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2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
我们可以检测到弱重力场的量子性质吗？
图2 PSEN1 A246E神经元中的RNA-SEQ鉴定了疾病内型。（a）PSEN1 A246E IPSC衍生的神经元相对于NDC的差异表达基因（DEG）的RNA-seq火山图，具有错误的发现率（FDR）调整后的P值<.05。（B-C）通过（b）ISMARA基序分析（基于Z得分，TF-GENE PEARSON相关性和平均基因目标表达变化）和（C）Dorothea TF-GENE目标分析（基于标准化的富集量），通过（c）基因目标表达变化）（基于Z得分，平均基因目标表达变化），通过（B）ISMARA基序分析（基于Z得分，TF-GENE PEARSON相关性）预测具有显着活性变化的转录因子（TFS）。ISMARA平均靶基因表达变化由UP（相对于NDC的增加）或向下（相对于NDC）箭头指示。（D-E）使用（d）CODODE-CHEA共识TF数据库或（e）通过FGSEA多层次富集测试（e）定义的神经元相关TF-GENE目标列表的PSEN1 A246E神经元中排名的TF-TARGET富集。（F-G）使用（F）标志性数据库和（G）基因本体生物学过程（GOBP）对PSEN1 A246E神经元基因表达签名进行排名的富集分析。
基于极化光学检测到的磁共振
基于偏振法和光学检测到的磁共振的磁力测定法引入了一种强大的技术，该磁共振具有负电荷的氮气毒性（NV - ）中心，中心在钻石中，而没有磁性偏置。合奏提供的信噪比比单个中心更高，并且它们的创建需要更少的效果。使用NV中心的集合依赖于校准的磁性偏置或复杂检测技术来区分晶体轴的先前方法。相反，这项工作使用平面外偏振光来选择性地激发NV - 沿特定晶体轴面向中心。这种方法对于具有C 3 V对称性的其他Spin-1颜色中心是一般的，并且与标准显微镜方法兼容，例如扫描探针，超分辨率，共聚焦和广泛的成像。
剖析预
应对农业领域的紧迫挑战需要迅速推进育种计划，特别是对于葡萄等多年生作物。我们超越了传统的双亲数量性状基因座 (QTL) 定位，进行了一项全基因组关联研究 (GWAS)，涵盖了智利育种计划中的 588 个葡萄品种，跨越三个季节并测试了 13 个关键的产量相关性状。一个强有力的候选基因 Vitvi11g000454 位于第 11 号染色体上，与植物通过茉莉酸信号对生物和非生物胁迫的反应有关，与浆果宽度有关，并有可能在葡萄育种中提高浆果大小。我们还在 2、4、9、11、15、18 和 19 号染色体上定位了与采后性状相关的新型 QTL，拓宽了我们对决定果实采后行为（包括腐烂、皱缩和重量减轻）的遗传复杂性的了解。利用基因本体注释，我们在性状和仔细研究的候选基因之间进行了比较，为未来植物育种中的性状特征识别工作奠定了坚实的基础。我们还强调了在 GWAS 分析中仔细考虑响应变量选择的重要性，因为在我们的研究中使用最佳线性无偏估计量 (BLUEs) 校正可能导致葡萄性状中一些常见 QTL 被抑制。我们的研究结果强调了开拓长期保存性状的非破坏性评估技术的必要性，为葡萄育种者和栽培者提供了改善采后鲜食葡萄质量和减少浪费的见解。
预印本
广泛用作航空航天和核工程（在裂变和聚变应用）的结构材料、金属加工工具和坩埚，以及腐蚀环境中的化学反应容器。最近，所有组成元素含量相当的复杂浓缩合金 (CCA) 已成为 RA 研究的一个新课题 [3, 4, 5, 6]。从纯金属到 CCA 的转变通常会改善材料性能和/或出现新的有益工程特性。在过去的 15-20 年里，这类合金一直是深入研究的主题。如今广泛讨论的高熵合金 [7, 8, 9] 是 CCA 的一个特例，其中合金元素的数量等于或超过五种。但即使涉及的元素数量只有三四种，与纯金属相比，高构型熵和严重的晶格畸变也会导致 CCA 材料性质发生质的变化。Senkov 等人。 [3, 10] 研究了一种 W 0.25 Ta 0.25 Mo 0.25 Nb 0.25 合金，该合金在高温下表现出有趣的力学性能：在 850K 至 1800K 的温度范围内，屈服应力极高（约 600 MPa）并且似乎几乎与温度无关。人们认为造成这一不寻常特征的主要机制之一是 CCA 的局部晶格畸变 (LLD) [7, 11]，它抑制了位错运动。根据这一推测，在 Zou 等人最近的研究中 [12]，他们通过高分辨率透射电子显微镜证实了 Nb-Mo-Ta-W 耐火合金中的局部畸变。经典分子动力学 (MD) 模拟是研究 CCA 特性最有力的工具之一。这种建模的关键部分是原子间势。因此，为此类系统开发可靠且广泛适用的势能是计算材料科学中的一项基本任务。对于耐火 CCA，Zhou 等人 [13, 14] 报道了一类可扩展至合金的嵌入式原子方法 (EAM) 势能。2013 年，Lin 等人 [15] 将 Zr 和 Nb 组分纳入该组势能中。这些势能被广泛用于探测耐火 CCA 中缺陷的行为 [16, 17, 18, 19, 20]。然而，由于可预测性较差，使用该模型获得的模拟结果最多只能视为定性的——即使对于纯金属也是如此。例如，对于纯钨，Zhou 的势能严重高估了熔化温度（比实验值高出近 1000K）[21]，并且与从头算计算结果相比，显示出错误的螺位错 Peierls 势垒特征（峰值和形状）[22]。对于纯钼，Zhou 的模型给出了螺位错的极化核心
HDD未检测到。在BIOS 中未启用硬盘驱动器HDD未检测到。在BIOS
主板内的电缆有可能变得有故障。因此，未检测到硬盘。您可以首先检查主板和硬盘连接是否未对准或弯曲。请注意，折叠，压接，捏或折痕的数据电缆通常负责绝缘内部的电线破裂。但是，在同一情况下，电缆的外部看起来正常。如果您不确定数据电缆的状况，我们建议您更换它。通常，某些SATA电缆可能会脱离它们的连接。可以检查其SATA电缆的状况，并确保它们紧密连接到SATA端口连接。如果更换电缆不会导致问题停止，则未检测到硬盘的问题在其他地方。
智能或功能的质量检查和评估...
Melkie GetNet Tadesse ISBN 978-91-888838-27-8（PDF）材料技术系，瑞典纺织学院，波拉斯大学SE-501 90 Boras，瑞典Boras，瑞典