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乌得勒支大学，环境生物学研究所，生态学
曲棍球教授目前负责乌得勒支大学的生态学和生物多样性研究小组，该小组的重点是生物学过程以及与大气，水和土壤的生态过程以及与生物多样性的开发，维护和功能。他自己的多方面研究计划以全球变化的背景下的环境和根际微生物学为中心。Specific research foci include environmental genomics of ecologically relevant micro-organisms, rhizosphere ecology, molecular community analysis of bacterial and fungal communities, microbial diversity in the rhizosphere, interactions between aboveground and belowground biota, effects of genetically modified plants on soil communities, and roles of plant- microbe interactions in C and N cycling.这项工作的大部分内容与新型分子和基因组学方法的开发和应用有关，不仅可以洞悉多样性，而且还获得了很大程度上未开发的土壤微生物群落的功能。通过个人VICI赠款“跨越微生物生态学的边界”，进行了研究，以通过将出现的基因组学工具箱应用于从单个微生物到全球的量表上的微生物多样性来研究微生物多样性的基本模式。在其他各种项目中，采用更多战略方法来研究土壤微生物在不断变化的世界中的作用及其在帮助促进生物基础经济方面的潜力。他是国际微生物生态学学会旗舰杂志的创始编辑兼主编，《 ISME杂志》（Impact Faction = 10.3），由自然出版集团于2007年推出。柯瓦克教授还在生态科学系的阿姆斯特丹自由大学担任教授主席，名为《植物 - 微生物互动》（1995-2015），并且是荷兰生态学研究所微生物生态系的客座成员。他还担任分子微生物生态手册的主编，并位于期刊环境微生物学，应用和环境微生物学和FEMS微生物学生态学的编辑板上。
生成AI：系统的评论应用程序-IJRPR
生成的人工智能，通常被称为生成的AI或生成人工智能，在很大程度上是AI的最新进展。可以通过使用生成模型生成文本，图形或其他类型的媒体的人工智能系统称为生成型AI。通过学习培训数据中的基本模式和结构的过程，这些模型生成了具有可比性特征的新数据。该系统评价的目标是编译，评估和综合有关生成人工智能的知识体系。在本文的系统评价中强调了生成人工智能模型设计及其性能的关键应用程序和变体。为了（a）理解最新的生成AI方法，提供了重要方法，算法和各种研究结果的摘要。（b）彻底研究了大量文献，这些文献涵盖了新的发展，典型问题以及在创建和使用生成AI方法中的主题。（c）评估和对比几种生成的AI技术，包括扩散模型，变压器，自动编码器和生成对抗网络。（d）检查生成AI的有效用途，包括知识图创建，视频综合和生成，图片翻译和自然语言处理。（e）确定道德困境，并以负责任的方式为AI的发展提供答案。使用以下标准搜索了使用的研究论文。我们在本研究中提供了生成人工智能领域的最新发现和发展。它描述了导航和评估最新进步的方法，保证了对当今生成人工智能状态的彻底和敏锐的评估。时间范围：重点是2018年至2023年的值得注意的进步，本文对生成人工智能的发展和应用进行了详尽的回顾。此外，它提供了从2012年至2018年开发基本模型后，它提供了简洁的历史概述，该模型建立了当今生成AI技术状况的框架。理解该领域的快速发展和扩展的用途，可以通过这种历史背景来增强。我们工作的主要贡献总结如下：
对AI生成的Art Ionela bara1的认知观点，...
