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用于建筑遗产分析的机器学习和深度学习：激光扫描和基于无人机的测量应用程序对复杂的空间网格结构
摘要：从基于现实的数据开始的3D几何形状的重建是具有挑战性的，并且由于对现有结构进行建模和建筑遗产的复杂性的困难，因此具有挑战性且耗时。本文介绍了一种方法论方法，用于对测量产出的自动分割和分类，以改善从激光扫描和摄影数据的解释和构建信息建模。的研究重点是测量19-20-21世纪后期的网状，空间网格结构，这是我们的建筑遗产的一部分，这可能需要监视维护活动，并依赖于人工智能（机器学习和深度学习），用于以下方面： 加工。专注于博洛尼亚（Bologna）的钢中的网格结构的案例研究，这项工作就数据准确性，几何和空间复杂性，语义分类和组件识别提出了许多关键问题。
删除低复杂性蛋白的复杂性
Pablo Mier是对与蛋白质进化和低复杂区域有关的Web工具和数据库开发感兴趣的博士后研究人员。他在约翰内斯·古滕伯格大学的生物学学院工作。Lisanna Paladin是Padova大学生物医学科学系的博士生。她的研究着重于工具和数据库开发，以描述非全球蛋白的结构和功能。Stella Tamana是塞浦路斯大学生物科学系的博士候选人，她在那里学习生物信息学。她对蛋白质序列中构图偏置区域的研究感兴趣，其结构和功能特性的阐明以及它们在自动化比较基因组学管道中的处理。Sophia Petrosian是希腊塞萨洛尼卡的生物计算和过程实验室的最后一年。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。 她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。 在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。 Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。 她是波兰生物信息学协会董事会成员。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。她是波兰生物信息学协会董事会成员。Aleksandra Gruca是波兰Gliwice的西里西亚技术大学信息学研究所的助理教授。她的研究兴趣集中在应用数据挖掘和机器学习方法上，用于对高通量生物学实验的自动化功能解释。dariusz plewczynski是华沙大学新技术中心（波兰华沙）的教授，功能性和结构性基因组学实验室负责人。他的主要专业知识涵盖了计算基因组学，生物统计学和生物信息学。Marcin Grynberg是波兰华沙生物化学与生物物理学研究所生物物理学系的助理教授。他的主要重点是蛋白质世界，尤其是在稀有序列上，例如低复杂性区域。他还在微生物蛋白质组学分析领域工作。PauBernadó是蒙彼利埃（法国）Biochimie Centrale中心的研究人员。他的小组有兴趣建立高度无序蛋白质和低复杂性区域的结构和功能之间的联系。ZoltánGáspári是匈牙利布达佩斯的PázmányPéter天主教大学信息技术与生物学学院的副教授。他的小组使用计算和实验方法及其组合研究了内部动力学在蛋白质功能中的作用。Christos A. Ouzounis是研究与技术中心Hellas（希腊塞萨洛尼卡）研究中心，他指导化学过程和能源资源研究所的生物计算和过程实验室。他的利益围绕基因组结构，功能和进化，生物学序列比较和合成生物学。他的一些最著名的贡献包括发现基因组上下文方法和最后一个普遍共同祖先的定义。Vasilis J. Promponas是塞浦路斯大学生物科学系的助理教授，负责生物信息学研究实验室。他对序列比较的理论和实践方面以及预测氨基酸序列的蛋白质结构和功能特征的方法感兴趣。特别是他研究了与非全球蛋白有关的不同现象，最近重点介绍了保守的真核过程，包括核质质转运和大量自源。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。 他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。
通过定向进化自上而下地设计复杂群落
