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如何让标记也表现出“响应性”？

要让标记也表现出“响应性”，可以通过以下几种方式实现：

使用响应式设计：响应式设计是一种能够根据设备屏幕大小和分辨率自动调整页面布局和元素大小的设计方法。通过使用CSS媒体查询和弹性布局等技术，可以使标记在不同设备上都能够适应并呈现出最佳的视觉效果。
使用媒体查询：媒体查询是CSS3中的一项功能，可以根据设备的特性和属性来应用不同的样式。通过使用媒体查询，可以根据设备的屏幕宽度、高度、方向等属性来调整标记的样式，从而实现响应性。
使用弹性布局：弹性布局（Flexbox）是一种CSS布局模型，可以使元素在容器中自动调整大小和位置。通过使用弹性布局，可以实现标记在不同屏幕尺寸下的自适应布局，使其能够灵活地适应不同设备的显示需求。
使用响应式图片：响应式图片是指根据设备屏幕大小和分辨率来动态加载不同尺寸和质量的图片。通过使用响应式图片技术，可以在不同设备上加载适合的图片，提高页面加载速度和用户体验。
使用动态加载和渲染：通过使用JavaScript等前端技术，可以实现在页面加载过程中动态加载和渲染标记内容。这样可以根据设备的性能和网络状况来优化标记的加载和显示效果，提高页面的响应性。

总结起来，要让标记也表现出“响应性”，可以通过响应式设计、媒体查询、弹性布局、响应式图片、动态加载和渲染等技术手段来实现。这些方法可以使标记在不同设备上都能够适应并呈现出最佳的视觉效果，提高页面的响应性和用户体验。

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相关搜索:如何使响应圈<div>中的文本也具有响应性无法让bootstraps的响应性工作如何使缩略图标题也具有响应性？如何更改标题的宽度并使其也具有响应性我想让卡片具有响应性。但在django 如何让容器响应？如何使其具有响应性？如何在自制的超文本标记语言WebPage中获得响应性如何让图片只在手机屏幕上加载并具有响应性？如何让div做出响应？如何让这个站点响应？如何让StringRequestVolley等待响应？如何让svg squares响应？如何使iframe具有响应性如何使多个图像响应性如何使carousel具有响应性？如何使站点响应性强？如何让谷歌地图“适应标记”？如何让Android响应触摸拖动？如何让PrimeNg VirtualScroller响应高度？

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单细胞+空间蛋白组鉴定三阴乳腺癌不同的治疗反应轨迹

设计并实施了一项新辅助临床试验（NCT03366844）来研究pembro和局灶性放疗联合治疗TNBC患者。50例新诊断的患者术前接受pembrots，三周后对原发乳腺肿瘤进行pembrots + RT(3组24 Gy, pembrots + RT)，然后继续进行标准治疗化疗，手术和RT，在手术时确定病理完全缓解(pCR)。淋巴结阳性患者经细针穿刺或芯针活检病理证实。单细胞转录组部分：用磁分离CD45+和CD45-的活检样本活细胞的顶部和底部1/3部分进行单细胞测序，CD45+样本同时进行配对T细胞受体（TCR）/B细胞受体（BCR）-seq。空间蛋白组部分：剩余的1/3部分，福尔马林固定，石蜡包埋，并使用CODEX平台，根据scRNA-seq鉴定的细胞类型，用抗体panels进行分析。

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Google | 提出CoT解码新方法，无需Prompt，就能让大模型(LLM)进行CoT推理

在增强大语言模型（LLM）的推理能力方面，先前的研究主要集中在特定的Prompt技术上，例如少样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)思维链（CoT）提示。这些方法虽然有效，但通常涉及手工密集型Prompt工程。

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PNAS | 神经所龚能、蒲慕明合作研究：恒河猴自我意识最新进展

【新智元导读】“镜像测试”是检测自我识别和自我意识的常用方法，过去只有人类和少数类人猿等通过该测试。中科院神经科学研究所的龚能博士团队与蒲慕明研究员近日发现，当恒河猴通过训练学会使用镜子后，自发的通过了镜像“标记测试”。这个结果说明“镜像测试”用于验证自我意识的局限性。同时，该研究为自我意识的神经机制研究提供了重要的线索。自我意识作为人类最重要的高等认知功能之一，其神经机制并不清楚，其中一个重要的限制就是动物模型的缺乏。能够识别镜中的自我被认为是验证自我意识的有效手段，镜前的“标记测试”，即在被试不知情的

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单细胞 RNA 测序揭示瘢痕疙瘩中成纤维细胞和血管内皮细胞的谱系特异性调节变化

