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基因语法定义超螺旋介导的转录反馈
基因句法（基因及其调控元件的顺序和排列）决定了天然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录会极大地影响附近相邻基因的转录，但这种影响的分子基础仍不太清楚。在这里，我们使用人类细胞中的集成报告电路，表明超螺旋介导的反馈以句法特异性的方式调节相邻基因的表达。使用 Region Capture Micro-C，我们测量了人类诱导多能干细胞中超螺旋多聚体的诱导依赖性形成和句法特异性染色质结构。使用句法作为设计参数，我们构建了紧凑的基因回路，调整了不同传递方法和细胞类型中表达的平均值、方差和化学计量。将超螺旋介导的反馈整合到基因调控模型中将扩大我们对天然系统的理解并增强合成基因回路的设计。
基因语法定义了超螺旋介导的转录反馈
基因语法 - 基因的顺序和排列及其调节元素 - 塑造了自然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录深刻影响附近相邻基因的转录，但是这种作用的分子基础仍然很少了解。在这里，使用人类细胞中的集成报告基质电路，我们表明超串联介导的反馈以语法特异性方式调节相邻基因的表达。使用区域捕获Micro-C，我们测量了人类诱导的多能干细胞中超螺旋的plectonemes和语法特异性染色质结构的诱导依赖性形成。使用语法作为设计参数，我们构建了紧凑的基因电路，调整了各种递送方法和细胞类型的表达的平均值，方差和表达的序列。将超螺旋介导的反馈整合到基因调节模型中将扩展我们对天然系统的理解，并增强合成基因回路的设计。
RFC 9708：在加密消息语法 (CMS) 中使用基于 HSS/LMS 哈希的签名算法
LMS 系统能够有效地扩展以适应大量签名。HSS/LMS 算法是一种基于哈希的数字签名形式，它在 中进行了描述。HSS/LMS 签名算法只能用于给定私钥的固定数量的签名操作，签名操作的数量取决于树的大小。HSS/LMS 签名算法使用小公钥，计算成本低；但是，签名相当大。当签名者愿意在签名时执行额外计算时，HSS/LMS 私钥可以非常小；或者，私钥可以消耗额外的内存并提供更快的签名时间。HSS/LMS 签名在 中定义。目前，定义了使用 SHA-256 和 SHAKE256 的参数集。
评估智能空中手势语法的接受度的文章
摘要：中手势界面已在特定场景中流行起来，例如通过头戴式显示器与增强现实的交互、通过智能手机或游戏平台进行特定控制。本文探讨了使用位置感知的基于空中手势的命令三元组语法与智能空间进行交互。该语法的灵感来自人类语言，构建为具有命令结构的呼格。在“请打开灯！”这样的句子中，通过模仿其首字母/首字母缩略词（呼格，与句子的省略主语一致）的手势来调用被激活的对象。然后，几何或方向手势识别动作（命令式动词），可能包括对象特征或要与之联网的第二个对象（补语），也由首字母或首字母缩略词表示。从技术上讲，依赖于可训练的多设备手势识别层的解释器使对/三元组语法解码成为可能。识别层适用于可抓取设备（智能手机）和自由手持设备（智能手表和外部深度摄像头）以及特定编译器的加速度和位置输入信号。在 Living Lab 设施的特定部署中，语法已通过使用源自英语的词典（关于首字母和首字母缩略词）进行实例化。对 12 名用户的受试者内分析使我们能够分析手势语法在其三种设备实现（可抓取、可穿戴和无设备）中的语法接受度（就可用性、手势对物体动作的一致性和社会接受度而言）和技术偏好。参与者对学习语法的简单性及其在管理智能资源方面的潜在有效性表示了共识。在社交方面，参与者倾向于在户外活动中使用手表，在家庭和工作环境中使用手机，强调了社交背景在技术设计中的重要性。由于其效率和熟悉度，手机成为手势识别的首选。该系统可适应不同的传感技术，解决了可扩展性问题（因为它可以轻松扩展到新对象和新动作）并允许个性化交互。
