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BGP异常检测的中值绝对偏差 生物元素开发的最新进展 排球运动员的休息状态fMRI研究 NOG-EXL小鼠中用CD34阳性造血干细胞进行人性化的人性化可改善长期生存和不太严重的髓样细胞超乳3 在应用磺化聚（醚酮）（Speek）及其用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的有机复合膜的进步方面的进步 中风患者心脏康复的机制和益处：其对改善心血管和神经血管健康的影响的新兴作用 使用相干的多脉冲X射线散射 胰腺癌免疫疗法的前沿和未来 三聚体BET v 1特异性纳米化引起对IgE结合的强抑制 SOX2，OCT4和NANOG：口服致癌作用中的核心胚胎干细胞多能调节剂 使用UIO-66-NH2/GO纳米复合材料改性电极同时测定抗癌药物表皮纳米传感器 使用碳基电极对锂硫电池（LISB）的性能优化的审查
摘要：全球互联网基础架构的稳定性和可靠性在很大程度上依赖边界网关协议（BGP），这是一种重要的协议，可促进各种自主系统之间的路由信息交换，从而确保全球无缝连接。但是，BGP固有地具有对异常路由行为的敏感性，可能导致严重的连通性破坏。尽管做出了广泛的努力，但准确地检测并有效缓解了这种异常，这仍然是艰难的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新型的统计方法，该方法采用了某些约束的中值绝对偏差，以主动检测BGP中的异常情况。通过应用高级分析技术，该研究为早期检测异常（例如Internet蠕虫，配置错误和链接故障）提供了强大的方法。这种创新方法已在经验上得到了验证，在识别这些破坏时，准确率为90％，精度为95％。这种高度的精度和准确性不仅确认了采用的统计方法的有效性，而且还标志着增强全球互联网基础架构的稳定性和可靠性的重要一步。
MSC在人工智能中用于药物发现
•分子表示，描述符和指纹•深度学习蛋白质结构预测（例如alphafold），结合亲和力预测和虚拟筛选•定量结构活动关系（QSAR）•基于ML的ADMET预测•用于机器学习基准测试的化学数据集•用于DE NOVO DRAUG DEVING的生成模型
TAMM和表面等离子体混合模式在各向异性石墨烯 - 光晶结构中用于血红蛋白检测
摘要：我们建议在各向异性石墨烯 - 光晶（GPC）结构中用于血红蛋白（Hb）检测的TAMM等离子体（TP）和表面等离子体（SP）杂交模式。提出的GPC传感器显示了由于面内各向异性特性引起的偏振依赖性响应。由于TP和SP模式的同时激发，该提出的传感器的反射曲线显示出两个反射率最小值。用于检测HB时，TP模式比SP模式更大。使用傅立叶模式光谱分析，当入射光的极化发生变化时，我们观察到从TP到SP模式的能量耦合，提供了增强传感器灵敏度的选项。我们提出了一种双浸法（DDM），以基于TP和SP模式的同时激发来检测HB。使用DDM，当HB水平为189 g/L时，提出的传感器提供314.5度/RIU的最大灵敏度和1746 RIU -1的FOM。所提出的各向异性GPC传感器为高FOM高度敏感的生物分子检测提供了可能的应用。
化学调谐的中间带态在原子薄的Cuxgese/sns量子材料中用于光伏应用
在原子上薄的二维GESE/SNS异质结构的界面处设计了从插入的杂种原子（例如Cu）衍生成的量子材料，并设计了其光电特征，以用于下一代光伏应用。先进的AB始于建模表明，多体效应诱导中间带（IB）状态，子带差距（〜0.78和1.26电子伏特）是下一代太阳能设备的理想选择，这有望比Shockley-Queisser的效率大于〜32％。整个异质结的电荷载体在空间上均具有能量和自发限制，从而降低了非辐射重组并提高量子效率。在太阳能电池中使用这种IB材料可增强在近红外至可见光范围内的吸收和载体的产生。调整活性层的厚度在大于600 nm的波长下增加光活性，在宽太阳波长范围内达到了〜190％的外部量子效率，从而强调了其在高级光伏技术中的潜力。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。
在生物序列中用于KNN搜索的神经嵌入
