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DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2,被 认为具有人工智能领域里程碑性意义,解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题,改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练(如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库), 并 使用了一个新的深度神经网络构架,该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI) 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构, 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破,因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度,达到了实验手段获取的结构精度, 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能,为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛,未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
摘要。近年来,人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究,特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究,引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要,这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中,许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标(如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等)都是从其他应用程序中改编而来的,但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡,以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
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令人兴奋的新药、新技术和改进的工作方式开始被引入,它们挽救和延长了我们所爱之人的寿命,或极大地改善了我们的生活质量。NHS Wales 应用程序及其配套网站是改变患者与威尔士健康和社会护理服务互动方式的一个例子。通过该应用程序,在 GP 注册的患者可以访问他们的健康记录摘要并查看他们的健康史、订购重复处方、查看过去的 GP 处方以及预订、查看和取消与执业人员的预约。该应用程序还将提供更大的候补名单透明度,促进患者与二级护理临床医生在手术前后的互动,并引入用于数字化信件和通信的混合邮件解决方案。
和住房系统以提供整体护理。有关 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MCP) 与当地卫生管辖区之间合作的指导。有关各县如何弥合专业心理健康服务 (SMHS) 和非专业心理健康服务 (NSMHS) 之间分歧的指导。与初级保健、NSMHS 提供者和同行专家 CBO 合作时提供支持。
下午点心 鳄梨酱配胡萝卜条 鳄梨(捣碎):1 个中型 番茄(切丁):1/2 杯 洋葱(切碎):2 汤匙 柠檬汁:1 汤匙 胡萝卜条:1 杯
另请参阅:可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现:系统评价,Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
I.在2024年6月3日至7日,针对东非地区数字整合计划(EA -RDIP,P176181)进行了项目实施支持任务(ISM)。作为该更广泛的地区项目的一部分,南苏丹共和国的混合动力(虚拟和面对面)任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood(Tane Tean Leader,高级数字开发专家)领导,由Victor Kyalo(高级数字发展专家),Ariic David Reng(数字发展顾问),Michael Okuny(高级财务管理专家)和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek(高级生产专家)组成。Giacomo Assenza(网络安全专家)和Dereje Agonafir Hablewold(高级环保专家)和Jennifer Gui(南苏丹项目焦点,高级数字发展专家)实际上加入了任务。
