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World File Search System子网络
基于离散和连续吸引子网络的神经形态系统基于忆阻器的生物可信记忆
正是对建立一整套新的数学工具以分析和评估未来神经形态计算系统的启发。忆阻器于1971年被提出[4]，并于2008年通过实验建立[5]，它是一种电阻性器件，是针对这种非冯·诺依曼计算优化的未来神经形态器件。忆阻器可以根据内部状态和外部刺激（如电压脉冲）改变其电阻。先前的研究表明，基于忆阻器的交叉结构可以依靠欧姆定律和基尔霍夫定律，将计算最密集的组件矢量矩阵乘法（VMM）直接映射到电参数，从而加速各种人工神经网络（ANN）。[6,7]在此原理下，VMM计算过程直接在原位进行，从而避免了因从内存中获取数据而导致的内存墙（冯·诺依曼瓶颈）。尤其是在监督学习中，它可以降低前馈过程和从 NP 到 P 的反向传播的计算复杂度。[8] 因此，当前的研究主要集中在分类和回归任务上，以利用这种新的计算机制作为互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电路的补充。然而，忆阻器的不同物理机制，如导电丝的形成/溶解和相变，决定了器件存在需要进一步优化的缺陷。[9,10]
增强子网络的复杂性可预测单细胞多组学分析揭示的细胞身份和疾病基因
洪丹妮是厦门大学生命科学学院的博士生。林红丽是厦门大学生命科学学院的研究生。刘丽芳是厦门大学生命科学学院的研究生。舒木雅是中国科学院遗传与发育生物学研究所的博士后研究员。戴建武是中国科学院遗传与发育生物学研究所的教授。卢发龙是中国科学院遗传与发育生物学研究所的教授。佟梦莎是厦门大学生命科学学院的助理教授。黄嘉良是厦门大学生命科学学院的教授。收稿日期：2022 年 8 月 17 日。修订日期：2022 年 10 月 21 日。接受日期：2022 年 10 月 24 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。保留所有权利。如需许可，请发送电子邮件至：journals.permissions@oup.com
2022 年惯性报告
本出版物旨在报告惯性子网络的边界、每个惯性子网络的惯性要求以及 AEMO 对未来五年全国电力市场任何已确定的惯性短缺的评估。AEMO 根据《国家电力规则》第 5.20.5 条发布 2022 年惯性报告。本出版物通常基于 AEMO 截至 2022 年 11 月可获得的信息，除非
通过合并活性子网络进行药物重新定位已在癌症和 COVID-19 中得到验证
计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择，以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据，有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度，以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法，该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下，使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病（哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌）的实验表明，在所有四种情况下，我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP（连接图）等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现，许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位，这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
基于人工智能的输电线路继电保护系统
随着现代电力系统的发展，对继电保护技术提出了更高的要求，传统的继电保护和故障诊断技术已经不能满足电力系统不断发展的要求，基于人工智能技术的继电保护系统受到越来越多的关注。因此，本文首先分析了传统广播线路保护的弱点，利用人工智能的自适应性和自学习性，提出了基于人工智能的继电线路保护概念。结合人工神经网络，研究基于人工智能的继电保护系统，建立实验模型，并通过仿真实验进行验证。研究结果表明，对于子网络的ANN测试结果分析，子网络的实际输出与理想输出非常接近，误差不超过0.2%，系统性能良好，可靠性高。
聚合物复合材料中的金属 - 有机框架纳米片...
fi g u r e 2在O. Moubata微生物群落中的假单胞菌的组装模式。假单胞菌的局部连接在：（a）OMMG和（b）OMSG中。模块内和模块之间的连接，四个组的Zi-pi图：（c）OMMG和（d）OMSG。在存在下以及假单胞菌在O. Moubata Mg中的伪莫诺纳斯（Pseudomonas）删除后的子网络：（e）OMMG WP和（f）OMMG WOP。（g）Venn图显示了O. Moubata -mg（M1 -M2）中模块组成的比较。（h）可以用于OMMG（WP-WOP）。在存在下以及假单胞菌在O. Moubata -sg中删除的M1和M2的子网络：（i）OMSG WP和（J）OMSG WOP。（k）Venn图显示了O. Moubata -SG（M1 -M2）中模块组成的比较。（L）对于OMSG（WP-WOP）。在子网络中，节点代表细菌分类单元，边缘中的颜色代表强（蓝色）或负（红色）相关性（SPARCC> 0.75或<-0.75）。