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Heisenberg的定量稳定性的简短证明 -
对于满足第二矩缩放的所有概率密度。因此，与信息理论的经典结果相同，在第二刻的约束下，高斯分布最小化了费舍尔的信息。以这种形式，改善这种不平等是信息理论中的一个经典主题，可以追溯到Stam的不平等[9]，也称为熵的等等不平等。我们指的是[4]及其参考文献，以获取有关这种情况下信息理论不平等的更多信息，以及它们与不确定性原则的联系。Stam的不平等也等同于Gross的高斯对数Sobolev不平等[7]，稳定性一直是最近感兴趣的话题，请参见[2，6，5]，并参考其中的参考。在公式（2）中，HPW不等式的证明几乎是立即的。由于第二刻的归一化，因此自然地将相对的Fisher信息引入标准高斯分布，其密度将用γ（x）=（2π）-D / 2 Exp（ - | | x | 2 /2）表示。我们有
异源肺炎症CT模式区分肺炎和免疫检查点抑制剂肺炎，并补充急性髓样白血病中的血液生物标志物：概念证明
结果：栖息地成像通过识别5个不同的子区域，与肺实质，巩固，异源地面玻璃不透明度（GGO）和GGO-巩固过渡相关，揭示了内在的肺炎症模式。因此，我们提出的栖息地模型（准确性为79％，敏感性为48％，特定的88％）的表现优于临床血管模型（准确性68％，敏感性为14％，特异性峰值为85％），用于对肺炎和肺炎进行分类。整合成像和血液的最佳性能（精度为81％，灵敏度为52％，特异性县为90％）。使用这种成像血管复合模型，检测肺炎的测试后概率从23％增加到61％，比临床和血液模型（测试后概率为22％）高显着（P = 1.5 E-9）。
研究证明了充满野生动植物的树林为您的福祉做奇迹
90％的代表性样本中有10,000多人的代表性样本同意，林地生物多样性对他们的幸福感产生了积极的影响 (40.4%) Natural processes and behaviors (26.5%), like spring flowers emerging, triggered the second most well-being responses, followed by colors (23.7%), textures (7.3%) and smells (2.1%) Silver birch topped a list of favorite trees, ahead of horse chestnut and oak The blue tit had the most well-being benefits of woodland birds, with blackbird and chaffinch following closely behind.热点反映了林地覆盖范围很高的区域，尤其是珍贵的古老和长期建立的林地覆盖物
大脑对词汇证明性和语音良好形式的反应，如快速周期性的视觉刺激
Marion Vincent，SébastienVanstavel，CédricPatin，Sandrine Mejias，Anahita Basirat。大脑对词汇证明性和语音良好形式的反应，如快速周期性的视觉刺激所揭示的那样。大脑和语言，2022，232，pp.105150。10.1016/j.bandl.2022.105150。hal-04377160
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
跨发散啮齿动物的基因编辑的AAV-CRISPR/CAS9策略：靶向神经催产素受体作为概念证明。 Boender，A.J。
神经科学的一个主要问题是，研究结果是动物临床前研究到临床结果的不良翻译性。比较神经科学可以通过研究多种物种在神经回路功能的物种特异性和一般机制之间差异来克服这一障碍。针对性的神经回路的操纵通常取决于遗传解剖，并且该技术的使用仅限于几种模型物种，从而限制了其在比较研究中的应用。然而，基因组学的持续进展使得在越来越多的物种中可以实现遗传解剖。为了证明比较基因编辑方法的潜力，我们开发了一种病毒介导的CRISPR/CAS9策略，该策略预测靶向> 80种啮齿动物物种中的催产素受体（OXTR）基因。该策略专门降低了所有评估物种（n = 6）的OXTR水平，而不会引起总体神经元毒性。因此，我们表明基于CRISPR/CAS9的工具可以同时在多种物种中起作用。因此，我们希望鼓励比较基因编辑并改善神经科学研究的转化性。
页面证明未决出版物
先生。 Shafer：问：您好，A.T。正如您几次听到的那样，我叫Christian Shafer。我代表学区。先生。 Shafer：Goetz女士在开始之前，我们在以前的证词中规定的一件事是在整个学生的名字中都使用缩写。如果您是，我愿意再次同意这一点？ms。 Goetz：是的，我们是。先生。 Shafer：Carl女士，我可能会使用学生的名字，但是如果我们可以将其简化为记录中的缩写，那么[5]就会很棒。先生。 Shafer：Q. A.T.，您能说出并为法院记者拼写您的名字。A. A.T.，{name拼写}。Q. A.T.，您是否曾经进行过沉积？A.我没有。Q. 您在场，Goetz女士在此案之前进行的一部分进行了证词，对吗？ A.我是。 Q. 您还记得Goetz女士在沉积物开始时是否有一些介绍性的问题/基本规则，她在沉积真正开始之前就经历过？ A.我记得各方之间的讨论，是的。 Q. 好吧。 我将浏览这些版本。 首先，您知道，法院Q.您在场，Goetz女士在此案之前进行的一部分进行了证词，对吗？A.我是。Q. 您还记得Goetz女士在沉积物开始时是否有一些介绍性的问题/基本规则，她在沉积真正开始之前就经历过？ A.我记得各方之间的讨论，是的。 Q. 好吧。 我将浏览这些版本。 首先，您知道，法院Q.您还记得Goetz女士在沉积物开始时是否有一些介绍性的问题/基本规则，她在沉积真正开始之前就经历过？A.我记得各方之间的讨论，是的。Q. 好吧。 我将浏览这些版本。 首先，您知道，法院Q.好吧。我将浏览这些版本。首先，您知道，法院
可证明可以通过...
基础状态的部分可观察性通常对控制学习（RL）提出了重大挑战。实际上，某些特权信息，例如，从模拟器中访问州的访问已在培训中得到利用，并取得了杰出的经验成功。为了了解特权信息的好处，我们在这种情况下重新访问并检查了几个简单且实际使用的范例。具体来说，我们首先正式化了专家蒸馏的经验范式（也称为教师学习），证明了其在发现近乎最佳政策时的陷阱。然后，我们确定部分可观察到的环境的条件，即确定性的滤波器条件，在该条件下，专家蒸馏实现了两个多项式的样品和计算复杂性。此外，我们研究了不对称参与者 - 批评者的另一个有用的经验范式，并专注于更具挑战性的可观察到的部分可观察到的马尔可夫决策过程。我们开发了一种具有多项式样本和准多项式计算复杂性的信念加权不对称的演员算法，其中一个关键成分是一种新的可培养的甲骨文，用于学习信念，可在不指定的模型下保留过滤器稳定性，这可能是独立的。最后，我们还可以使用特权信息来介绍部分可观察到的多代理RL（MARL）的可证明的效率。与最近的一些相关理论研究相比，我们的重点是理解实际启发的算法范式，而无需进行棘手的甲壳。我们开发了具有集中式训练 - 二级化 - 执行的算法，这是经验MARL中的流行框架，具有多项式样本和（Quasi-）多项式组成的复杂性，在上述两个范式中。