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解释大脑动态的模型
大脑动力学非常复杂，但却是理解大脑功能和功能障碍的关键。静息态功能磁共振成像数据捕获的动态是嘈杂的、高维的，而且不易解释。将这些数据降低到低维特征并关注最具预测性的特征的典型方法带有很强的假设，可能会错过底层动态的重要方面。相比之下，对经过判别训练的深度学习模型进行内省可能会在单个时间点和空间位置的层面上发现与紊乱相关的信号元素。然而，在高维低样本量数据集上进行可靠训练的难度以及由此产生的预测标记的相关性不明确，阻碍了深度学习在功能神经成像中的广泛使用。在这项工作中，我们引入了一个深度学习框架，用于从高维动态数据中学习，同时保持稳定、生态有效的解释。结果成功证明，所提出的框架能够直接从小数据中学习静息态 fMRI 的动态，并捕获预测功能和功能障碍的特征的紧凑、稳定的解释。
通过功能 -
大型Mer集的有效动态数据结构的设计属于中央CHAL -11序列生物信息学的lenges。通过12个简单/频谱的字符串集，紧凑型𝑘 -mer设置表示的最新进展，最终使用蒙版的超弦框架，13个为广泛的范围𝑘-mer集提供了显着空间效率的数据结构。然而，14由于基础15个紧凑型表示的静态性质，执行设置操作的可能性仍然有限。在这里，我们开发了𝑓屏蔽的superStrings，这是一个概念，结合了蒙版的16个SuperSring和自定义的删除功能𝑓以通过字符串17串联启用有效的𝑘 -MER设置操作。结合了用于蒙版SuperSring的FMSI索引，我们通过Burrows-Wheeler Transform合并获得了一个内存效率18𝑘-MER索引，以支撑设置操作。框架19为压迫生物信息学问题提供了一个有希望的理论解决方案，并突出了𝑓屏蔽的超级弦的20个潜力，成为𝑘 -mer集的基本数据类型。21
数字化转型建议.pdf
政府致力于建设数字基础设施，以支持和巩固数字化，并涵盖数字标准和数字基础设施技术。测量科学需要成为这些标准和基础设施的核心，以确保我们对系统有信心。英国需要动态数据质量框架和指标，以支持未来的数字可追溯性链，包括数字（机器可读）校准认证和不确定性量化。这应该与创建国际认可和标准化的基础设施同时开发，用于数据来源、数字校准证书和机器可读方法的认可本体。2018 年至 2019 年，国家物理实验室 (NPL) 进行了磋商，讨论支持社会数字化转型的基础设施要求。2018 年，NPL 与其国际同行——其他国家计量研究所共同举办了一次会议，探讨测量科学在支持研究可重复性方面的作用。本次会议的成果通过另一场研讨会得以巩固，该研讨会的重点是提高人们对智能有效使用数据的信心，以及 2019 年更广泛的利益相关方参与活动。第一次会议的成果提出了两项建议：1
迈向语义建筑数字孪生 - StandICT.eu
随着建筑、工程和建设行业正在拥抱数字化时代，建筑资产的设计、建造和运营所涉及的流程越来越多地受到以下技术的影响：对来自传感器网络的数据进行增值监控，在以语义模型为基础的安全有弹性的存储系统中管理这些数据，以及对工程系统进行模拟和优化。除了提高价值链的效率之外，这些信息密集型模型和相关技术在最大限度地减少建筑的生命周期影响方面还发挥着决定性的作用。建筑信息模型提供了实现建筑组件和系统标准化语义表示的程序、技术和数据模式，而数字孪生的概念则通过利用信息物理双向数据流的同步性，对所涉及的复杂工件进行更全面的社会技术和面向过程的特征描述。此外，BIM 在控制系统（包括传感器网络、社会系统和建筑物范围以外的城市文物）等领域缺乏语义完整性，因此需要一种整体的、可扩展的语义方法，将不同级别的动态数据考虑在内。本文回顾了 BIM 在施工阶段的多方面应用，并强调了限制和要求，为建筑数字孪生的概念铺平了道路。