5 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，加利福尼亚州伯克利，美国。 6 马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所以及马克斯普朗克复杂系统物理研究所，德国德累斯顿。 7 欧洲分子生物学实验室（EMBL），发育生物学部，德国海德堡。 8 加州大学欧文分校发育与细胞生物学系，加利福尼亚州欧文，美国。 9 波士顿大学生物医学工程系和生物设计中心，马萨诸塞州波士顿，美国# 通讯作者：alvaro.sanchez@yale.edu 摘要 定向进化已用于自上而下地设计生物系统数十年。通常，它已应用于生物体水平或以下，通过迭代采样突变景观来引导寻找具有更高功能的遗传变异。在生物体水平之上，少数研究尝试人工选择微生物群落和生态系统，但成功率参差不齐，且通常不高。我们对人工生态系统选择的理论理解仍然有限，特别是对于大型无性生物群落，而且我们对设计有效的方法来指导它们的进化知之甚少。为了解决这个问题，我们开发了一个灵活的建模框架，使我们能够在广泛的生态条件下系统地探究任意一组群落和选定功能上的任意选择策略。通过在相同条件下人工选择数百个计算机模拟微生物元群落，我们检查了迄今为止使用的两种主要育种方法的基本局限性，并规定了显着提高其功效的修改。我们确定了一系列定向进化策略，特别是当结合使用时，它们更适合自上而下地设计大型、多样化和稳定的微生物群落。我们的结果强调，定向进化允许在生态结构功能景观中进行导航，以寻找动态稳定、生态和功能具有弹性的高功能群落。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
研究表明，大脑中的“时间细胞”对于复杂的学习至关重要
令人惊讶的是，时间细胞的作用远不止追踪时间，神经生物学研究生助理、这项研究的共同第一作者艾琳·比格斯 (Erin Bigus) 说。当研究人员暂时阻断包含时间细胞的大脑区域——内侧内嗅皮层 (MEC) 的活动时，老鼠仍然可以感知甚至预测事件的时间。但它们无法从头开始学习复杂的时间相关任务。
使用复杂系统中模糊专家系统的出现检测
抽象的昆虫群，鱼类，鸟类群和其他自然现象都表现出新兴行为，这些行为是当今世界上最广泛讨论的主题之一。当这些生物执行任务时，很明显，它们在不相互碰撞的情况下保持一致的旅行方向。本文提出了一种基于模糊的专家系统的紧急行为分析方法。本文介绍了三步程序的第一个结果，并研究了如何将相互作用用作检测船舶模型中的新兴行为的指标：（1）模拟数据的表示和获取（2）构建FUZZY PERTERS（3）构建fuzzy Perfect，（3）构建fuzzy Perfect，（3）。由于这是正在进行的研究的一部分，因此还讨论了未来的方向。
高分辨率“地图”揭示了大脑内源性 NMDA 受体的结构和功能复杂性
在《细胞》杂志发表的一项研究中，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心朱树嘉团队与中国科学院上海药物研究所李阳团队解析了成年哺乳动物大脑皮层和海马体中内源性N-甲基-ᴅ-天冬氨酸受体（eNMDAR）的组装和结构。
复杂圆圈中的连续对数，用于后...
经典加密基础的基础是建立在难以内向的数学概率上的，例如离散对数和整数分解。这些问题构成了许多广泛使用算法的基础，包括Diffie-Hellman（DH）[3]，ECDSA，El-Gamal和椭圆曲线（EC）[2]。但是，量子计算机的出现对这些加密系统构成了重大威胁。算法（例如Shor [1]）使量子系统能够有效地解决离散对数和整数分解问题，从而破坏了这些协议的安全性。应对这些挑战，我们提出了一种基于统一根和复杂圆圈的连续对数的新型加密方法。通过利用该框架的几何和光谱特性，我们的方法为将经典的加密算法适应后的量词时代提供了强大的基础。这种方法不仅保留了传统系统的关键原则，而且还引入了对量子攻击的抗性新结构，为未来的加密设计发展铺平了道路。
复杂的经济活动集中在大城市
纽约大都会区的国内生产总值 (GDP) 为 1.4 万亿美元，创造的财富超过澳大利亚、西班牙或墨西哥。2000 年，旧金山湾区每 1,000 人拥有 1.39 项专利，占美国所有专利活动的 12% 以上。众所周知，经济活动在空间上集中，而且这种集中度似乎正在增强。15 年间，湾区的发明率翻了一番多，2015 年占美国所有专利的近 20%。但哪些因素可以解释大城市中知识和财富前所未有的集中？为什么在一个由数字通信和国际旅行主导的世界，活动的空间集中度会增加？一个因素可能是复杂经济活动的增长：需要深度知识和劳动分工的活动。例如，考虑一下撰写一篇免疫学研究论文所涉及的分工。免疫学贡献通常需要专业知识狭窄且互补的人员之间的合作。您可能需要特定通路和蛋白质方面的专家，例如 NF- κβ 或 Toll 样受体，具有鼠类体内生物学经验的人员以及具有各种实验室技术经验的人员，例如流式细胞术。根据贡献的性质，您可能还需要包括具有临床经验的人员，这些临床经验再次针对每种自身免疫性疾病。这种知识和劳动的深度分工是免疫学或微生物学等领域所必需的，因为不可能将所有这些专业知识集中在一两个人身上。简而言之，我们可以说这项活动的复杂性很大，并不是因为参与的每个人都比从事其他活动的人更熟练，而是因为这项活动需要一个在互补知识领域拥有深厚专业知识的庞大人脉网络。