词汇表生成人工智能（AI）是AI技术的亚型，致力于通过应用机器学习算法生成新内容。与传统AI不同，该AI主要分析和解释现有数据，生成的AI综合了原始数据输出，例如文本，图像，音频甚至合成数据。该技术通过模型（例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE））运行，以学习数据中的基本模式，并生成与现实世界（即非明显生成的）示例非常相似的新实例。Deep Dream是Google开发的AI技术，它使用卷积神经网络（CNN）将现有图像转换为超现实的类似梦想的视觉效果。它通过迭代增强训练期间确定的特征实现了这一目标，从而产生了日益复杂的视觉模式。Echolalia是单词或声音的非自愿重复，而Echopraxia则是指模仿他人的行为或动作。MidJourney是一种GAN AI工具，用于从文本描述符中生成图像，通常基于扩散或变压器体系结构，类似于Openai的Dall-E过度构图，不仅是模仿相关行为，而且还模仿无关紧要或没有功能的行为。模仿和变色龙效应是指在社交互动过程中模仿他人的姿势，举止和面部表情的无意识倾向。排斥是在社会环境或互动中有意排除或拒绝个人或群体。摄像机Bungura是一种由凸透镜制成的设备，该设备将图像投影到屏幕上，使艺术家可以追踪对象或场景的轮廓，而不是从头开始绘制它。在制作绘画时使用摄像头掩体可以产生几乎摄影的图像，尽管最终结果将是画布上的绘画。摄影（从字面意义上讲，含义“用光写作”）是由艺术家和发明家Louis-Jacques-MandéDaguerre在巴黎发明的，作为通过使用光敏材料以二维形式捕获图像的一种手段。
传感器 - CERES研究存储库
脑电图（EEG）是一种广泛认识的非侵入性方法，用于囊化脑生理活性。在大多数医院环境中，它的成本效益，可移植性，易移，管理便利性和广泛可用性而脱颖而出。与其他关注解剖结构（例如MRI，CT和fMRI）的神经影像模式不同，EEG擅长提供超高的时间分辨率，这是对脑功能的深入了解的重要资产[1]。脑电图数据的经验解释主要依赖于不同生物学状态（例如，觉醒与睡眠[2]）和阵发性和形态学特征[3]的鉴定（例如，觉醒与睡眠[2]）以及常见的放电[4]。对外部刺激和激活程序的反应性，例如间歇性的光刺激或过度换气，在EEG分析中也起着显着的作用[5，6]。尽管这些实际方法在许多情况下很有价值，但它们通常没有捕获大脑网络各种解剖成分之间的复杂，动态和非线性相互作用。这些相互作用经常隐藏在脑电图记录中，超过了训练有素的医生的观察能力。这种监督得到了各种神经疾病的大量证据的支持，包括癫痫，神经退行性痴呆症，神经精神病学和运动障碍以及正常的认知范式[7]。此外，脑电图数据本质上是非平稳的，并且易受噪声来源的敏感，尤其是频率干扰。因此，从原始脑电图数据中有效删除噪声是要提取有意义的信息，以准确反映大脑活动和状态[8]。近年来，基于机器学习的方法吸引了相当大的关注，因为它们在嘈杂的脑电图记录中针对各种应用程序揭示了基本模式的特殊能力。本期特刊是传播EEG信号预处理，建模，分析及其应用中原始高质量研究的平台，特别关注机器学习和深度学习技术的利用。所涵盖的申请范围包括以下内容：•医疗保健申请，包括癫痫（贡献1-3）和麻醉（贡献4）； •与情感有关的研究（贡献5-7）； •运动图像研究（贡献8-10）； •研究外部刺激（贡献11-13）； •有关心理工作量的研究（贡献14-15）； •满意度的研究（贡献16）。
人工智能在基因组学中的作用-IJRPR
在生物科学和医学领域中，基因组学是一个致力于探索基因组的开创性领域，它涵盖了有机体内的全部DNA收集[1]。研究人员从根本上改变了研究人员的方式，改变了基因，进化模式，杂乱的疾病，以及他们在健康的疾病以及他们的影响上以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响以及他们的影响。基因组研究需要收集广泛的DNA序列数据。下一代测序技术的出现极大地改变了基因组数据获取的景观，使得以大大降低的成本迅速生成大量的测序信息成为可能。最初，基因组研究的重点主要是测序DNA的行为[1]。然而，随着对基因组数据的测序需求不断升级，很明显，建立生物信息学算法，方法论和软件工具对于存储，管理和分析这些丰富的信息所必需的必不可少的信息[2]。分析基因组数据在转化研究中至关重要，它弥合了基于实验室的生物学发现及其在临床环境中的实际应用之间的差距[3]。在一个越来越多地受技术影响的世界中，人工智能（AI）脱颖而出，是一个与人类思维过程相似的领域。这项创新技术在推进基因组研究方面是无价的，开辟了新的探索和理解途径[4]。作为AI，各个部门都取得了长足的进步 - 从高等教育到工业，它的影响是无误的。在学术研究领域，最新的大语言模型（LLM）和其他AI技术不仅重塑了科学家进行研究的方式，而且还可以与更广泛的社区分享他们的发现[5]。可访问的基因组数据存储库的激增为AI创造了肥沃的基础，使研究人员能够从复杂的基因组数据集中提取有意义的见解。在其核心上，AI包括机器学习（ML）技术和计算算法，这些技术和计算算法分析了现有数据，辨别基本模式，并将这些知识应用于预测新数据集的结果[6]。在基因组学中，DNA序列数据被定量测量和以数字格式测量和编码，使其适用于AI应用。AI已经在基因组学方面取得了重大进步，包括但不限于基因组发现，基因组组合，基因组注释，基因组序列比对，表征基因组变异以及预测植物和人类基因组突变的影响。
