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World File Search System隐藻
含有隐式干细胞的骨膜
摘要：骨膜被称为覆盖大多数骨表面的薄结缔组织。从第一世纪的研究中证实了其膨胀的骨骼再生能力。最近，揭露了具有独特生理特性的骨膜中的多能干细胞。存在于动态环境中，受复杂的分子网络调节，骨膜干细胞出现是具有强大的增殖和多重分化能力。通过对研究的持续探索，我们现在开始更深入地了解骨膜在骨形成和原位或异位修复中的巨大潜力。不可否认的是，骨膜正在进一步发展为一种更有希望的策略，可以在骨组织再生中利用。在这里，我们总结了骨膜，细胞标记物以及骨膜干细胞的生物学特征的发育和结构。然后，我们审查了它们在骨修复和基本分子调节中的关键作用。对骨膜相关的细胞和分子含量的理解将有助于增强骨膜的未来研究工作和应用转化。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
使用基于脑电图的隐式人类反馈
摘要 - 用人类反馈的提供强化学习（RL）代理可以极大地改善学习的各个方面。但是，以前的方法要求人类观察者明确地给出输入（例如，按钮，语音界面），在RL代理的学习过程的循环中为人提供负担。此外，不断提供明确的人类建议（反馈）并非总是可能或过于限制，例如自主驾驶，残疾人康复等。在这项工作中，我们以与错误相关电位的形式（ERRP）的形式调查了捕获人类的内在反应，作为隐式（和自然）的反馈，为人类提供了一种自然而直接的方式，使人类改善RL剂量的学习。因此，可以通过隐式反馈与RL算法进行整合，以加速RL代理的学习。我们开发了三个合理复杂的2D离散导航游戏，以实验评估拟议工作的整体绩效。和将ERR作为反馈的动机也通过主观实验来验证。我们工作的主要贡献如下，（i）我们提出并在实验中验证了错误的错误学习，其中一个游戏可以学习错误，并转移到其他未见的游戏中，（ii）我们提出了一个新颖的RL框架，以通过err rl and grouns and Spart和II，与II级别的人类相比，与人类的反馈相比，与人类的反馈相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与Firical Inf（II I Iff）相比，与Firical Inf（IS）相比（将错误应用于合理复杂的环境，并通过真实的用户实验来证明我们的方法可以加速学习的重要性。
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
原油生物修复：从细菌到微藻
摘要：原油是存在的主要污染物之一。其提取和加工产生的加工水被碳氢化合物污染，这对人类健康和与之接触的动植物有害。碳氢化合物污染可能涉及土壤和水，并使用了几种技术进行恢复。回收溢油油的最常用技术涉及可以去除大多数污染物的化学物理方法。必须考虑微生物的生物修复，主要是细菌，能够降解石油中包含的许多有毒化合物。微藻间接地参与生物修复，支持降解细菌的生长，并直接作用于污染物。他们的直接贡献是基于各种机制的激活，从产生能够降解碳氢化合物（例如脂氧酶）到通过自由基解放的攻击。以下综述分析了过去十年中有关微藻去除碳氢化合物的能力的所有作品，目的是在这些微生物中鉴定出一种用于使用细菌的替代技术。使用微藻的优点不仅涉及它们去除有毒化合物并将氧气释放到大气中的能力，而且可以在圆形经济过程中使用它们的生物质来生产生物燃料。
微藻的绿色合成生物塑料
摘要：由于迅速的工业化，人口增长和使用现代技术的进步，传统塑料的合成在过去几十年中大大增加了。但是，这些化石燃料的塑料过度使用通过造成污染，全球变暖等，从而造成了严重的环境和健康危害。因此，将微藻用作原料是一种有希望的，绿色和可持续的方法，用于生产生物塑料。可以在不同的微藻菌株中生产各种生物聚合物，例如聚羟基丁酸，聚氨酯，聚乳酸，基于纤维素的聚合物，基于淀粉的聚合物和基于蛋白质的聚合物。不同的技术，包括基因工程，代谢工程，光生反应器的使用，反应表面方法论和人工智能，用于改变和改善微藻库存以较低的成本以较低的成本合成生物塑料的商业合成。与常规塑料相比，这些生物基塑料具有可生物降解，可生物相容性，可回收，无毒，环保和可持续性，具有可靠的机械和热塑性性能。此外，生物塑料适用于在农业，建筑，医疗保健，电气和电子以及包装行业中的大量应用。因此，本综述着重于微藻生物聚合物和生物塑料的技术。此外，还提供了一些影响工业规模生物塑料生产和未来研究建议的挑战。此外，它还讨论了大规模生物塑性生产的创新和有效策略，同时还为生命周期评估，寿命和生物塑料的应用提供了见解。
激光诱导的石墨烯在藻酸钠上
抽象激光诱导的石墨烯（LIG）具有许多应用的理想特性。然而，需要在生物相容性底物上形成LIG，以进一步扩大基于LIG的技术的整合到纳米机械学中。在这里，报道了链球上藻酸钠的LIG形成。lig是系统地研究的，对材料的理化特征提供了全面的理解。Raman spectroscopy, scanning electron microscopy with energy-dispersive x-ray analysis, x-ray diffraction, transmission electron microscopy, Fourier-transform infrared spectroscopy and x-ray photoelectron spectroscopy techniques con fi rm the successful generation of oxidized graphene on the surface of cross-linked sodium alginate.探索了激光参数的影响和掺入藻酸盐底物中的交联量的量，表明较低的激光速度，较高的分辨率和增加的CACL 2含量会导致带有较低电阻的LIG。这些发现可能对用量身定制的导电性能在藻酸盐上制造LIG具有显着意义，但它们也可能对其他生物相容性底物的LIG形成起着指导作用。
海洋大藻：来自印度水域的生物多样性
海洋生态系统是我们星球上最大的水生生态系统，维持了整个世界生物多样性的近50％。海洋和陆地环境依赖于各种生态系统，例如潮间带，潮汐区，深海，珊瑚礁，盐沼，河口，河口，泻湖和红树林，这对于其可持续性至关重要。藻类是自养植物，主要生活在水中，并有许多不同类型的植物，从衣原体，小球藻和硅藻是单细胞生物的，到fucus和sargassum，它们是多细胞生物的。海洋藻类的分类包括两个主要类别：海洋微藻和海洋大藻类。海洋微藻，通常称为浮游植物，仅在使用显微镜的情况下观察到。海洋大型藻类，也称为海藻，水植物或水生植物，涵盖了所有类型的海洋藻类，它们在没有显微镜的无助的情况下是可观察到的（Ranjith等，2018）。