预测AI推理的计算和能量需求更具挑战性。似乎可以肯定的是:越来越多的消费者和企业将采用AI,并且每个用户每天的AI查询数量都会增长。现在的关键问题:这将发生多快?较大的生成AI模型会被分解为较小的应用特定模型吗?通过“边缘计算”将在智能手机和个人计算机上进行多少AI推论,这涉及对数据附近的数据处理?
1996年1月1日之后生产的报告通常可通过osti.gov免费获得。网站www.osti.gov 1996年1月1日之前生成的报告可由以下资料来源:国家技术信息服务:国家技术信息服务5285皇家皇家路Springfield,VA 22161电话703-605-6000(1-800-553-6847) info@ntis.gov网站http://classic.ntis.gov/可向美国能源部(DOE)员工,DOE承包商,能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表提供报告:科学和技术信息邮政信箱办公: reports@osti.gov网站https://www.osti.gov/
CRISPR/CAS9系统是一种高度准确的基因编辑技术,但也可能导致脱离靶向位点(OTS)。因此,已经开发了许多高通量测定方法来以全基因组的方式测量OT,并且它们的数据用于训练机器学习模型以预测OT。但是,与没有凸起的OT相比,由于数据有限,这些模型在考虑凸起的OT时是不准确的。最近,一种用于检测OTS的新型体外技术Change-Seq用于生产前所未有的规模和质量的数据集。此外,在Belula Guide-seq实验中产生的同一研究,但这些实验都没有包含凸起。在这里,我们生成了具有凸起的最全面的指南seq数据集,并培训和评估了最先进的机器学习模型,这些模型考虑了凸起的OT。我们首先重新处理了Change-Seq研究的公开实验原始数据,以发电20个新的Guide-Seq实验,并在原始和新的Guide-Seq实验中进行了数百个具有凸起的OT。然后,我们训练了多个机器学习模型,并在体外和整体上都展示了其最先进的性能,并在关注凸起的OT上时。最后,我们可以看到模型在独特代表中凸起的OT上学到的关键特征。
细胞电子显微镜(EM)数据集的抽象自动分割仍然是一个挑战。依靠利益区域(ROI)注释的监督深度学习(DL)方法产生了无法推广到无关数据集的模型。较新的无监督的DL算法需要相关的预训练图像,但是,当前可用的EM数据集的预培训在计算上是昂贵的,对于看不见的生物学环境的价值很小,因为这些数据集很大且同质。为了解决此问题,我们提出了CEM500K,这是一个敏捷的25 GB数据集,为0.5 10 6独特的2D蜂窝EM图像,该图像从近600个三维(3D)和10,000个二维(2D)图像中策划了> 100个无关的成像项目。我们表明,在CEM500K上预先训练的模型学习在生物学上相关且具有有意义图像增强的功能。至关重要的是,我们对这些预训练的模型进行了转移学习,并在六个公开可用和一项新得出的基准细分任务上评估了转移学习,并报告了每个模型的最新结果。我们发布了CEM500K数据集,预先培训的模型和策划管道,用于建立模型和EM社区的进一步扩展。数据和代码可在https://www.ebi.ac.uk/pdbe/emdb/empiar/entry/10592/和https://git.io/jlltz上获得。
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力,尽管由于复杂的沿海气候,其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式(LSMP):后槽,后距离,距离,前距离,前距离,沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关,在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向,昼夜变化和射流特征相应的差异,但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡,洪伯特的风速上升,在耕种后,距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中,剩余的LSMP中的风速降低,并降低。莫罗湾的平均速度响应较小,表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外,局部因素(包括土地 - 海热对比和地形)还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好,但在莫罗湾(Morro Bay)产生了巨大的偏见,尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例,并有助于改善数值天气预测模型,从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
