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World File Search System扰动的
使用现代 IED 和通信网络监测电力系统扰动的标准化方法
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂，需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据，例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录，以及相应的顺序事件记录，以评估孤立和互连电力系统故障，准确找到故障源，并采取预防措施避免这些故障再次发生。
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表2。 生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。 为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。 平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。 平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。 长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。 l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见） [77]。 𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。 在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。表2。生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见[77]。𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。例如，为了计算平均性繁殖φ，我们将V矩阵的列中的值求和，并将每个φIJ乘以稳定阶段w的相应j th元素W j，计算为a的右特征向量。
使用现代 IED 和通信网络监测电力系统扰动的标准化方法
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂，需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据，例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录，以及相应的顺序事件记录，以评估孤立和互连电力系统故障，准确找到故障源，并采取预防措施避免这些故障再次发生。
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表型驱动的方法通过分析将患病与健康状态区分开的表型特征来鉴定遇到疾病的化合物。这些方法可以指导发现有针对性的扰动，包括小分子药物和遗传干预措施，这些扰动将疾病表型调节针对更健康状态。在这里，我们介绍了PDGRAPHER，这是一种因果启发的图形神经网络（GNN），旨在预测能够逆转疾病表型的能够逆转脑臂（一组治疗靶标）。与学习扰动如何改变表型的方法不同，Pdgrapher解决了直接预测实现所需响应所需的急性的信息问题。pdgrapher是一种将疾病细胞态嵌入基因调节或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的GNN，学习了这些状态的潜在表示，并确定最佳的组合扰动，最有效地将患病的状态转移到该潜在的潜在水平内所需的身影状态。在具有化学性能的九种细胞系中的实验中，PDGRAPHER鉴定出比竞争方法高达13.33％的有效脑扰手，并获得了高达0.12的归一化折扣累积增益，以高达0.12个，以分类治疗靶标。它还在十个遗传扰动数据集上表现出竞争性能。PDGRAPHER的一个主要优势是其直接的预测范式，与传统上在表型驱动的研究中构成的间接和计算密集型模型相反。与现有方法相比，这种方法可加速训练高达25倍。pdgrapher提供了一种快速的方法，用于识别触觉扰动和推进表型驱动的药物发现。
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。
果蝇中的单个转录本的组合遗传扰动的多顺基因转基因设计
捕获人类疾病遗传复杂性并允许对基础细胞，组织和器官相互作用进行机械探索的实验模型对于使我们对疾病生物学的理解至关重要。这样的模型需要对多个基因的组合操作，通常是一次以上的组织。在体内进行复杂的遗传操作的能力是果蝇的关键优势，其中许多用于复杂和正交遗传扰动的工具。然而，在这些已经复杂的遗传背景中建立更多代表性疾病模型和进行机械研究所需的大量转基因是具有挑战性的。在这里，我们提出了一种设计，该设计通过允许靶向组合异位表达和来自单个诱导型转基因的多个基因敲低的靶向组合异位表达来推动果蝇遗传学的极限。由该转基因编码的多余体转录本包括一个合成的短发夹簇，它克隆在转录本的5'末端的内含子中，然后是两个蛋白质编码序列，该蛋白质编码序列由介导核糖体跳过的T2A序列分开。这项技术对于建模癌症等遗传复杂疾病特别有用，癌症通常涉及多发性肿瘤基因的同时激活和多PLE肿瘤抑制剂的丧失。此外，将多种遗传扰动巩固到single转基因中，进一步简化了执行组合遗传操作的能力，并使其很容易适应广泛的转基因系统。这种用于组合遗传扰动的灵活设计也将是一种有价值的工具，用于探索从人类疾病的OMICS研究中鉴定出的多基因基因特征并创建人源化的果蝇模型，以表征人类基因中与疾病相关的变体。它也可以适用于研究正常组织稳态和发展需要同时操纵许多基因的生物学过程。