费米实验室利用 SRF 腔进行基于 Qudit 的量子计算
规范场论是高能物理 (HEP) 领域的基础理论，在解决量子色动力学、电弱统一、希格斯机制甚至超标准模型物理等若干关键问题中发挥着至关重要的作用。在时空格子上离散化规范场论可得到格子场论，该理论能够对无法解析求解的复杂物理系统进行强大的数值模拟。因此，人们在开发经典硬件和算法方面取得了巨大进步，其中马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 技术是最受欢迎的技术之一。尽管经典数值方法取得了巨大成功，但由于所谓的符号问题，一些问题在某些重要参数范围内变得难以解决。最近的理论研究表明，可以通过利用量子算法来绕过这些障碍 [1,2]。例如，已经开发出几种针对 (1+1)、(2+1) 和 (3+1) 维规范场论的资源高效量子算法 [3-10]。然而，到目前为止，仅使用目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备 [17] 对 (1+1) [11-15] 和 (2+1) [16] 的情况进行了原理验证演示。要实现使用量子计算机计算 (3+1) 维现象的宏伟目标，需要在量子硬件和控制方案上做出重大改进。由费米实验室领导的超导量子材料与系统 (SQMS) 中心致力于在量子计算和传感领域带来变革性进步。其核心目标是解决当前量子设备固有的退相干挑战，为增强型量子处理器和传感器铺平道路。该计划的核心是在 SQMS 中心内开发基于三维 (3D) 超导腔的数字量子计算系统，旨在解决重要的 HEP 问题。这些系统利用最初为加速器物理设计的 3D 超导射频 (SRF) 腔，与传统的 2D 超导设备相比具有明显的优势。首先，3D 腔的基本模式拥有超过两秒的寿命，使其非常适合存储和操纵量子信息 [18]。其次，高效的控制和读出方案显着降低了低温和室温硬件开销。最后，对大型希尔伯特空间的固有访问提供了直接编码“qudits”的潜力，与传统的两级（量子位）编码相比，在模拟中具有优势 [19]。本过程安排如下。在第 2 节中，我们简要回顾了超导电路，特别是用于 transmon 量子位的电路量子电动力学 (cQED) 架构。在第 3 节中，我们介绍了 3D SRF 量子计算系统，并在第 4 节中讨论了最近的实验进展，最后在第 5 部分进行总结性发言。
系统生物学PDF免费
系统生物学的第一门课程是为高级本科生和研究生设计的，以探索系统生物学领域。本书着重于计算模型及其对各种生物系统的应用。它介绍了代表系统生物学和合成生物学领域的前沿的建模，分子清单和案例研究的基础。这为执行标准系统生物学任务，了解现代文献并启动专门课程或项目提供了全面的背景和访问方法。系统生物学：综合介绍第三版本书是系统生物学的介绍，一个越来越多的领域，侧重于应用于各种生物医学现象的计算模型的设计和分析。首先要涵盖建模的基本原理，然后对将生物系统栩栩如生的分子清单进行回顾。这本书结束了案例研究，展示了系统生物学和合成生物学领域的前沿。文本探讨了医学和药物开发中生理建模，心脏功能和系统生物学等主题。它还深入研究了新兴领域，例如基于代理的和多尺度建模，生物设计原理，代谢通量分布，合成生物学，个性化医学和虚拟临床试验。在整本书中，读者将对系统生物学有一个全面的了解，包括访问执行标准任务，接触现代文学的方法以及启动专业项目的基础。本第三版已对文本进行了彻底的更新，为读者提供了该领域的最新知识和见解。新版本具有默认模块，限制周期，混乱，参数估计，基因调节模型表示，Michaelis-Menten Rate Law，不同类型的抑制作用，滞后，系统适应，非线性无效，PBPK模型和基本模式的主题。该格式将教学文本与对主要文献的参考结合在一起，并伴随着实践练习，以供经验和开放式问题进行反思。第1章讨论了生物系统，还原主义和系统生物学，强调了该领域交流的重要性。第2章研究数学建模，涵盖目标，输入，初始探索，模型选择，设计，结构，方程，参数估计，分析，诊断，一致性，鲁棒性，鲁棒性，探索，验证，验证，使用，应用，扩展，扩展，改进和大规模评估。Chapter 3 focuses on static network models, including strategies of analysis, interaction graphs, properties of graphs, small-world networks, dependencies among network components, causality analysis, mutual information, Bayesian reconstruction, application to signaling networks, static metabolic networks, stoichiometric networks, variants of stoichiometric analysis, metabolic network reconstruction, and metabolic control analysis.