瘢痕疙瘩是一种皮肤纤维化疾病，由异常的伤口愈合反应引起。尽管瘢痕疙瘩被归类为良性真皮生长，但它们表现出与恶性肿瘤相似的生物学特征，例如过度增殖、抗凋亡和侵袭。瘢痕疙瘩仍然是一个治疗挑战，缺乏药物治疗，部分原因是对发病机制的了解不完整。对来自瘢痕疙瘩皮肤组织和邻近的相对正常组织的 28,064 个细胞进行了单细胞 RNA 测序，观察到瘢痕疙瘩中成纤维细胞和血管内皮细胞亚群的显著扩增，反映了它们与瘢痕疙瘩发病机制的密切关联。结果强调了 TGFβ 和 Eph-ephrin 信号通路在瘢痕疙瘩异常纤维化和血管生成中的作用，发现了可能参与瘢痕疙瘩成纤维细胞纤维形成的关键调节因子，例如鉴定了 TWIST1、FOXO3和SMAD3。

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人类感知决策的神经生理学

反映知觉决策形成的动态神经信号的发现具有重大意义。这些信号不仅能让我们详细研究决策过程的神经执行过程，而且还能揭示大脑决策算法的关键要素。在很长一段时间里，这些信号只能通过侵入性记录来获取，而非侵入性记录技术的局限性阻碍了人类神经科学的进展。然而，最近研究方法的进展，使越来越多的研究人类大脑的信号可以动态的跟踪决策过程。在本文中，我们强调了人类的神经生理数据是如何被用来研究形成决策的多个处理水平的新见解，并为能够解释个体内部和个体间差异的数学模型的构建和评估提供信息，并研究辅助流程如何与核心决策过程相互作用。本文发表在Annual Review of Neuroscience杂志。

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深度解析DPO及其变体在多种任务上的表现如何，该如何选择

今天，我要带大家深入了解一项关于大型语言模型(LLMs)的研究，这是由亚利桑那州立大学的Amir Saeidi、Shivanshu Verma和Chitta Baral三位专家带来的前沿成果。他们的最新论文《Insights into Alignment: Evaluating DPO and its Variants Across Multiple Tasks》为我们揭开了直接偏好优化(DPO)及其衍生方法的神秘面纱，这些方法在优化模型以符合人类偏好方面展现出了巨大潜力。

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谷歌力作：神经网络训练中的Batch依赖性很烦？那就消了它！

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关于谷歌多模态人工智能Gemini的一切

谷歌的Gemini是人工智能发展中的一个重要里程碑，标志着从单模态系统向更复杂的多模态模型的转变。

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eLife：EEG和MEG中相位数据的贝叶斯分析

摘要：脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）记录是研究人类神经反应的宝贵工具，但它们存在噪音，并可能受到多种过程的影响。为了解决这一问题，一个有效的方法是使用特定频率的刺激，并测量响应相位的一致性。本文描述了一种测量相位一致性的贝叶斯方法，并使用神经语言学的示例和模拟数据进行了阐述。本研究建议，与传统的统计方法相比，贝叶斯方法更具描述性和可解释性，并且在检测与刺激相关的差异时对参与者数量要求更低。

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肿瘤内浆细胞预测非小细胞肺癌PD-L1阻断的结果

英文标题：Intratumoral plasma cells predict outcomes to PD-L1 blockade in non-small cell lung cancer

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scRNA-seq Clustering quality control

为了确定我们的分群是否可能是由于细胞周期阶段或线粒体表达等人工因素造成的，可视化探索这些指标以查看是否有任何簇表现出富集或与其他簇不同，这是很有用的。然而，如果观察到特定簇的富集或差异，它可以用细胞类型来解释，那就可以不必担忧。

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TransCenter: MIT&INRIA开源多目标物体跟踪算法

自从引入 Transformer 以来，其在 NLP 任务中就已被证明拥有卓越的性能。计算机视觉也不例外，近些年，Transformer 的使用在计算机视觉领域也变得非常流行。例如，Carian et al. 的 DETR 目标检测网络提出利用稀疏查询（sparse queries）的方式来搜索图像中的物体。同期工作也大多从 DETR 出发，保留稀疏查询，将 DETR 简单推广到多目标跟踪（MOT）任务中。

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王炸！OpenAI全新模型GPT-4o推出！免费使用，实时语音视频交互来了！

北京时间5月14日凌晨，OpenAI 春季新品发布会举行，新一代旗舰生成模型 GPT-4o来了。GPT-4o 的推出代表着技术进步的一大步，集成了文本、语音和图像三种模态，使人机交互更加自然和高效。

