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迈向jacamo-rest：一种面向资源的抽象，用于管理多代理系统∗†
摘要。多代理的编程（MAOP）范式为模型和实施代理人及其组织和环境提供了抽象。近年来，研究人员已开始探索MAOP和面向资源的Web体系结构（REST）的整合。本文通过在Jacamo-Rest上展示了一项持续的工作，这是一项持续的研究，这是一种基于资源的基于资源的网络编程平台JACAMO的抽象。jacamo- reth将多代理系统（MAS）互操作性达到新级别，不仅可以与万维网的服务或应用程序进行交互，还可以通过其他应用程序在其规范中进行管理和更新。要将开发人员界面添加到适合Web的Jacamo中，我们提供了一个关于MAOP规范实体管理的新颖概念观点。我们将其作为编程接口应用程序的中间件进行了测试，该应用程序提供了现代软件工程设施，例如连续部署和MAS的迭代软件开发。
一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为
多靶点药物是治疗阿尔茨海默病的潜在药物。一种新的 5-取代基家族
摘要 多靶点药物是治疗阿尔茨海默病的一种有前途的方法。本文描述了一类新的 5-取代吲唑衍生物，它们具有多靶点特性，包括胆碱酯酶和 BACE1 抑制。因此，对一类新的 5-取代吲唑进行了合成和评估。药理学评价包括对 AChE/BuChE 和 BACE1 酶的体外抑制试验。此外，还对 BuChE 进行了相应的竞争研究。此外，还根据 ORAC 测定计算了抗氧化特性。此外，还研究了它们对 Raw 264.7 细胞的抗炎特性和对人神经母细胞瘤 SH-SY5Y 细胞的神经保护作用。药理学测试结果表明，这些 5-取代吲唑衍生物 1 – 4 和 6 中的一些可以同时作为 AChE/BuChE 和 BACE1 抑制剂。此外，一些吲唑衍生物表现出抗炎（3、6）和神经保护（1-4和6）作用，具有抗氧化作用，可对抗A b 诱导的人类神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞死亡。
抗惊厥药 MK-801 是一种强效的 N-甲基-D-...
摘要 化合物 MK-801{(+)-5-甲基-10,11-二氢-5H-二苯并[a,d]环庚烯-5,10-亚胺马来酸盐} 是一种强效抗惊厥药，口服后有效，其作用机制尚不清楚。我们在大鼠脑膜中检测到了 [3H]MK-801 的高亲和力（Kd = 37.2 ± 2.7 nM）结合位点。这些位点不耐热、具有立体选择性且具有区域特异性，其中海马的位点密度最高，其次是大脑皮层、纹状体和延髓脑桥。小脑中未检测到结合。MK-801 结合位点表现出一种新的药理学特性，因为这些位点上没有一种主要的神经递质候选物活跃。唯一能够竞争 [3H]MK-801 结合位点的化合物是已知能够阻断由 N-甲基-D-天冬氨酸 (N-Me-D-Asp) 受体亚型介导的兴奋性氨基酸反应的物质。这些物质包括分离性麻醉药苯环利定和氯胺酮以及 a 型阿片类药物 N-ailylnormetazocine (SKF 10,047)。使用大鼠皮质切片制剂进行的体外神经生理学研究表明 MK-801 对 N-Me-D-Asp 的去极化反应具有强效、选择性和非竞争性拮抗作用，但对海人酸或奎斯奎特无作用。苯环利定、氯胺酮、SKF 10,047 和 MK-801 对映体作为 N-Me-D-Asp 拮抗剂的效力与其作为 [3H]MK-801 结合抑制剂的效力密切相关 (r = 0.99)。这表明 MK-801 结合位点与 N-Me-D-Asp 受体相关，并解释了 MK-801 作为抗惊厥药的作用机制。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。
靶向犬尿氨酸通路：癌症和免疫细胞间代谢串扰的另一种治疗机会
最近的研究表明，代谢重编程通过色氨酸分解代谢的犬尿氨酸途径 (KP) 在癌症相关药物耐药性中发挥着关键作用。该途径由吲哚胺 2,3-双加氧酶 1 (IDO1) 驱动，通过营造免疫抑制环境促进免疫逃避并促进肿瘤进展。在 IDO1 抑制剂与免疫检查点抑制剂 (ICI) 联合使用的 III 期研究中，联合疗法无效。在这篇综述中，我们回顾了当前的进展，探索了未来的方向，并强调了在适当的患者群体中双重抑制 KP 限速酶 IDO1 和色氨酸 2,3-双加氧酶-2 (TDO2) 的重要性。我们认为双重抑制可以最大限度地发挥 KP 抑制的治疗潜力。此外，我们还深入研究了癌症中复杂的细胞相互作用以及肿瘤微环境 (TME) 内的代谢依赖性。我们将讨论临床前研究、最近的临床试验和有前景的治疗组合的见解，以阐明和促进 KP 研究癌症相关结果的明确方向。
脑脊柱接口：一种有前途的技术，可改善...
图9 脑机接口 BCI（脑机接口）技术的局限性可能源于其对当前神经科学和工程能力的依赖，这限制了其应用范围和效率。例如，现有BCI系统的用户满意度相对较低，可能导致受试者或用户视觉疲劳或认知紧张。某些BCI系统需要受试者或用户进行大量的学习和调整期，而解码准确性、稳定性和响应时间不足等问题可能会限制其整体有效性或易用性[15]。B. 脊髓刺激（SCS） 这是一种在脊髓中植入电极的过程。电极发出的电脉冲可以阻断疼痛信号或刺激肌肉。SCS 已用于帮助脊髓损伤患者恢复部分运动和感觉 [16] [17]。
ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集
朝着负责任的教育生成AI的负责发展：一种评估驱动的方法
7月 *的Irina *，‡，，赫尔曼（Herman），丹尼尔·卡森伯（DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3，Andrera Huber 1，Bretht Wastshire 1，Gall Elidan，Rabin 2，Roni Robinin 2，Robiviit Engelberg 2，Lydan Hackmon 2，Ravil 2，Rachel棕色1，绿色Chiir§，1，Grand Studina Grand We-Xin Dog 3，Marchal 1，Racsite Van Deman 4，儿童区，Abbhipolo 3，Striopolous 3，Annihe Hale 5，Wais Matatas 2，Ben Gomes 3特征1