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World File Search System采样
模拟2021年的西太平洋热浪，以模拟重要性采样
在2021年夏季，北美太平洋西北部受到极端热浪的影响，该热波将以前的温度记录打破了几个程度。这一事件对人类的生命和生态系统造成了严重影响，并与并发驱动因素的叠加有关，驱动因素的影响会因气候变化而扩大。我们评估了这种破纪录的热浪是否可以在观察之前预见，气候变化如何影响北美太平洋西北最差的热浪场景。为此，我们使用具有经验重要性抽样的随机天气发生器。发电机使用循环类似物模拟了极端温度序列，该温度序列是根据记录最极端影响的区域的每日最高温度而选择的重要性采样。我们展示了如何获得事件的某些大规模驱动因素，即使没有直接给出随机天气生成器的信息，也可以形成循环类似物。
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成
用尖峰纳米层的超快神经采样
由于它们在带宽，功率效率（尤其是速度）方面具有显着优势，因此已经成为传统半导体设备的有趣替代品。最近，首先证明了具有激发行为的晶体晶体纳米剂。根据泵送强度，它们在纳秒时间尺度上以各个间隔发出短的光学脉冲（尖峰）。在这项理论工作中，我们展示了如何通过从学习的概率分布中采样来将这种光子尖峰神经元的网络用于贝叶斯推断。我们提供了从传统采样网络（例如Boltzmann机器）到光子尖峰网络的翻译规则的详细推导，并在一系列具有一系列的任务中演示了它们的功能。最后，我们提供了处理速度和功耗的估计，我们预计与当前最新神经形态系统相比，我们预计几个数量级。
cl-dps：一种通过扩散后采样
大型语言模型彻底改变了人工智能和机器学习。在大规模数据集上训练的这些模型可以生成类似人类的文本，代码，并且（显然）从事复杂的推理任务。这些突破的核心是所谓的经验缩放定律，它显示了模型能力如何随着模型大小和数据大小的增加而预测的。这种可预测性激发了巨大的工业努力来建立和部署非常大型的模型。该课程将通过对Llama 3技术报告的深入研究（Grattafiori等，2024）的深入研究来理解大型模型培训的实际方面。我们将介绍从培训前和培训后的整个管道到评估和部署。学生将有望介绍一篇论文，准备代码笔记本，并完成有关他们选择的主题的Finnal项目。虽然读数在很大程度上是应用或方法论上的，但理论上的学生欢迎将他们的项目集中在与大型模型有关的理论主题上。
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
可穿戴的光子设备用于多个生物标志物采样和无血液检测
†ZL和BJ对这项工作也同样贡献。10 *信函作者：11 Mei X. Wu博士：mwu5@mgh.harvard.edu 12 13摘要：14个血液抽血或使用针的血液术在诊所实践了几个世纪，而15个通常会导致疼痛，不适和不便。在此，我们通过整合Microlens阵列（MLA）和光学微针阵列（OMNA）来创建一个可穿戴的光子设备16，具有17个免疫识别能力，以实现安全且无针的生物标志物采样和检测。MLA-18在595 nm处通过Omna进入皮肤的LED光的综合OMNA，19绕过表皮层中的光吸收黑色素，并均匀地分布在毛细血管20富含20的毛细管中。595 nm的光优选地被21毛细血管内的血红蛋白（Hb）和氧-Hb吸收，从而触发毛细血管的热扩张而不会损害它们或引起Petechiae。22光照明导致皮肤中各种血液23生物标志物的浓度显着增加，这由于毛细血管扩张和生物标志物的渗出。这些奢侈的24个生物标记物专门与OMNA结合，该标志物用捕获抗体共价装饰，每只25个微针与一种特定的抗体固定。多功能OMNA进行了广泛的26修改，以扩大免疫联系信号并获得优于酶-27连接的免疫吸附测定法（ELISA）试剂盒的灵敏度。这种经济高效的30设备为血液生物标志物的无血，多重检测提供了一个有希望的平台。31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42作为概念证明，我们验证了28个原型的功能，用于微创采样和精确的多重血液生物标志物检测，以量化急性炎症和特定的抗体产生。
如果在层流罩下发生阳性被动空气采样，且胚胎培养中没有可检测到的污染，则 IVF 周期是安全的
胚胎培养基中的微生物污染可能会影响 IVF 过程中胚胎的早期发育和临床结果。生殖道感染是培养污染的最常见原因，但环境空气质量也可能对接受 IVF 程序的不孕夫妇的生殖结果产生不利影响。胚胎学实验室的微生物污染监测是强制性要求，并且每天在层流垂直罩下进行检测。在本研究中，我们调查了在实验室 5 年活动中，当层流罩下发生阳性被动空气采样且胚胎培养中没有明显污染时进行的 IVF 结果。我们进行了 570 次空气采样，在 13 例（2.28%）的 TSA 沉降板中分离出至少 1 CFU 的微生物。由于显微镜下没有可检测到的微生物或肉眼可见培养基浑浊度/颜色变化（污染率为 0%），因此不怀疑培养基中存在感染。 “受污染”的 P 组和“阴性”的 N 组在生化妊娠率、活产率和流产率方面没有统计学上的显著差异。令人惊讶的是，我们发现 P 组的临床妊娠率比 N 组更高，这一发现可能是由于 P 组的意外年龄较低（p = 0.0133）。数据显示，在胚胎培养基中没有可检测到的污染的情况下，当 A 级环境中出现空气阳性样本时，IVF 周期是安全的。
评估生成扩散模型，以增强范围和全原子分辨率的折叠和无序蛋白质态采样
图2：基于扭转角的主成分分析（PCA），TRP型栅格和α-突触核蛋白的自由能表面（FES）。（a）和（d）分别沿TRP-CAGE和α-类核蛋白的整个分子动力学（MD）模拟数据集沿第一个两个主要成分（PC-1和PC-2）显示了2D FES图。（b）和（e）使用仿真数据的子集描绘了FES图，相当于TRP -cage的总数据的10％，而α-突触核蛋白的50％。与完整数据集相比，这些子集突出了采样自由能表面的稀疏性。（c）和（f）介绍了由DDPM训练的模型产生的FES图，这些模型在还原的子集上进行了训练。值得注意的是，DDPM生成的FES图与完整数据集的FES相似，并有效地采样了（b）和（e）中观察到的稀疏区域。
GLS紧凑采样器用户手册。 ...
2.1检查泵管。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-1 2.2排放管。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-3 2.3安装瓶子。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2.1检查泵管。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-1 2.2排放管。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-3 2.3安装瓶子。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-1 2.2排放管。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2.3安装瓶子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2.4样品冷却。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-4 2.5安装电源。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-4 2.5安装电源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-4 2.6吸气线和滤网。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 2.6.1切割吸气线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-6 2.6.2连接过滤器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-6 2.6.1切割吸气线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 2.6.2连接过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 2.6.3连接乙烯基吸力线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-7 2.6.4连接PTFE吸气线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .2-7 2.7连接外部设备。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-6 2.6.3连接乙烯基吸力线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-7 2.6.4连接PTFE吸气线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .2-7 2.7连接外部设备。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-7 2.6.4连接PTFE吸气线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.2-7 2.7连接外部设备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 2.8定位GL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-8 2.9锁定GL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-102-8 2.8定位GL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 2.9锁定GL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-10