第5章通过涉及单个变量或几个变量的线性回归探索线性系统的参数估计。本章以测量基因表达及其定位的检查结束。Chapter 4 discusses the mathematics of biological systems, covering discrete linear systems models, recursive deterministic models, recursive stochastic models, discrete nonlinear systems, continuous linear systems, linear differential equations, linearized models, continuous nonlinear systems, ad hoc models, canonical models, more complicated dynamical systems descriptions, standard analyses of biological systems models, steady-state analysis, stability analysis, parameter灵敏度，系统动力学分析，限制周期和混乱的吸引子。它还涵盖了全面的网格搜索，非线性回归，遗传算法，其他随机算法，典型的挑战以及微分方程系统的结构识别。第6章讨论了基因系统，涵盖了DNA和RNA的主要教条，关键特性，化学和物理特征，大小，形状，基础，基础组成，复制，转录，翻译，调节，控制机制，基因的调控，蛋白质功能的调控，蛋白质功能，信号通路，基因网络，网络组成，组成，网络，组成，组成，组合和分析网络和分析。本书探讨了各种生物系统，包括DNA，基因和非编码DNA，以及真核DNA的填料和调节。RNA的一章深入到Messenger RNA（mRNA），转移RNA（tRNA），核糖体RNA（rRNA）和小RNA，然后讨论RNA病毒和基因调节。基因表达详细介绍，主题包括LAC操纵子，调节模式，转录因子和基因调节模型。以下各章关注蛋白质系统，讨论蛋白质的化学和物理特征，实验蛋白质结构的确定和可视化，酶，转运蛋白以及信号传导以及允许蛋白质。蛋白质，以及目前在蛋白质研究，蛋白质组学，结构功能预测，定位以及蛋白质活性和动态方面面临的挑战。代谢系统涵盖在第8章中，其中包括生化反应，基本反应的数学公式，速率定律，途径和途径系统。本章还讨论了生物化学和代谢组学，计算途径分析的资源，控制途径系统的控制，代谢组数据生成方法，采样，提取，分离，检测，检测，通量分析以及实验数据的动态模型。第9章探讨了信号系统，包括使用布尔网络和网络推理的信号转导网络的静态模型。信号转导系统以微分方程为模型，涵盖了诸如双重性和磁滞，两组分组信号系统，有丝分裂原激活的蛋白激酶级联反应，适应性和其他信号系统等主题。第10章深入人口系统，讨论了人口增长的传统模型，更复杂的增长现象，外部扰动下的种群动态，亚种群的分析，相互作用的人群，相位平面分析以及更复杂的人口动态模型。最后一章是酵母中基因组，蛋白质和代谢产物数据综合分析的案例研究。它回顾了模型的起源，讨论了酵母中的热应激反应，分析海藻糖周期，设计和诊断代谢途径模型，解释了葡萄糖动态，检查基因表达并介绍了多尺度分析和Multiscalar模型设计。第12章提供了使用心脏作为例证的生理建模的示例。它涵盖了量表和建模方法的层次结构，心脏解剖结构的基础知识，在各个级别（器官，组织，细胞）上建模目标，振荡的简单模型，振荡的黑盒模型以及从黑盒中的过渡到有意义的模型，包括电化学。本章讨论了系统生物学的各个方面，包括： *对心肌细胞电化学过程的生物物理描述 *静止的潜力和动作潜力以及这些过程的模型 *问题 *问题 *与重复心跳和失败的心脏相关的过程，并重点介绍了基于Biocartiol of Meciatoliviodial of Medial of Systrimic of Meciatolion of Medial of Systrologial Systems，涵盖了分子的范围：疾病以及个性化医学和预测性健康 *系统生物学在药物开发中的作用，从计算靶标和铅鉴定到使用动态模型的药代动力学建模和途径筛查，本章还深入研究了生物系统的设计原理，包括网络图案，操作原理，以目标为导向的操纵。它还通过代谢工程，基因回路和系统生物学在药物开发中的新作用来探讨合成生物学。最后，本章介绍了系统生物学中的新兴主题，例如： *对复杂疾病，炎症，创伤，生物的建模需求及其与环境的相互作用 *数据建模的研究管道对生物学理论或几种理论。