使用语法得分
目标：评估糖基化血红蛋白（HBA1C），禁食血糖和冠状动脉疾病（CAD）严重程度（通过语法得分测量）（经皮冠状动脉介入与出租车和心脏手术之间的协同作用）之间的相关性。语法评分是一种独特的解剖评分工具，可以评分冠状动脉疾病的复杂性。）接受型型经皮冠状动脉干预的糖尿病前患者。背景：许多报道说，糖尿病前期是一种微不足的糖代谢，与心血管疾病有着独立的关系，并且它反映了CAD的严重性和复杂性的升级。方法：这项横断面研究是对92名糖尿病前患者的样本进行的，该样本接受了国家心脏研究所心脏病学系（埃及）的心脏病学系（埃及）与心脏病学系的心脏病学部门合作，该研究期间在2022年5月至2023年7月的研究期间，并在20223年7月期间与包容性信行仪式。结果：平均血红蛋白（HB）为13.0±1.7，空腹血糖（FBS）为117.8±6.1，而平均HBA1C为6.1±0.2。研究患者中语法评分的中位数（IQR）为6.5（0 E 19）。据报道，在80.4％的患者中，较低的语法得分，中级评分为9.8％，据报道，研究患者的9.8％的评分为9.8％。疾病的数量（VD）和HBA1C，P小于0.001之间存在显着的正相关。此外，HB，FBS，HBA1C和语法得分P小于0.001之间存在显着的正相关。男性，吸烟者，高血压患者以及CAD P小于0.001的家族病史的男性，吸烟者，高血压患者的中位数较高。分数和年龄p大于0.001之间没有观察到显着的关系。语法预测因子的线性回归表明，VD的数量被认为是CAD严重程度的独立预测指标。二进制逻辑回归分析表明，VD的数量是糖尿病前期中级和高语法得分的独立风险因素，存在3 VD和4 VD的存在会增加获得中级和高语法得分的风险，并分别增加24.1和98.4倍。结论：在糖尿病前期，HB，FBS，HBA1C和语法评分之间存在很强的正相关性，而男性，吸烟者和高血压患者的得分较高。受影响的血管数量与HBA1C之间也有显着的关系。VD的数量是获得高分子分数的独立因素，也增加了CAD的严重程度。
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
基于用法的语法诱导最小认知原理
这项研究通过最小的认知结构探索了通过语法诱导人类语言获取的认知机制，其简短且灵活的序列记忆是其最中心的特征。我们使用强化学习来识别人工语言中的单词流的句子。的结果证明了该模型可以识别频繁且内容丰富的多字块，重现自然语言获取的特征的能力。该模型成功地导航了不同程度的语言复合体，从而通过重复使用顺序模式来揭示有效的适应性，从而使挑战相结合。帕尔西姆树结构的出现提出了针对识别任务，平衡经济和信息的优化。认知建筑反映了人类记忆系统和决策过程的各个方面，从而增强了其认知能力。该模型在概括和语义表示方面表现出局限性，但其极简主义的性质为语言学习的某些基本机制提供了见解。我们的研究证明了这种简单的体系结构的力量，并强调了序列记忆在语言学习中的重要性。由于其他动物似乎没有忠实的序列记忆，这可能是理解为什么只有人类开发复杂语言的关键。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
Roboverine：自然主义环境中主动视觉搜索和场景语法的人类启发的神经机器人过程
摘要 - 我们提出了Roboverine，这是一种自然主义环境中选择性视觉注意力和场景语法的神经动态机器人主动视觉过程模型。该模型解决了视觉注意的认知机器人模型的重大挑战：结合自下而上的显着性和上下功能指导，公开和掩盖的关注，坐标转换，抑制回报的两种形式，在相机框架之外找到对象，集成空间和基于对象的分析和基于对象的分析，基于空间和基于对象的探索，几乎没有识别的在线学习和自定义的探索和自定义，并自动切换和自定义。此外，它结合了场景语法的神经过程帐户 - 关于场景中对象之间关系的先验知识，以降低搜索空间并提高搜索效率。该模型还展示了桥接两个框架的强度：用于特征提取的深神经网络和用于认知操作的动态场理论。