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囊胚滋养外胚层初步分化的单细胞测序：对胚胎植入的新见解

本文收集了人类和小鼠围植入期共计 65 个胚胎进行单细胞测序，通过激光辅助显微切割分离 PTE 和 MTE 并标记位置信息，统一定义了 S1、S2、S3 三个时期。人类胚胎质控标准为基因数>2000 且转录本>10000；小鼠胚胎质控标准为基因数>1200 且转录本>10000。过滤后共获得 2327 个细胞。

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缺氧协调胶质母细胞瘤内髓系细胞的空间分布

通过测量每个population的聚类系数，研究了髓系细胞在空间上与同类细胞的关联趋势。聚类系数是一种描述网络特性的统计数据，高值表明population形成了紧密相连的cluster，低值表明该群体的细胞在TME中连接弱，聚类更松散。在这一初步分析中，所有的髓系群体都表现出相似的聚类倾向，核心的TAM-Cd68和TAM-Int群体的聚类性明显更高。这些聚类值表明，大多数髓系population在TME中形成小的、弱连接的cluster。由于更丰富的population可能纯粹是偶然聚集在一起，随后修正了区域间population丰度差异的聚类系数。这表明，几乎所有的细胞群都表现出比偶然预期更多的聚集性。值得注意的是，TAM-Supp细胞在边缘显示出明显更密集的聚集。在边缘和核心区之间，聚类模式是保守的。测量分类性(网络中种群与不同种群的同类种群相连接的趋势的描述性统计数据)同样表明，细胞对与同类种群的细胞相连接表现出微弱但积极的偏好，这在边缘和核心区域之间是相似的。总的来说，这些数据表明，不同的髓系细胞群在TME中分离并形成松散的同型cluster，这种分离的生物学驱动因素大多独立于肿瘤边缘或核心的更广泛位置。

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癌症分型已经投不出去了吗？看看这篇使用癌细胞系做的分型吧！

胰腺癌是一种高度侵袭性的癌症，治疗的反应率极低，需要对胰腺癌细胞系 (PCCL) 进行全面的分子表征。

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每日学术速递12.10

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脑机交互，屏幕是必须？No！让机器人发出激光光点实现脑机接口交互

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在急性昏迷阶段后，严重的急性脑损伤可导致持续的意识障碍(DOC)。昏迷恢复量表修订(CRS-R)是用于区分植物人/无反应清醒状态综合征(VS/UWS)与最小意识状态(MCS)患者最广泛使用的工具。VS/UWS只表现出无目的的反射行为，MCS表现出可重复但不一致的认知和有意识的皮质调节行为。然而，这种行为评估方法存在局限性，15-20%的VS/UWS患者表现出的大脑活动模式或表明了具有更高的意识状态。在各种不同的脑成像技术中，脑电图已被证明是一种非侵入、可靠的且价格低廉的简便工具，可用于探查DOC患者的意识状态和对外界刺激的意识响应特征。特别地，在脑电的分析方法中,频带中谱功率、复杂度和功能连通性的增加与意识状态相关，将行为学和脑电图相结合来评估在治疗期间可能的意识改善似乎更佳。最近，经颅直流电刺激(tDCS)已显示出改善DOC患者意识状态的潜在益处(CRS-R评估)，然而，一些研究者却没有发现tDCS后意识的改善,因此，人们对tDCS的有效性仍然存在争议。这种怀疑主要是由于其改善机制尚未完全建立，而且大多数报告行为结果的研究并没有调查tDCS对大脑神经活动的影响。尤其在DOC患者中，tDCS对脑电活动的影响仅仅进行了小样本研究。由于测量方法的多样性和缺乏关于意识电生理学的明确的基本假设，使得研究者很难解释tDCS对病患意识恢复的影响。近期，来自法国的研究团队在Nature子刊《Scientific Reports》杂志发表题为《Combined behavioral and electrophysiological evidence for a direct cortical effect of prefrontal tDCS on disorders of consciousness》的研究论文。在该研究中，研究者通过结合行为学和电生理学结果评估了前额叶tDCS(图1A)对意识恢复的影响,以研究tDCS对意识障碍患者干预作用及其神经机制。

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Python数据采集：抓取和解析XML数据

在当今信息爆炸的时代，获取并分析大量结构化数据对于企业和个人来说至关重要。本文将详细介绍如何使用Python进行XML数据的抓取与解析，并提供操作示例帮助您快速有效地从各种来源中提取有价值的信息。

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Neurolmage:儿童和青春期早期大脑内在活动的复杂度

