开关是高度结构化的RNA基序，这些RNA基序嵌入了许多细菌mRNA的5'非翻译区域中，在那里它们可以在共同转文时增强或抑制基因表达，以结合小分子或元素离子离子配体。这样的机制涉及RNA聚合酶（RNAP）对转录产量的调节，而其他机制则更直接地改变了mRNA转化为蛋白质的可能性。（b）上游适体区域结合配体，渲染形成结合口袋（黄色框）的核心段以及侧翼建筑片段（蓝色框），高度保守。[112,113]相比，下游表达平台显示出较少的保护，最可能是因为它在功能上与许多对特定细菌具有特殊性的蛋白质效应子相互作用。使用biorender.com创建。
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。