地下环境是地球最大的微生物寿命之一。,直到最近,我们还缺乏适当的数据来准确区分全球分布的海洋和陆地表面和地下微生物组。在这里,我们分析了478个古细菌和964个细菌元编码数据集和147个元基因组,来自不同分布的环境。微生物多样性在局部至全球尺度的海洋和陆地微生物中相似。然而,社区组成在海洋和土地之间大不相同,证实了系统发育鸿沟,反映了动植物多样性的模式。相反,社区组成在表面与地下环境之间重叠,支持多样性连续性而不是离散的地下生物圈。微生物寿命的差异似乎比表面和地下之间的差异更大。陆地微生物组的多样性随深度减小,而海洋地下多样性和与培养的分离物竞争对手的系统发育距离或超过表面环境的距离。我们确定了不同的微虫群落组成,但对于地球地面和表面环境而言,微生物多样性相似。
青春期的腹部肿瘤代表了一组多样化的病理,可以非典型地呈现,从神经精神障碍到明显的腹部延伸。这项研究的目的是报告两个罕见的病例,这些病例强调了该年龄段腹部肿瘤的诊断和治疗性挑战。在第一种情况下,一个12岁的女孩出现了10天的急性神经精神症状的历史,包括幻觉和认知能力下降,导致诊断为抗N-甲基-D-大洲 - 天冬氨酸受体(NMDAR)脑炎。尽管最初的超声是非诊断的,但随后的磁共振成像(MRI)显示出3厘米卵巢皮肤皮肤囊肿。迅速的手术切除与免疫疗法相结合,导致了快速的神经系统改善,并且在几天内观察到了完全恢复,并在一年的随访中持续。在第二种情况下,一个14岁的女孩在一个月内表现出进行性腹部扩张,并被发现具有较大的,主要是坚固的骨盆质量。详细的成像研究,包括计算机断层扫描(CT),描绘了一个双重质量,该质量在最大尺寸中的测量高达30 cm。术中发现证实了肿块是壁上子宫平滑肌瘤。手术切除导致症状解决和实验室参数的归一化(血红蛋白从8.6 g/dL提高),随访期间没有复发。这些病例在定量上强调,即使是良性肿瘤的分别为3 cm和30 cm,也会导致显着的发病率。最终,我们的发现强调了高可疑指数,重复的高分辨率成像以及多学科方法的重要性,以确保及时诊断和最佳管理,从而有助于改善青少年非典型腹部肿瘤的临床策略。
oced是一个多技术办公室,拥有用于商业演示的资金,其中包括先进的核,清洁氢,碳管理,长期持续能源存储,工业脱碳等。在商业化关键清洁能源技术方面发挥了明确的作用,OCED填补了研究,开发和早期示范项目(包括DOE技术办公室内部的研究)之间的差距,以及私营部门和/或其他DOE计划支持的初步部署。oced将专门关注技术和采用风险,这些风险可能会阻止新技术的商业化和部署,例如交付成本,功能性能,易用性,市场规模和市场开放性,下游价值链,能够集成到大型基础设施项目,物质采购,社区采用,环境和安全元素中。
方法设计,数据源和研究人群我们在美国退伍军人事务医疗系统中进行了差异分析,这是美国最大的综合医疗保健系统,拥有1255个医疗保健设施和1074个门诊站点。它包含18个区域卫生系统,称为退伍军人综合服务网络(VISNS),每个服务网络都有自己的卧床药房系统。退伍军人事务临床医生规定的药物几乎总是由退伍军人事务药店填写。VISN 17中的医疗和药房领导者,其中包括德克萨斯州的大多数退伍军人事务设施以及新墨西哥州和俄克拉荷马州的部分地区,开发了一项基于多组分药房的倡议,旨在减少PPI的过度使用,并于2013年8月至2013年8月将其推出Visn Wide。研究期跨越2009年2月至2019年1月,以捕捉实施前后4。5年的趋势。我们将研究期分为连续的六个月间隔。在每个间隔中,我们包括所有在前两年中至少与初级保健提供者进行两次访问的患者。我们使用退伍军人事务的公司数据仓库来获取人口统计,医疗,药房,实验室和住院/门诊遭遇数据。
要确保干预措施能够大规模实施和维持,需要对扩大规模的前景和参数、大规模实施干预措施所需的变革以及阻碍其实施的挑战进行现实的评估。扩大规模计划应代表各参与方对以下方面的共识:(a)扩大规模的内容(例如干预措施的核心组成部分);(b)预期扩大规模的范围(例如地域、服务的广度/深度和客户类型)和预期收益;(c)谁将负责将干预措施扩大规模并大规模实施(例如政府、非政府组织、私营部门或三者的组合);(d)扩大规模的阶段和时间表;(e)谁将负责为扩大规模提供资金以及为持续的服务提供提供资金。