大量证据表明，脑信号复杂性(BSC)可能是健康大脑功能的重要指标，或者是疾病和功能障碍的前兆。然而，尽管最近取得了进展，但我们目前对BSC如何在大规模网络中出现和发展，以及形成这些动态因素的理解仍然有限。在这里，我们利用静息态功能近红外光谱(rs-fNIRS)捕捉和表征了107名6-13岁健康被试的大规模功能网络中BSC动力学的性质和时间过程。自发性BSC的年龄依赖性增加主要发生在高阶关联区域，包括默认模式(DMN)和注意(ATN)网络。我们的研究结果还揭示了BSC的不对称发育模式，这是特定于背侧和腹侧ATN网络的，前者显示出BSC的左侧化，后者显示出右侧化。与男性相比，这些与年龄相关的侧偏性变化在女性中似乎更为明显。最后，使用机器学习模型，我们表明BSC是一个可靠的实际年龄预测指标。高阶关联网络，如DMN和背侧ATN，在预测以前未见过的个体的年龄方面表现出最强大的预测能力。综上所述，我们的研究结果为在童年和青春期进化的大规模内在网络中的BSC动态的时空模式提供了新的见解，表明基于网络的BSC测量代表了一种追踪正常大脑发育的有前途的方法，并可能有助于早期发现非典型发育轨迹。

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斯坦福大学 & 亚马逊 AI 探索视觉-语言模型的前沿，当前方法与未来方向的调查！

大型语言模型（LLM）的出现标志着人工智能一个转型时代的开始， Reshape 了整个领域。跨越学术界和工业界的研究实验室正积极参与一场竞争，以推进LLM的能力。然而，一个值得注意的限制已经显现出来——这些模型仅限于处理单一类型的数据，特别是文本。这一限制凸显了在追求完善LLM以跨多个模态无缝运行的过程中一个关键挑战，这标志着在AI领域进一步创新的一个重要方向。

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[文献解读]基于肿瘤免疫微环境膀胱癌提高免疫治疗应答率的分类

❝本节小编来分享一篇2021年在「Mol Ther Oncolytics(IF=6.3)」的文章，研究免疫相关lncRNAs的泛癌特征识别潜在致癌生物标志物❞ 基于肿瘤免疫微环境膀胱癌提高免疫治疗应答率的分类 📷 研究概述 ❝免疫治疗是挽救膀胱癌患者生命的一种潜在方法,但仅对其中约20 %的患者有利。本研究共收集4028例膀胱癌患者。采用非监督非负矩阵分解( NMF )和最近模板预测( NTP )算法进行分类。我们从《癌症基因组图谱膀胱尿路上皮癌》( TCGA-BLCA )培训队列中鉴定了免疫和非免疫类

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MiniGPT-Med | 多模态模型在医疗报告生成与疾病检测中取得突破性进展！

图像文本数据在各个领域的数量激增以及视觉语言建模的进步为生成式预训练领域的研究开辟了道路。这个创新时代以GPT-4（Achiam等人，2023）和Gemini（团队等人，2023）等多模态模型的涌现为标志。这些进步意味着作者在处理和理解复杂数据方面的能力向前跃进了一步。尽管取得了这些进展，但在医疗领域采用多模态大型语言模型（LLM）仍然有限。医疗领域对数据复杂性、敏感性和特定性的独特要求凸显了需要量身定制的办法来发挥LLM在转变医疗研究和实践中的潜力。已经推出了许多为医疗应用设计的模型，但它们通常针对特定任务表现出高度的专门化。这种专业化限制了它们的适应性，尤其是在执行多样化的医疗应用时。例如，像Med-Flamingo 和 XrayGPT（Thawkar等人，2023）这样的模型主要是为医疗报告生成和医疗视觉问题回答等任务而定制的。然而，它们在需要视觉定位技能的关键领域（医疗领域的至关重要组成部分）如疾病检测方面缺乏能力。为了弥补这一不足，作者推出了MiniGPT-Med，一个能够熟练处理定位和非定位任务的统一模型。作者推出了MiniGPT-Med，这是一个为医疗领域的各种任务而设计的多功能模型，包括但不限于医疗报告生成、医疗视觉问题回答和疾病识别。MiniGPT-Med建立在大型语言模型（LLM）的架构之上，这些模型已经展示了出色的生成能力和广泛的语文学，包括医学知识。借鉴LLM在广泛的视觉语言应用中的成功，如最近的Zhu等人（2023年）；Chen等人（2023年）；Li等人（2024年）的研究所示，作者的模型采用了类似于 MiniGPT-v2 的设计，使用LLaMA-2语言模型作为通用接口。此外，作者融入了不同的任务标识符，以提高模型准确执行各种医疗视觉语言技能的能力。通过广泛的实验，作者证明了作者的模型在医疗视觉语言任务范围内表现出强大的性能，包括医疗报告生成、医疗视觉问题回答和疾病检测。作者将作者的模型与专业化和通用化 Baseline 模型进行了基准测试，结果显示作者的方法在所有评估任务中取得了强大的成果。值得注意的是，在医疗报告生成领域，作者的模型达到了最先进的表现，BERT-Sim上超过最佳 Baseline 模型19%，CheXbert-Sim上超过5.2%。这表明作者的模型在多样化的医疗视觉语言任务上具有强大的生成能力。