生物序列最近的邻居搜索在生物信息学中起有趣的作用。减轻二次复杂性对常规距离计算的痛苦，神经距离嵌入（将项目序列置于几何空间中）已被公认为是有希望的范式。为了维持序列之间的距离顺序，这些模型所有部署三重态损失并使用直观方法来选择三胞胎的子集，以从广阔的选择空间中进行训练。但是，我们观察到，这种训练通常使模型只能区分一小部分距离顺序，从而使其他人未被认可。此外，天真地选择了更多的三胞胎进行最新的网络下的培训，不仅增加了成本，而且还增加了模型性能。在本文中，我们介绍了Bio-KNN：KNN搜索框架 - 生物序列的工作。它包括一种系统的三重态选择方法和一个多头网络，增强了所有距离订单的识别而不增加培训费用。最初，我们提出了一种基于聚类的方法，将所有三重态分为具有相似支持的几个群集，然后使用创新策略从这些群集中选择三胞胎。同时，我们注意到同一网络中同时培训不同类型的三胞胎无法实现预期的性能，因此我们提出了一个多头网络来解决此问题。我们的网络采用卷积神经网络（CNN）来提取所有群集共享的本地效果，然后分别学习一个分别为每个群集学习多层启示（MLP）头。此外，我们将CNN视为特殊的头部，从而将以前模型中忽略的关键特征整合到我们的模型中以获得相似性识别。广泛的实验表明，我们的生物KNN在两个大规模数据集上的最先进方法显着优于而没有增加培训成本。
人口普查中用于编码职业的机器学习
职业分类是统计学家，经济学家，社会学家使用的有用工具，可以为工作任务和内容的相似之处提供描述者，以及经济和机构背景下的相似之处。要提供现实的社会或经济分析，必须定期更新职业分类词典。在2020年，散布了法国职业分类的新词典（PCS 2020），并配有一种自动完成工具，该工具将5,000个工作的列表完美地链接到其分类类别。只有此列表中的响应仍有待编码。insee选择不将其基于规则的自动编码系统设置为上一个词典中的代码（PCS 2003）中的代码，以适应新词典。Insee而不是选择使用机器学习技术来执行这种类型的分类任务，期望它们的表现良好。在2021年，进行了大型的手动标签活动：在2020年PCS中标记了大约100,000个人口普查工作答案，每两次由两个不同的手动编码器进行标记，并在需要时进行第三次套装，以确保培训/测试集的质量培训/测试设置。最终选择了一种两层神经网络算法（N-gram和分类器的FastText嵌入）。该实验表明，两种自动编码模式（非上市的列表和监督学习）的组合允许在当前职业中达到甚至超过上一个系统的准确率，但对于先前的职业（退休和失业）而言，它具有更多的纸张滑倒。与发送到手动工作的零件的组合可以获得一些准确性。基于这些结果，在2022年研究了预测和培训工具到人口普查生产链中的集成，目的是在PCS 2020中编码2024年的人口普查活动。这涵盖了评估（一部分）在实验过程中开发的（一部分）集成的成本和收益。这涵盖了定义与职业编码相对于职业编码的新组织，定义了通过算法评估和控制编码质量的不同角色和策略。这还涵盖了另一个最佳目标，更雄心勃勃的挑战是构建完全互惠的工具，以从不同来源和不同参与者中编码PCS 2020数据中编码。
在sgrna的硅设计中用于CRISPR/CAS9介导的...
快速碱化因子（RALFS）是植物中存在的普遍存在的富含半胱氨酸的肽。它们在各种过程中充当激素信号的功能，包括细胞生长，根部伸长和受精。ralf肽还可以充当植物免疫反应的负调节剂，从而抑制信号受体复合物的形成以进行免疫激活。在Fragaria×Ananassa中，Faralf33基因的沉默在防御真菌病原体Coltetotrichum acutatum中起关键作用。在这项研究中，在硅中设计了单个指南RNA（SGRNA），用于群集间隔间隔短的短静脉体重复序列/CRISPR-相关的（CRISPR/CAS）9介导的Faralf33基因诱变，以减少Ananassa的Ananassa。faralf33与其他植物物种的同源RALF33序列进行了比较，表明Faralf33的氨基酸序列还列出了Rrila蛋白水解位点中已知的Ralf肽的典型序列，除了Faralf33与Fvralf33一起提出的紧密聚类。在线工具Chopchop为Faralf33基因提供了73次命中，选择了两个用于诱变的SGRNA序列，Sgrna 1（5'-cgactctcccatctctctctctcttggact-3'）和sgrna 2（5'-gcaagcaagcaagcaAgcaAcgaCgggCagcgAgcGatca-3'）。所选SGRNA的预测二级结构在靶向诱变中提出了有效的结构。用于CRISPR/CAS9介导的FARALF33基因诱变的PCAS9-TPC-GFP-2XSGRNA载体是在具有两个SGRNA序列（带有两个SGRNA序列（带有拟南芥thaliana u6-26启动子）和绿色荧光蛋白质标记物的硅中设计的。
在加纳琼脂糖中用于DNA的凝胶电泳
