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World File Search System微调
使用微调对脑肿瘤进行分类...
摘要：脑瘤是指脑内异常细胞的生长，其中一些细胞可能导致癌症。检测脑瘤的常用方法是磁共振成像 (MRI) 扫描。从 MRI 图像中可以识别出有关脑内异常组织生长的信息。在各种研究论文中，脑瘤的检测都是通过应用机器学习和深度学习算法来完成的。当将这些算法应用于 MRI 图像时，可以非常快速地预测脑瘤，更高的准确度有助于为患者提供治疗。这些预测还有助于放射科医生快速做出决策。在所提出的工作中，应用自定义卷积神经网络 (CNN) 来检测脑瘤的存在，并分析其性能。高效网络是 CNN 模型之一，具有高精度和低计算量。因此，本研究建议使用高效网络架构对神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤的类型进行分类。高效网络有八个类别级别，从 EfficientNet-B0 到 EfficientNet-B7。本研究在 EfficientNet-B3 中获得了最佳结果，准确率达到 97.34%。索引词 - 图像分类、脑肿瘤、EfficientNet。
微调袖珍条件3D分子...
在药物发现中，产生与靶蛋白结合的分子，同时提出所需的化学特性是一个基本挑战。在分子产生的深度学习的早期阶段，大多数模型并未明确模拟产生的分子与靶蛋白之间的相互作用。相反，它们将分子作为微笑字符串或图形产生，仅通过对接得分考虑靶蛋白。这种方法面临概括的局限性，并要求对不同目标进行模型的重新训练。相比之下，新型的袖珍3D分子生成方法通过从蛋白结合口袋输入产生3D分子结构来取得重大改进。例如，Atom-AutoreReReTresbility模型Pocket2mol在创建具有较高结合和理想化学特性的分子方面表现出卓越的性能。但是，它具有局限性，包括产生不切实际的立体化学结构和对产生分子的证券的约束，后者源于训练以复制训练集中的分子。为了克服这些局限性，我们提出了一种加强学习方法，以微调模型以生成具有增强特性的分子。为了证明其有效性，我们进行了一个实验，在该实验中，我们使用方法最大程度地减少了模型的立体化学问题，并增强了产生的分子的吸毒和结合亲和力。可以在https://github.com/deargen/pocket2mol rl公共场所找到推理和复制说明的源代码。我们的结果表明，这种方法不仅可以解决Pocket2mol的现有问题，而且还为分子产生指标建立了新的基准，从而强调了我们方法的推进分子产生的潜力。
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺
通过随机控制对扩散模型进行微调：...
积累的证据支持我们的管道论文中的解释：减少人造的气溶胶增加了地球的能量不平衡，并加速了过去十年的全球变暖。气候灵敏度和气溶胶强迫，物理上独立的数量是由联合国IPCC气候评估绑定在一起的，这些评估依赖于全球气候模型（GCM），并且无法测量气溶胶强迫的气候。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。 保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。 所需的动作和时间尺度是不确定的。 对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。 需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。 ，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。所需的动作和时间尺度是不确定的。对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。
RJ24/RJR24 – 3/8˝ 方形 Trimpot® 微调电位器
Bourns ® 产品数据表中列出的特性和参数基于实验室条件，有关产品适用于某些应用类型的陈述基于 Bourns 对通用应用中典型要求的了解。Bourns ® 产品在用户应用中的特性和参数可能与数据表特性和参数不同，原因是 (i) Bourns ® 产品与用户应用中其他组件的组合，或 (ii) 用户应用本身的环境。Bourns ® 产品的特性和参数在不同应用中也可能存在差异，实际性能可能随时间而变化。用户应始终在其特定设备和应用中验证 Bourns ® 产品的实际性能，并自行判断在其设备或应用中设计额外的测试裕度，以补偿实验室条件和实际条件之间的差异。
使用基因编辑方法微调免疫系统