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PupilNet: Convolutional Neural Networks for Robust Pupil Detection

实时、准确和健壮的瞳孔检测是普及的基于视频的眼球跟踪的必要前提。然而，由于快速的光照变化、瞳孔遮挡、非中心和离轴眼记录以及眼的生理特征，在真实场景中自动检测瞳孔是一个复杂的挑战。在本文中，我们提出并评价了一种新的基于双卷积神经网络流程的方法。在它的第一阶段，流程使用卷积神经网络和从缩小的输入图像的子区域进行粗瞳孔位置识别，以减少计算成本。第二阶段使用从初始瞳孔位置估计周围的小窗口衍生出的子区域，使用另一种卷积神经网络来优化这个位置，与目前性能最好的算法相比，瞳孔检测率提高了25%。可根据要求提供注释数据集。

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RNN又行了！DeepMind新发布的Griffin可以与同级别的LLM性能相当

Hawk和Griffin是DeepMind推出的新型循环神经网络（RNNs），2月刚刚发布在arxiv上。Hawk通过使用门控线性递归（gated linear recurrences）超越了Mamba的性能，而Griffin则是一种混合型模型，结合了门控线性递归和局部注意力（local attention），与Llama-2的性能相当，但使用的训练数据明显较少。Griffin在处理比训练时更长的序列时表现出色。这两种模型在硬件效率方面与Transformer相当，但在推理过程中具有更低的延迟和更高的吞吐量。Griffin的规模已扩展到了140亿个（14B）参数。

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港大 | 发布 “点云” 大模型：PointLLM，旨在实现大模型在3D对象上的应用！

大型语言模型 (LLM) 的进步对自然语言处理产生了深远的影响，但尚未完全拥抱3D理解领域。为此本文提出了PointLLM，让LLMs学会理解点云信息并提供超越2D视觉数据的新途径。具体来说，PointLLM能够根据Prompt处理彩色点云信息，利用LLM的点云编码器来有效融合几何、外观和语言信息，生成符合任务目标的响应。实验结果表明：PointLLM 表现出优于现有2D基线的性能，在对象标注任务中，PointLLM在超过50%的样本中优于人工注释者。

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Cell：视觉错觉运动刺激的探索：基于EEG的实用辅助系统的脑机接口

本文提出了一种基于视觉错觉运动刺激(illusory visual motion stimuli)的脑机接口（BCI），旨在使用提出的系统来增强运动想象（MI）的范式。由于运动想象需要较长时间的训练，因此通过感官系统进行外部刺激的刺激方法是一种提高效率的替代方法。该项研究分为两个部分。首先，研究人员观察了基于脑地形图的视觉运动错觉模式。其次，研究者实现了基于视觉错觉运动刺激的BCI系统。箭头和移动箭头模式用于调节视觉皮层和运动皮层的alpha节律。箭头模式的平均分类准确率约为78.5%。另外，使用提出的特征提取和决策算法，提出了基于视觉错觉运动刺激的BCI系统。该BCI系统可以通过设计的算法控制光标左右移动，生成5个辅助通信指令。10名志愿者参与了这项实验，并使用了一个带有运动想象和视觉错觉运动的脑机接口系统来比较效率。结果表明，该方法比运动想象的准确率提高了约4%。所提出的视觉错觉运动刺激和算法的正确率约为80.3%。研究人员表示，可以在基于MI的脑机接口系统中加入一种视觉错觉运动刺激混合脑机接口系统，以进行初学者运动想象。

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178页，128个案例，GPT-4V医疗领域全面测评，离临床应用与实际决策尚有距离

在大型基础模型的推动下，人工智能的发展近来取得了巨大进步，尤其是 OpenAI 的 GPT-4，其在问答、知识方面展现出的强大能力点亮了 AI 领域的尤里卡时刻，引起了公众的普遍关注。

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