XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System验室
三位一体长室中心
文化丧失与毁灭，以及社会如何通过重建和纪念应对文化创伤。2018 年 11 月，亚历山大图书馆创始名誉馆长 Ismail Serageldin 博士在系列讲座的首次演讲中引用了拿破仑·波拿巴的一句话：“从长远来看，笔总是打败了剑。” 今年我们公共人文项目的另一个亮点是新的演讲系列“21 世纪的人性意味着什么？” 为期一年的跨学科讲座系列是与埃森哲位于都柏林的全球研究与孵化中心 The Dock 合作举办的。该系列讲座于 2018 年 12 月启动，作为头条新闻论坛的一部分进行小组讨论，演讲者探讨了超人类主义、基因操纵、数据驱动世界面临的挑战以及以人为本的技术方法。 2018 年 11 月，我们发表了一封致《金融时报》的公开信，信中谈到了爱尔兰最成功的跨境机构之一——三一学院，以及英国脱欧可能对跨境关系（尤其是教育）产生令人担忧的影响。该倡议吸引了媒体的广泛关注，并在社交媒体上获得了广泛的网络受众，一些人将这一举措描述为“知识公民的典范”。这一机会是我们与《金融时报》合作的结果，该合作始于 2017-18 年的“欧洲未来项目”和三一学院博士生 Marie Sophie Hingst 的获奖论文。
互联网的回声室及其对暴力
新闻界的图像制作角色如此强大，它可以使罪犯看起来像是受害者，并使受害者看起来像他是罪犯。这是新闻界，不负责任的压力机。这将使罪犯看起来像是受害者，并使受害者看起来像他是罪犯。如果您不小心，报纸将使您讨厌被压迫和爱着受压迫的人的人。1
2024年12月6日，A室A
1 Juntendo Itch Research Center (JIRC), Institute for Environmental and Gender-Specific Medicine, Juntendo University Graduate School of Medicine, Chiba, 2 Department of Cellular Physiology Okayama University Graduate School of Medicine, Dentistry, and Pharmaceutical Sciences, Okayama, 3 Laboratory of Cell Biology, Biomedical Research Core Facilities, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo, 4 Atopy (Allergy)东京国民大学医学院研究生院研究中心
谷氨酸溢出动态增强下丘脑室室核的GABA能突触抑制
下丘脑室室核（PVN）受到周围周围核区（PNZ）的γ-氨基丁酸（GABA）的强烈抑制。由于谷氨酸会介导快速兴奋性传播，并且是GABA合成的底物，因此我们测试了其动态增强GABA抑制的能力。在雄性小鼠的PVN切片中，在离子型胶质胶质受体阻滞期间应用浴谷氨酸会增加PNZ诱发的抑制性突触后电流（EIPSC），而不会影响GABA-A受体AGO，而不会影响GABA-A的抑制作用，而不会影响GABA-A的抑制作用 - 含有或单向电流或单次通道的电导率，暗示了预设机械的机械。与这种解释一致，在GABA-A受体的药理饱和过程中，浴谷氨酸无法加强IPSC。突触前分析表明，谷氨酸不影响配对脉冲比，峰值EIPSC变异性，GABA囊泡回收速度或易于释放的池（RRP）大小。值得注意的是，谷氨酸 - GABA强化（GGS）不受代谢型谷氨酸受体阻断的影响，并在标准化到基线幅度时对外部Ca 2+分级。ggs是通过泛但非胶质胶质抑制谷氨酸摄取和抑制谷氨酸脱羧酶（GAD）（GAD）预防的，这表明通过神经兴奋性氨基酸转运蛋白3（EAAT3）（EAAT3）和糖脂转化的谷氨酸转化，表明对谷氨酸摄取的依赖。EAAT3免疫反应性强烈定位于推定的PVN GABA末端。高浴K +还诱导了GGS，这是通过谷氨酸囊泡耗竭预防的，这表明突触谷氨酸释放会增强PVN GABA的抑制作用。ggs抑制了PVN细胞燃料，表明其功能性明显。总的来说，PVN GGS通过与突触释放的谷氨酸合成的GABA合成的囊泡的明显“过度填充”来缓冲神经元激发。我们认为GGS可以防止持续的PVN激发和兴奋性毒性，同时有可能有助于应激适应和习惯。
3tesla验化后MRI量化解剖学脑结构
定量验尸磁共振成像（PMMR）允许测量脑组织的T1和T2松弛时间和质子密度（PD）。定量PMMR值可用于验证后神经成像诊断，例如计算机辅助诊断。到目前为止，常规解剖学脑结构的定量T1，T1和PD验尸值在3 Tesla PMMR应用中尚不清楚。这项基础研究的目的是评估有关各种尸体温度的3 t验尸后磁共振的验证后脑结构的定量值。在50例法医情况下，在尸检之前应用了定量的PMMR脑序列。Measurements of T1 (in ms), T2 (in ms), and PD (in %) values of cerebrum (Group 1: frontal grey matter, frontal white matter, thalamus, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, internal capsule) brainstem and cerebellum (Group 2: cerebral peduncle, substantia nigra, red nucleus, pons, middle cerebellar花梗，小脑半球，髓质长圆形）在合成计算的轴向PMMR脑图像中进行。评估的定量值校正了尸体温度。温度依赖性主要是针对T1值的。ANOVA测试导致两组研究的解剖脑结构之间的定量值显着差异。可以得出结论，温度校正了3个TESLA PMMR T1，T2和PD值对于定期解剖学脑结构的表征和歧视是可行的。©2021由Elsevier B.V.这可能为未来的法医脑病变和病理学的先进诊断提供了基础。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
应用机器学习可以预测代谢组指纹的验后间隔
在法医尸检中，准确估计验尸间隔（PMI）是库里的。依靠物理参数和警察数据的传统方法缺乏精度，尤其是自从该人去世以来大约两天后。新方法越来越集中于分析生物系统中的验尸代谢组学，这是受内部和外部分子影响的持续过程的“指纹”。通过仔细分析这些代谢组谱，它们涵盖了从死亡之前的事件到死后变化的各种信息，就有可能提供对PMI的更准确估计。可用真实人类数据的局限性直到最近才阻碍了全面的调查。由国家法医医学委员会（RMV，Rättsmedicinalverket）收集的大规模代谢组数据为在法医学中提供了预测分析的独特机会，从而为改进PMI估算提供了创新的方法。然而，代谢组数据似乎很大，复杂且可能是非线性的，因此可以解释它。这强调了E ff e ff使用机器学习算法来管理代谢组数据的重要性，以实现PMI预测的范围，这是该项目的主要重点。
补充信息室 - 温度旋转 -
Satoshi Hiura 1*，Saeko Hatakeyama 1，Mattas Jansson 2，Junichi Takayama 1，Buyanova 2，Weimin CHN 2和Akiro Muntilation