在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程
持续的低海冰范围是导致海洋地表水域变暖的贡献者。2022年的北极海冰范围与2021年相似，远低于长期平均水平。超越海冰范围向海冰时代（与海冰厚度有关（较老的海冰）相关的海冰时代，揭示了更多的清醒观察。北极已经从以多年冰为主导的地区过渡到以一年级（季节性）海冰为主的地区。，虽然海冰大于四岁，但2006年9月覆盖了100万公里，但在2022年9月仅覆盖127,000公里2。可能与高纬度海洋温度升高和海冰降低有关的一种影响是近期在阿拉斯加沿海沿海观察到的海鸟死亡的近期实例（请参见Sidebar 5.2）。这个和其他生态系统的影响，包括鱼类，海洋哺乳动物和陆基食品来源的气候变化，是北极土著人民和居民的严重关注，因为粮食安全和生态系统健康（例如，Search等人 2022; Crozier等。 2021; Mallory and Boyce 2018）。2022; Crozier等。2021; Mallory and Boyce 2018）。
在二十一世纪的气候变化下，在亚热带细胞上的表面海热和碳扰动的耦合
众所周知，海洋在吸收大气中吸收人为碳ant方面起着重要作用。在全球变暖下，地球系统模型模拟和理论论点表明，海洋吸收c蚂蚁的能力将降低，这构成了积极的碳 - 气候反馈。在这里，我们使用全面的地球系统模型应用了一系列灵敏度模拟，以证明浅层倾覆结构的地表水（跨越45 8 S – 45 8 N）维持了几乎全球海洋碳 - 气候反馈的一半。主要结果揭示了最初由变暖触发的反馈，但随着时间的流逝，随着c蚂蚁的侵袭增强了表面P CO 2的敏感性，以进一步变暖，尤其是在温暖的季节。重要的是，这种“热 - 碳反馈”机制与单独的温度控制的溶解度与P CO 2相关的差异（明显弱于）（显着弱）。在与同一地球系统模型的其他扰动实验中发现了独立确认。通过在气候变化下不承担海洋物理状态的世俗趋势，同时允许加热影响海面P CO 2的影响，从而实现了否定的机制。在浅层过度循环中沿赤道的c ant重新出现在热碳反馈中起着重要作用，而热跃层水域的衰老更新时间尺度可调节反馈响应。这里的结果为45 8 S – 45 8 N与高纬度中的结果形成鲜明对比，在高纬度中，存在更广泛的驾驶机构的明确特征。
使用 NARMAX 方法对机械腕部扰动的皮质响应进行非线性建模
摘要 — 目的：通过对手腕扰动的皮质反应 (EEG) 进行非线性建模，可以量化健康和神经受损个体的皮质感觉运动功能。反映健康个体共有关键特征的共同模型结构可为未来研究与感觉运动障碍相关的异常皮质反应的临床研究提供参考。因此，我们的研究目标是识别这种共同的模型结构，从而使用具有外生输入的非线性自回归 - 移动平均模型 (NARMAX) 构建皮质反应的非线性动态模型。方法：在接受连续手腕扰动时记录十名参与者的 EEG。开发了一种共同的模型结构检测方法，用于识别所有参与者的共同 NARMAX 模型结构，具有个性化的参数值。将结果与传统的特定于主题的模型进行了比较。结果：所提出的方法在实施一步预测时实现了 93.91% 的方差解释率 (VAF)，在实施 k 步预测 (k = 3) 时实现了约 50% 的 VAF，与特定于受试者的模型相比，VAF 没有显着下降。估计的共同结构表明，测量的皮质反应是外部输入的非线性转换和局部神经元相互作用或皮质固有神经元动力学的混合结果。结论：所提出的方法很好地确定了受试者对腕部扰动的皮质反应的共同特征。意义：它为人类感觉运动神经系统对体感输入的反应提供了新的见解，并为未来使用我们的建模方法评估感觉运动障碍的转化研究铺平了道路。
根据结构化合物表征和遗传扰动的转录组预测激活和抑制药物-靶标相互作用
通过计算方法识别药物-靶标相互作用 (DTI) 是加速药物开发和了解小分子作用机制的可靠策略。然而，目前预测 DTI 的方法主要集中于识别简单的相互作用，需要进一步的实验来了解药物的作用机制。在这里，我们提出了 AI-DTI，这是一种通过结合 mol2vec 和遗传扰动的转录组来预测激活和抑制 DTI 的新方法。我们在具有 MoA 的大规模 DTI 上训练了该模型，发现我们的模型优于之前预测激活和抑制 DTI 的模型。目标特征向量的数据增强使该模型能够预测广泛可用药靶标的 DTI。我们的方法在训练集中未见靶标的独立数据集和明确定义阳性和阴性样本的高通量筛选数据集中取得了显著的性能。此外，我们的方法成功地重新发现了用于治疗 COVID-19 的药物的大约一半的 DTI。这些结果表明，AI-DTI 是一种实用的工具，可以指导药物发现过程并产生合理的假设，从而揭示未知的药物作用机制。