通过AI神经网络彻底改变环境可持续性
摘要： - 气候变化的加速影响促使全球努力减少整个行业的碳排放。数字操作虽然有效，但对碳足迹产生了重大贡献。通过神经网络（NN）和机器学习（ML）利用人工智能（AI）提出了一种变革性的方法来预测和减轻这些排放。本文介绍了一个用于利用AI减少数字操作中的碳足迹的框架。通过整合神经网络和机器学习模型，该框架旨在预测碳排放，优化资源使用情况并为降低环境影响提供可行的见解。FURTHERMORE，该框架强调连续适应和改善对不断发展的环境数据和操作变化的重要性。由于AI模型暴露于更多样化和动态数据，因此它们变得越来越擅长识别可能表明排放或效率低下的趋势和异常。通过合并实时监控和反馈机制，该框架确保了数字操作可以迅速应对新兴挑战，从而使其成为反对气候变化的积极工具。最终，AI的整合不仅有助于组织减少其碳足迹，而且还可以推动创新更加绿色，更可持续的数字技术，这些技术可以为碳中性的未来铺平道路。
用...
本研究提出了一个利用检索增强产生（RAG）来增强大肠杆菌（E.COLI）基因组学中复杂生物信息学数据的解释和分析的框架。通过整合包括成对对准的生物信息学工具，NCBI注释，多序列对准（MSA）与大语言模型（LLM）（例如GPT O3-MINI），GEMINI 2.0 Advanced Flash Thinky Thinking Thinking Thinking Trusive trining实验模型以及Grok 3，我们的方法将实时数据的试验与动态数据的自然语言生成结合。这种集成使原始计算输出转换为连贯且可访问的叙述，从而有助于对基因组组织和基因功能的更深入了解。通过检索特定于域的知识来增强llm功能的RAG框架，然后将其用于完善和上下文化生成的见解。通过自定义提示工程，我们的系统合成了不同的数据集，以突出多个大肠杆菌菌株的基因组变异，保守同义和注释一致性的关键方面。通常，我们的工作表明，将抹布与传统的生物信息学方法整合在一起，为在微生物研究中为更有效，更准确的基因组分析铺平了强大，可扩展的解决方案，以将复杂的基因组数据集转化为具有动作能力的生物学见解。
迈向语义建筑数字孪生 - -ORCA
随着建筑、工程和施工行业拥抱数字化时代，建筑资产的设计、施工和运营过程中涉及的流程越来越多地受到处理传感器网络数据的增值监控、在以语义模型为基础的安全弹性存储系统中管理这些数据以及工程系统的模拟和优化的技术的影响。除了提高价值链的效率外，此类信息密集型模型和相关技术在最大限度地减少建筑物生命周期影响方面发挥着决定性作用。虽然建筑信息模型提供了程序、技术和数据模式，可以实现建筑组件和系统的标准化语义表示，但数字孪生的概念通过利用网络物理双向数据流的同步性，传达了涉及复杂工件的更全面的社会技术和面向过程的特征。此外，BIM 在控制系统（包括传感器网络、社会系统和建筑物范围之外的城市文物）等领域缺乏语义完整性，因此需要一种整体的、可扩展的语义方法，将不同级别的动态数据考虑在内。本文回顾了 BIM 在施工阶段的多方面应用，并强调了限制和要求，为建筑数字孪生的概念铺平了道路。然后给出了这种概念的定义，并从基础研究主题的角度进行了描述，同时阐述了未来的研究领域。
用于训练液体水的神经网络力场的量子机械数据集的大小和质量