基因组编辑技术不仅提供了研究基本细胞系统功能的前所未有的机会，而且还可以改善几种临床应用的结果。在这篇综述中，我们分析了从基础研究和临床角度来调查免疫系统的各种基因编辑技术。我们讨论了可编程核酸酶开发的最新进展，例如锌 - 纤维核酸酶（ZFN），转录激活剂样效应核酸酶（TALEN）和定期间隔的短距离短palindromic重复（CRISPR） - cas-cas相关核酶。我们还讨论了可编程核酸酶及其衍生试剂的使用，例如通过基因破坏，插入和重写T细胞和其他免疫成分的基础编辑工具来设计免疫细胞，例如天然杀手（NKS）和造血干细胞和祖细胞（HSPCS）。此外，关于嵌合抗原受体（CAR），我们描述了不同的基因编辑工具如何使健康的供体细胞可用于CAR T疗法，而不是自体细胞，而无需危害移植物抗旋转疾病或拒绝，从而导致收养细胞治疗成本降低，并立即治疗患者。我们特别注意将治疗性转基因（例如汽车）的递送到内源性基因座，以防止附带损害并提高治疗有效性。最后，我们审查了包括免疫系统重新利用在内的创新创新，这些创新促进了临床癌症免疫疗法框架内的安全和有效的基因组手术。
BERT 模型微调以准确预测药物……
摘要：在药物发现过程中，确定最佳候选药物非常重要。生物学和计算科学领域的研究人员一直试图利用机器学习 (ML) 来有效预测药物-靶标相互作用 (DTI)。近年来，根据预训练模型在自然语言处理 (NLP) 中的新兴用途，人们正在为化合物和靶蛋白开发预训练模型。本研究试图使用 Transformers (BERT) 预训练模型 ChemBERTa 来改进化合物的 DTI 预测模型。预训练的特点是使用简化的分子输入线路输入系统 (SMILES)。我们还使用预训练的 ProBERT 来预测靶蛋白（预训练使用氨基酸序列）。BIOSNAP、DAVIS 和 BindingDB 数据库 (DB) 被用于（单独或一起）学习。最终模型由 ChemBERTa 和 ProtBert 以及集成的 DB 共同教授，与之前的模型相比，根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 和精确召回率-AUC 值，提供了迄今为止最佳的 DTI 预测性能。使用对 13 对底物和代谢酶细胞色素 P450 (CYP) 的特定案例研究验证了最终模型的性能。最终模型提供了出色的 DTI 预测。由于药物和靶蛋白之间的现实世界相互作用预计会表现出特定的模式，因此使用 ChemBERTa 和 ProtBert 进行预训练可以教授此类模式。如果学习采用涵盖药物和靶蛋白之间所有关系的大型、均衡的数据集，学习此类相互作用的模式将提高 DTI 准确性。
lncRNA 微调水杨酸生物合成以平衡……
刘宁坤, 1 , 2 , 9 徐艳卓, 1 , 2 , 9 李奇, 1 曹宇鑫, 3 杨德昌, 4 刘莎莎, 1 , 2 王小康, 3 米英杰, 1 , 5 刘阳, 1 , 2 丁晨曦, 1 , 6 刘艳, 1 , 2 李勇, 7 袁耀武, 8 高戈, 4 陈金峰, 1 , * 钱伟强, 3 , * 张晓明 1 , 2 , 10 , * 1 中国科学院动物研究所, 害虫鼠类综合治理国家重点实验室, 北京 100101 2 中国科学院大学中国科学院生物相互作用卓越中心, 北京 100049 3 国家重点实验室蛋白质与植物实验室北京大学现代农学院基因研究中心，北京 100871，中国 4 北京大学生命科学学院、BIOPIC & ICG 和生物信息学中心，蛋白质与植物基因国家重点实验室，北京 100871，中国 5 河南师范大学生命科学系，河南新乡 453007，中国 6 河北大学生命科学学院，河北保定 071002，中国 7 东北农业大学生命科学学院，黑龙江哈尔滨 150038，中国 8 康涅狄格大学生态与进化生物学系，75 North Eagleville Road, Unit 3043, Storrs, CT 06269，美国 9 这些作者贡献相同 10 主要联系人 *通讯地址：chenjinfeng@ioz.ac.cn (JC)，wqqian@pku.edu.cn (WQ)， zhangxm@ioz.ac.cn （XZ） https://doi.org/10.1016/j.chom.2022.07.001
60个神经类固醇 - 大脑功能的微调
在母亲中，分娩后的Allopregnanolone迅速下降会导致GABA信号失衡。最多五分之一的女性可能会导致产后抑郁症，这是产后第一年的一种严重抑郁症。经过数十年的神经类固醇替代疗法的研究后，Allopregnanolone，Brexanalone的表述在2019年被美国食品药品监督管理局批准，是通过静脉输注的第一家可用于治疗产后抑郁症的药物。该药物设计的进一步改善导致Zuranolone在2023年获得批准，这是一种口服配方，比Brexanalone更容易施用。