Felix Zoiku，Ameyaw Prince，Agyekum Boateng，Prince Fordjour，Nana Aba Ennuson，Malvin Forson，Mina Ansomaa，Sena Matrevi，Donkor王子，Nancy Duah-Quashie和Neils Quashie and Neils Quashie doi：Quashie doi：： https://doi.org/10.22271/tpi.2024.v13.i2c.25380摘要这项研究探索了当地加纳海藻在生产琼脂糖中的潜力，生产琼脂糖的进口琼脂糖的替代品，用于DNA片段分离中的凝胶电泳。从KPONE和LABADI收集的Gracilaria cervicornis和Hydropuntia dentata等海藻进行处理，使用聚乙二醇，二乙基氨基乙基纤维素和二甲基磺氧化物等方法提取琼脂糖。这些红色藻类表现出高琼脂含量，与Hydropuntia dentata相比，颈颈治疗剂具有更好的琼脂糖，具有更好的凝胶强度和温度性能。从Ulva fasciata和Caulerpa Tastifolia中获得了琼脂。这项研究证明了局部产生的琼脂糖在脱氧核糖核酸分离中的有效性，这表明可能用于分子工作的“加纳琼脂糖”商业生产的潜力。关键字：琼脂，琼脂糖，琼脂蛋白，海藻，凝胶1。引言使用可生物降解和生物相容性材料的使用正在变成当前时代的真正必要性，这是由于不断增长的环境问题以及建立可持续的未来的全球努力。在这方面，长期以来一直在研究海藻多糖用于生产生物材料，这些生物材料涵盖了诸如食品，生物技术，药理和生物学领域的广泛行业[1]。这些海藻中的许多是可食用的，用于商业目的[3]。就像我们在加纳[5]一样。海藻沿着海洋，盐水和淡水发现，它们有各种品种；红色，绿色和棕色海洋藻类[2]。用作食物，化妆品，肥料和提取工业化学品[4]。海藻大多在中国，印度尼西亚和腓立比人群中被利用：这些国家都有水生地区，例如池塘，溪流等。然而，在加纳，没有给予这种勤奋的水生植物的关注，因此其重要性尚未得到足够的利用来经济地帮助该国[6]。Ralfsia expansa, Ulva flexuosa, Hydropuntia dentata, Hypnea musciformis, Lithothamnion bi sp orum, Ulva fasciata, Centroceras clavulatum, Ulva lactuca, Chaetomorpha linum, and Caulerpa taxifolia are the most abundant seaweed in Ghana and they all play key roles in affecting the spatial社区组织[7]。在各种海藻中，明智的种类和红色海藻的gracilaria物种故意用于制备琼脂糖，这是由于它们中发现的琼脂含量高[8]。琼脂在红色海藻的细胞壁上发现[9]。生物技术应用中使用最多的多糖是海藻化合物琼脂和琼脂糖[10]。琼脂有两个主要成分：琼脂糖和琼脂蛋白[11]。大多数琼脂是由琼脂糖组成的，是一种中性胶凝杂菌含糖。它是含有糖苷键的线性聚合物，如图1。在提取琼脂糖时，它是从海藻中直接提取的，或从琼脂中提取，该琼脂由70％琼脂糖和30％琼脂蛋白组成，但琼脂蛋白两种单糖为3，6-雄酸半乳吡喃糖和β-D-半乳糖吡喃糖，通过糖苷链接（1-4）在β-d-甲基乳糖酸之间的糖苷链接（1-4）连接在一起，在3、6-α-α-l-甲基乳糖酸之间，导致disagob and cons nocag ob，并导致了dis-3-糖的基本单位量。 3,6-氨基甲酸酯和β-D-半乳吡喃糖。采用复杂或多步纯化程序从高质量琼脂和低级琼脂糖中生产琼脂糖的许多程序和研究。
机器和机器人视觉中用于对象检测、语义分割和人类动作识别的机器学习和深度学习综述
摘要：机器视觉是一门旨在在计算机中复制人类视觉感知的跨学科领域，它取得了快速发展并做出了重大贡献。本文追溯了机器视觉的起源，从早期的图像处理算法到它与计算机科学、数学和机器人技术的融合，从而产生了一个独特的人工智能分支。机器学习技术（尤其是深度学习）的整合推动了其在日常设备中的增长和应用。本研究重点关注计算机视觉系统的目标：复制人类的视觉能力，包括识别、理解和解释。值得注意的是，图像分类、物体检测和图像分割是需要强大数学基础的关键任务。尽管取得了进展，但挑战依然存在，例如澄清与人工智能、机器学习和深度学习相关的术语。精确的定义和解释对于建立坚实的研究基础至关重要。机器视觉的发展反映了模拟人类视觉感知的雄心勃勃的旅程。跨学科合作和深度学习技术的整合推动了模拟人类行为和感知的显著进步。通过这项研究，机器视觉领域继续塑造计算机系统和人工智能应用的未来。