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巨型基因很少见，但与细胞壁降解有关掠食性细菌
在整个生命之树中，基因长度各不相同，但大多数的长度不超过几千个碱基对。最大的蛋白质经常报告是约40,000个AA真核生物滴定。甚至更大的蛋白质可能发生在快速扩展的元基因组衍生序列中，但是它们的存在可能会因组装碎片而掩盖。在这里，我们利用基因组策展来完成元基因组衍生的序列，该序列编码了高达85,804 AA的预测蛋白质。总体而言，这些发现阐明了与巨型蛋白质有关的巨大知识差距。尽管预测的蛋白质> 30,000 aa的蛋白质发生在细菌的门中，例如坚硬和静脉细菌，但它们在CA中最常见。全硝基，超小细菌，采用掠夺性生活方式。所有全长巨型基因编码众多跨膜区域，大多数编码不同的SECA死解旋酶结构域。需要在蛋白质子区域的计算机结构预测中识别未经注释的蛋白质段中的结构域，并揭示了与附着和碳水化合物降解有关的推定域。在新的完整和接近完全完整的全硝基化基因组中，许多巨型基因都与与II型分泌系统同源的基因以及碳水化合物进口系统非常接近。这与域含量结合使用，建议
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
许多赢家，很少的失败者：在气候变化中的非洲山地上的稳定鸟类种群
山区的生物经常暴露于极端气候，并且最容易受到气候变化的影响。对沿着海拔梯度的鸟类的长期研究，对于理解物种动态至关重要，在热带山脉中很少见，这限制了面对气候变化时了解其人口趋势的能力。我们在13年（2011 - 2023年）中建模了地下鸟类物种（n = 18）的局部丰度。Kasigau，肯尼亚，使用沿高度梯度收集的雾网数据。 我们的模型在研究期间显示出相对稳定的鸟类丰度。 但是，我们发现两次不同的人口崩溃影响了2015年和2022年大多数物种，这表明局部动态的变化可能导致山区鸟类种群的大量下降。 大多数物种在研究期间具有稳定的局部丰富性，但是参数引导显示一些趋势的下降趋势，包括一个流行的威胁物种。 我们强调了山区在面对全球环境转变（例如气候变化带来的）方面维持相对稳定的人群中的重要性，以及相对较小的空间变化的鸟类种群的活力。 面对温暖的气候，山区生态系统被视为潜在的生物多样性避难所，但需要进一步的研究来了解较高海拔高度的鸟类种群中短期和长期下降的驱动因素，尤其是在热带非洲。Kasigau，肯尼亚，使用沿高度梯度收集的雾网数据。我们的模型在研究期间显示出相对稳定的鸟类丰度。但是，我们发现两次不同的人口崩溃影响了2015年和2022年大多数物种，这表明局部动态的变化可能导致山区鸟类种群的大量下降。大多数物种在研究期间具有稳定的局部丰富性，但是参数引导显示一些趋势的下降趋势，包括一个流行的威胁物种。我们强调了山区在面对全球环境转变（例如气候变化带来的）方面维持相对稳定的人群中的重要性，以及相对较小的空间变化的鸟类种群的活力。面对温暖的气候，山区生态系统被视为潜在的生物多样性避难所，但需要进一步的研究来了解较高海拔高度的鸟类种群中短期和长期下降的驱动因素，尤其是在热带非洲。
2024 年 12 月 9 日活动：人工智能设计和实施中的有意公众参与和社区参与# 问题提问者姓名答案 1 **此会议可以成为我们自己的 ai.gov 知识库的一部分（在我们的白宫实体社区中很少提到）。#提示
Alexander Howard Ana Chammas：制定数据治理和标准至关重要。在迈阿密戴德，我们专注于构建数据湖并重新评估数据保留实践。目前，创新团队正在根据县委员会的一项决议编写一份人工智能报告。我们不会编纂人工智能政策，而是专注于制定全面的数据治理战略。这种方法将确保我们的数据管理实践稳健，并符合我们在公共服务中负责任地整合人工智能的目标。
很少见一个网络周期1影响报告
授予，对脑肌酸缺乏综合症（CCD）的研究取得了显着的进步。在ACD工作了九年后，我可以自信地说，对于我们罕见的疾病组而言，这种进步已经转变。我们的社区现在拥有更多的希望和机会，并取得了真正积极的发展。不仅ACD处于最前沿，而且经常与研究人员进行关键合作，而且我们正在帮助领导变革的指控。Rao Grant对我们来说是一个改变游戏规则的人，对CCD的家庭产生了持久而深远的影响 - 这种影响不能被夸大。”
cmip6模型很少模拟南极冬季海冰异常，如2023年所观察到的那样大
普通语言摘要在2023年，冬季南极海冰地区降至自1978年底开始以来卫星记录以来最低的。仍在争论中，自然变化可以解释这一低范围，以及气候变化可以解释多少。全球气候模型是用于研究过去和预测未来全球变化的工具。我们表明，在没有气候变化的情况下，这些模型的最新一代极不可能模拟从2023年冬季观察到的均值的均值减少。包括强烈的气候变化四倍，使这种减少的机会很少，但是机会仍然很低。当模拟这些罕见的减少时，海冰大约需要10年才能恢复到一个新的，较低的区域：这表明南极海冰在未来几十年中可能会过渡到新的，较低的状态。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
为什么心血管疾病中有许多未满足的医疗需求，而新认可的药物很少？
1个心脏病学系，马斯特里赫特大学医学中心，心血管研究所Maastricht，P。Debyelaan25，6229 HX Maastricht，荷兰； 2哥本哈根大学卫生与医学科学系生物医学科学系，丹麦哥本哈根3B，哥本哈根2200； 3 Cardioologisches Centrum Bethanien，Agaplesion Bethanien Krankenhaus，德国法兰克福； 4意大利安科纳市马尔马大学医院马尔马理工大学心脏病学和心律失常诊所； 5瑞士卢加诺市Ente Ospedaliero Cantonale Cardiocentro Ticino Institute心脏病学系； 6生物医学科学学院，瑞士卢加诺大学意大利河della svizzeraUniversitàdellasvizzera； 7临床调查中心CIC 1402 Poitiers，Chu Poitiers，Inserm，2 Rue delaMilétrie，Poitiers，Poitiers 86021，法国； 8大学医院医院心脏病学系，法国86021的POITIERS RUE DE LARETRIE 2号； 9瑞典乌普萨拉乌普萨拉大学医院心脏病学系；瑞典乌普萨拉乌普萨拉大学医学科学系10； 11心脏部，皇家布罗姆普顿医院，盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金会，英国伦敦；英国Stevenage Lister Hospital的East和North Hertfordshire NHS Trust 12； 13 Fondazione Toscana Gabriele Monasterio心脏病学系，通过Moruzzi 1，Pisa 56124，意大利；和14 Hannover心律中心，德国汉诺威汉诺威医学院心脏病学和血管病学系
很少有时间分布的大脑连接状态预测人类认知能力
人类功能性脑连通性可以在时间上分解为高和低弹性的状态，定义为随着时间的流逝的大脑区域的共激活。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。 但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。 通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。 根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。 多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。 我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。 此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'