摘要：分子动力学模拟已在不同的科学领域使用，以研究广泛的物理系统。但是，计算的准确性是基于描述原子相互作用的模型。特别是，从头算分子动力学（AIMD）具有密度功能理论（DFT）的准确性，因此仅限于小型系统和相对较短的模拟时间。在这种情况下，神经网络力场（NNFFS）具有重要作用，因为它们提供了一种规避这些警告的方法。在这项工作中，我们研究了在DFT级别设计的NNFFs，以描述液态水，重点介绍了所考虑的训练数据集的大小和质量。我们表明，与动态数据相比（例如扩散系数）相比，结构属性较少依赖于训练数据集的大小，并且良好的采样（选择训练过程的数据参考）可以以良好的精度导致一个小样本。■引言分子动力学模拟已在不同的科学领域中使用，以研究广泛的物理系统，例如液体的热力学特性以及接口和生物分子的物理化学方面。1-3它的成功依赖于许多因素，例如，分配的功能形式用于描述原子间相互作用和原子体内相互作用，参数化程序（获得潜在的参数）以及所采用的实验性或从头算的数据质量。11，因此，可转移性和准确性是这一研究领域的常见问题。5、7、124、5、7-10大多数经典电位都是物理和/或化学动机的，其中通常认为简单的分析功能形式，例如Lennard-Jones的电位。
回顾：Aladdin：一款预 RTL、高性能加速器模拟器，支持定制架构的大型设计空间探索
Aladdin [1] 是一个预 RTL 功耗/性能模拟器，旨在实现以加速器为中心的系统的快速设计空间搜索。该框架将算法的高级语言描述作为输入（C 或 C++），并使用动态数据依赖图 (DDDG) 作为加速器的表示，而无需生成 RTL。从无约束程序 DDDG（对应于加速器硬件的初始表示）开始，Aladdin 对图形应用优化和约束，以创建加速器活动的真实模型。我们针对一系列应用，通过手写 Verilog 和商用高级综合 (HLS) 工具对加速器的 RTL 实现验证了 Aladdin。我们的结果表明，与传统 RTL 流程生成的加速器设计相比，Aladdin 可以高精度地模拟功耗、性能和面积，误差在 10% 以内，同时以更少的设计工作量和时间提供这些估算。 Aladdin 可以捕捉加速器设计的权衡，从而为异构系统（包括加速器、通用核心和共享内存层次结构，例如在移动 SoC 中看到的）提供新的架构研究方向。特别是，Aladdin 允许用户在异构环境中探索加速器的定制和共享内存层次结构。例如，在使用 GEMM 基准的案例研究中，Aladdin 通过评估整个系统的更广泛设计空间发现了重要的高级设计权衡。我们设想 Aladdin 既可以用作加速器模拟器，也可以用作未来多加速器系统的设计空间探索工具。
多步校准策略，用于可靠的参数确定盐岩力学组成模型
可再生氢在盐洞中的储存需要快速注入和生产速率，以应对能源生产和消费之间的不平衡。这种操作条件引起了人们对盐洞穴的机械稳定性的担忧。为盐学选择适当的构成模型是研究此问题的重要一步，文献中已经介绍了许多具有多个参数的本构模型。但是，基于应力应变数据，可靠地确定哪个模型和哪个参数代表给定岩石的强大校准策略仍然是一个未解决的挑战。在社区中，我们首次提出了一个多步策略，以根据许多用于盐岩的变形数据集确定单个参数集。为此，我们首先开发了一个综合的构造模型，能够捕获瞬态，反向和稳态蠕变的所有相关非线性变形物理。然后，通过将校准过程作为优化问题来实现单个代表性材料参数的确定，并为其使用该问题。动态数据集成是通过多步校准策略来实现的，对于一次可用的一个实验。此外，我们的校准策略可以灵活地考虑岩石样品之间的轻度异质性，从而产生一组代表变形数据集的参数。我们的绩效分析结果表明，提出的校准策略是可靠的。作为对所提出方法的严格数学分析，缺乏相关的实验数据集，我们考虑了广泛的合成实验数据，灵感来自文献中现有的稀疏相关数据。此外，随着包含更多数据进行校准，模型的精度变得越来越好。